统计学专业学生综合测评的多元统计分析最新VIP

毕 业 论 文学生姓名 沈政达 学 号 331146020学院 文通学院专 业 统计学题 目 统计学专业学生综合测评的多元统计分析王强 讲师/硕士指导教师（姓 名） （专业技术职称/学位）2015 年 5 月毕业论文独创性声明本人郑重声明：本论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。本论文除引文外所有实验、数据和有关材料均是真实的。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果。其他同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。作者签名： 日 期： 淮阴师范学院毕业论文1摘 要:德育和智育是衡量大学生综合素质的重要因素，本文根据学生的各科成绩和影响学生综合素质的相关因素的实际数据，应用方差分析、相关性分析、因子分析、聚类分析及正态检验对影响学生综合素质的各因素进行具体分析，主要分析学生的智育成绩中各门课程之间的关系。关键词: 综合测评，方差分析，相关分析，因子分析，聚类分析淮阴师范学院毕业论文2Abstract: Moral education and intellectual education are important factors to measure the comprehensive quality of college students. In this paper ,according to the actual data of all subjects and the related factors that influence the students comprehensive quality, we use the analysis of variance, correlation analysis, factor analysis, cluster analysis and positive test on the factors affecting the students comprehensive quality to analyze the relationship among the analysis of the main academic achievements of students.Keywords: comprehensive evaluation, analysis of variance, correlation analysis, factor analysis, cluster analysis 淮阴师范学院毕业论文3目 录1 引言 42 综合测评总分分析42.1 不同项总分对综合分的单因素方差分析42.2 不同项总分的多重比较检验53 不同项总分的相关系数分析64 智育成绩分析74.1 各科成绩对智育成绩的单因素方差分析74.2 不同科目成绩的多重比较检验85 各科目成绩的相关分析95.1 简单相关系数分析105.2 秩相关分析116 因子分析126.1 巴特利特球度检验和 KMO 检验126.2 因子提取的效果分析136.3 因子的命名解释147 聚类分析148 智育科目成绩的正态检验15结论 17参考文献18淮阴师范学院毕业论文41 引言大学生综合素质测评是高校根据国家的教育方针，采用科学的方法，制定出符合高校教育目标的测评指标，收集大学生在校学习、生活等主要活动领域中反映出的素质的表征信息，并对其做出量值或价值的综合评定及判断过程。大学生素质综合测评具有明确的教育导向和积极的教育约束作用，能把教育中教和学有机地统一起来，有力地提高大学生各方面的综合素质，是大学生素质管理开发的有效手段。目前，学生综合素质测评己成为大学生评优、用人单位选择毕业生的依据。本文利用多元统计分析方法，通过对 2011 级统计学专业大一的综合测评成绩进行分析，对我校大学生综合素质测评指标进行了研究，以求客观、准确地评价大学生的综合素质。接下来看一下淮阴师范学院的学生综合素质测评办法。2 综合素质测评办法一、学生综合素质包括德育素质、智育素质、体育素质和能力四项内容; 二、综合素质测评采取定量与定性相结合的办法对学生进行测评; 三、综合素质测评计算方法; 总积分=德育分20%+智育分60%+体育分10%+能力分10%,德育、智育、体育、能力分均以 100 分计，连同附加分超过 100 分按 100 分计。2.1 不同项总分对综合分的单因素方差分析方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量，对观测变量有显著影响的各个控制变量其不同水平以及各水平的交互搭配是如何影响观测变量的 1。单因素方差分析用来研究一个控制变量的不同水平是否对观测变量产生了显著影响。这里，由于仅研究单个因素对观测变量的影响，因此称为单因素方差分析 1。这里以综合总分作为观测变量，德育总分、智育总分、体育总分、能力总分均作为控制变量进行单因素方差分析。表2.1.1ANOVA各项总分Sum of Squares df Mean Square F Sig.Between Groups 10475.279 3 3491.760 165.876 .000淮阴师范学院毕业论文5Within Groups 2862.857 136 21.050Total 13338.136 139从表 2.1.1 看出，检验 值近似为 0。当显著性水平 为 0.05，由于概率 值小于PP显著性水平 ，则应拒绝原假设,认为各项总分之间是有显著性差异的。那么它们之间的多重比较检验会是什么结果呢。2.2 不同项总分的多重比较检验多重比较检验是方差分析的进一步分析。它利用了全部观测变量值，实现对各个水平下观测变量总体均值的逐对比较。LSD方法称为最小显著性差异法，即水平间的均值只要存在一定程度的微小差异就可能被检验出来。这里就用LSD方法对德育总分、智育总分、体育总分、能力总分进行多重比较检验。