spss软件在一次考试成绩分析的应用.doc

SPSS软件在考试成绩分析中的应用王建玲 摘要：本文从SPSS软件的数据管理、绘图、统计分析等方面详细说明其在物理成绩分析中的运用。 关键词：SPSS软件；学生成绩；统计分析学生成绩是反映学生学习效益及教师授课效果的一项重要指标。随着教学改革的日益深入,对教学评价要求越来越客观，分析评价必须依赖一定的统计学原理和方法。在日常教学中,很多教师缺乏必要的统计知识,导致学生考试成绩中蕴藏的大量信息被浪费，费时费力的传统统计分析方法不能得出准确的结果。利用统计软件SPSS可以达到事半功倍的效果,提高统计分析效率,本文以某校高三理科一次考试成绩为例,就SPSS(本文采用SPSS Statistics 17. 0版本)这一优秀统计软件在学生成绩分析方面的应用做些探讨, 希望对一线教师有借鉴作用。一、SPSS简介 SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)是一款世界上应用最广泛的统计软件之一,它具有操作简单、易学易用、数据转换功能强、统计分析方法全面等优点,能完成数据管理、统计分析和图形绘制等诸多功能，可以进行描述性统计、均值比较、方差分析、相关分析、回归分析、聚类分析等几大类统计分析。二、成绩分析内容 1试卷成绩分析：包括平均分数、最高分、最低分、及格率、良好率、优秀率、学生人数、参加考试（缺考）人数、总分、标准差,图形绘制(是否成呈正态分布)等。 2学生成绩的比较：比较班级之间或者特定群体（男女生）之间成绩是否有差异。 3学生成绩的相关性：学生各科成绩的相互关系等。三、建立数据文件 （一）试卷成绩的录入既可以在SPSS中直接建立数据,也可以在Excel中建立,然后导入SPSS中。本文采用在SPSS中从Excel导入建立数据文件的方法,设置的变量有考号、高三各科成绩等,如图1所示。图1 部分学生考试成绩统计表 （二）定义分数段 为了更清晰明白的反映不及格、及格、中、良、优的人数分布及其比率,必须把分数转换为分数段。具体做法如下:执行“转换”“重新编码为不同变量”命令,弹出“重新编码为其他变量”对话框,将“物理”变量送入“输入变量”对话框中,在“输出变量”下面的“名称”框中输入“物理分数段”,单击更改按钮;单击“旧值和新值”按钮,弹出“重新编码到其他变量：旧值和新值”对话框,选择“范围”(在此,要注意转化的变量必须是数值型的,如果是字符串型,此选项将不可用),在其下框中和随后面的框中输入相应的值,在“新值”下面的值（L）框中输入相对应的分数段,具体划分为4960.5对应新值为“55”, 60.572对应新值为“66”表示不及格；7283.5对应“77”，表示及格；83.595对应“88”，表示成绩为“中”；95106.5对应“99”表示成绩“良”；106.5120对应“110”表示成绩为“优”。具体操作，如第一个框中输入49,随后面的框中输入60.5,“新值”框中输入55,表示不及格的一个分数段,然后单击“添加”,以此类推,完成其他分数段的设置。四、基本统计分析 以班级为单位进行试卷成绩分析,并绘制成绩分布直方图,操作过程如下。 执行“分析”“描述统计频率”,弹出频率（Frequencies）对话框,将“物理”、“分数段”两个变量移入“变量”框中;单击“统计量”按钮,弹出“频率：统计量”对话框,选上均值、标准差、最小值、最大值和范围5个指标,然后单击“继续”按钮,返回主对话框继续操作。按“图表”按钮,弹出“频率：图表”对话框,选上直方图和带正态曲线，然后单击“继续”按钮,再单击主对话框中“确定”按钮,即获得学生总数、缺考人数,最高分、最低分,平均分与标准差,优秀、良好、中等、及格与不及格的人数分布及百分比和成绩分布直方图,统计结果见表1、2和图2。表1学生成绩基本统计表N有效47缺失0均值92.723标准差15.6743全距71.0极小值49.0极大值120.0表2 学生成绩分布情况表频率百分比有效百分比累积百分比有效55.0036.46.46.466.0012.12.18.577.00612.812.821.388.001634.034.055.399.001123.423.478.7110.001021.321.3100.0合计47100.0100.0图2 学生成绩分布直方图（带标准曲线）五、成绩的比较 班级之间学生学习成绩的比较选择：“分析”“比较均值：独立样本 T 检验,弹出“独立样本T检验”对话框,将“物理”选入“检验变量”对话框中,将“班级”选入“分组变量”对话框;点击“定义组”按钮,进入“定义组”对话框,在两个框中分别填入1、2(代表两个班级),作为分班的依据,然后点“继续”回到主对话框,单击确定完成操作,统计结果见表3、4。表3 两班学生成绩情况班级N均值标准差均值的标准误物理14792.72315.67432.286328272.80522.74302.5115表4 独立样本T检验（Independent Samples Test）方差方程的 Levene 检验均值方程的 t 检验FSig.tdfSig.(双侧)均值差值标准误差值差分的 95% 置信区间下限上限物理假设方差相等7.870.0065.320127.00019.91853.744412.509027.3281假设方差不相等5.865122.609.00019.91853.396313.195526.6416六、学生成绩相关性检验统计分析物理成绩和入学成绩、其他学科成绩、总分之间的关系,具体步骤如下:选择“分析”相关双变量,弹出“双变量相关”对话框,单击右箭头按扭将需要分析的变量依次选入“变量”框中(如图3所示),然后选择OK按钮,完成操作,结果见表5。图3 相关变量操作示意图表5 物理成绩和其它学科成绩的关系语文数学英语物理化学生物总分物理Pearson 相关性.115.496*.0631.435*.317*.780*显著性（双侧）.440.000.672.002.030.000N47474747474747*. 在 .01 水平（双侧）上显著相关。*. 在 0.05 水平（双侧）上显著相关。七、结果分析 1从表1可以看出,参加物理考试的学生人数为47人,没有缺考的学生,平均分为92.723,标准差为15.6743,最高分为120,最低分为49,最高分与最低分的差为71。 2从表2、图2可以看出,78.7%的学生分数集中在88110分之间,也就是说中等、良好和优成绩占绝大部分成绩，基本不成正态分布。不及格的学生和及格的比率较低,反映出试题的区分度比较不理性。 3从表3、表4可以看出,两个班级学生的平均分分别为92.723和72.805,两班学生的物理学习成绩有明显显著差异(P数学(0. 496)化学（0.435）生物(0. 317) 语文（0.115)英语(0.063)。物理成绩和语文、英语相关性不明显。八、总结对每次的考试成绩进行存档，一线教师可以通过SPSS软件方便准确地得到分析结果,从而科学指导下一步的教学进程，同时及时反馈给学生，最终师