表2.2.1多重比较各项总分LSD95% 置信区间(I) VAR00002 (J) VAR00002均值差 (I-J) 标准误 显著性 下限 上限德育 -16.70429* 1.27203 .000 -19.2198 -14.1888体育 .56429 1.27203 .658 -1.9512 3.0798智育能力 .70143 1.27203 .582 -1.8141 3.2170智育 16.70429* 1.27203 .000 14.1888 19.2198体育 17.26857* 1.27203 .000 14.7530 19.7841德育能力 17.40571* 1.27203 .000 14.8902 19.9212智育 -.56429 1.27203 .658 -3.0798 1.9512德育 -17.26857* 1.27203 .000 -19.7841 -14.7530体育能力 .13714 1.27203 .914 -2.3784 2.6527智育 -.70143 1.27203 .582 -3.2170 1.8141德育 -17.40571* 1.27203 .000 -19.9212 -14.8902能力体育 -.13714 1.27203 .914 -2.6527 2.3784*. 均值差的显著性水平为 0.05。表2.1.1显示了各项不同总分均值检验的结果。表中的第三列数据是检验统计量观测值在不同分布中的概率 值，原假设为两两不同项总分之间的均值没有显著差异。P当显著性水平 为0.05时，智育、体育、能力的 值大于0.05，接受原假设，认为P智育、体育、能力两两之间的均值是没有显著差异的。而智育与德育，德育与体育，德育与能力之间存在显著差异。那么它们的相关系数分析的结果会是如何。3 不同项总分的相关系数分析淮阴师范学院毕业论文6Pearson相关系数用来衡量两个数据集合是否在一条线上面，它是用来度量定距型变量间的线性相关关系的 2。这里通过Pearson简单相关系数的计算来分析各项总分之间的相关关系。表3.1Correlations智育分 德育分 体育分 能力分 总分Pearson Correlation 1 .269 .353* .418* .973*Sig. (2-tailed) .118 .037 .013 .000智育分N 35 35 35 35 35Pearson Correlation .269 1 .294 .016 .307Sig. (2-tailed) .118 .087 .928 .072德育分N 35 35 35 35 35Pearson Correlation .353* .294 1 .257 .497*Sig. (2-tailed) .037 .087 .136 .002体育分N 35 35 35 35 35Pearson Correlation .418* .016 .257 1 .568*Sig. (2-tailed) .013 .928 .136 .000能力分N 35 35 35 35 35Pearson Correlation .973* .307 .497* .568* 1Sig. (2-tailed) .000 .072 .002 .000总分N 35 35 35 35 35*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).*. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).表3.1为各项总分之间的简单相关系数的计算结果，相关系数旁边的两个星号（*）表示显著性水平 为0.01 时仍拒绝原假设，相关关系极显著，一个星号（*）表示显著性水平 为0.05 时可拒绝原假设，相关关系显著。原假设为两两不同总分之间无显著的线性关系。淮阴师范学院毕业论文7由表3.1中综合分一栏可以看出，相关系数检验的概率 值都近似为0，因此，当显P著性水平 为 0.05或0.01 时，都应拒绝原假设，认为综合分与德育总分、智育总分、体育总分、能力总分都不是零相关的。由表格知，综合分与德育总分、智育总分、体育总分、能力总分的相关系数依次为0.973、0.307、0.497、0.568，由此认为，学生最后的综合得分与智育总分、能力总分、体育总分、德育总分的相关性依次递减，所以，学生最终的排名主要受到智育总分的影响。根据以上分析得知，智育总分对综合总分的影响最大，因此下面着重研究各科目成绩与智育总分的关系。4 智育成绩分析智育成绩由主要考试科目成绩构成，选取的样本为淮阴师范学院统计学专业学生某一学期的考试科目成绩。4.1 各科成绩对智育成绩的单因素方差分析这里以高等数学、大学英语、大学写作、西方经济学、中国近代史纲要、计算机应用基础成绩作为控制变量，以智育成绩作为观测变量，进行单因素方差分析。表4.1.1ANOVA智育成绩Sum of Squares df Mean Square F Sig.Between Groups 8102.838 5 1620.568 26.340 .000Within Groups 12551.257 204 61.526Total 20654.095 209表4.1.1为各科成绩对智育成绩的单因素方差分析结果。可以看到：观测变量智育成绩的离差平方总和为20654.095；如果仅考虑各科成绩单个因素的影响，则智育成绩总变差中，不同科目可解释的变差为8102.838，抽样误差引起的变差为12551.257，它们的方差分别为1620.568和61.526，相除所得的 统计量的观测值为26.340，对应的概率 值FP近似为0。当显著性水平 为0.05，由于概率 值小于显著性水平 ，则应拒绝原假设P（原假设为不同科目成绩之间的均值没有显著差异），认为不同科目成绩的均值之间是存在显著差异的。那么接下来进行它们的多重比较检验。4.2 不同科目成绩的多重比较检验淮阴师范学院毕业论文8为明确各科目成绩对智育成绩的影响水平，下面进一步做多重比较检验。这里采用LSD方法对各科目成绩进行多重比较检验。表4.2.1Multiple ComparisonsVAR00001LSD95% Confidence Interval(I) VAR00008 (J) VAR00008 Mean Difference (I-J) Std. Error Sig. Lower Bound Upper Bound大学英语 12.714* 1.875 .000 9.02 16.41大学写作 -.086 1.875 .964 -3.78 3.61西方经济学 10.143* 1.875 .000 6.45 13.84中国近代史 -3.686 1.875 .051 -7.38 .01高数计算机应用基础 9.429* 1.875 .000 5.73 13.13高数 -12.714* 1.875 .000 -16.41 -9.02大学写作 -12.800* 1.875 .000 -16.50 -9.10西方经济学 -2.571 1.875 .172 -6.27