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SPSS的相关分析在教育信息处理中的应用摘要SPSS是世界公认的优秀统计分析软件之一，它有集数据管理、统计分析、趋势研究、绘制图表等功能，可以进行均值检验、方差分析、相关分析、回归分析、因子分析、聚类分析及非参数检验等各种统计分析，并可就此数据绘制各种统计图表，为科研研究和信息处理提供了强有力的支持。本文先介绍一下SPSS统计软件的特点，然后介绍相关分析和回归分析，并通过案例用相关分析和回归分析的相关知识来分析SPSS在教育信息处理中的应用。以达到为教学所用的目的。关键词SPSS；教育信息处理；相关分析；回归分析；一、SPSS的概念及特点1.SPSS软件的简介随着计算机应用的不断发展，对利用计算机进行数据分析和统计运算已成为人们科研工作的重要手段。SPSS是世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生Norman H. Nie、C. Hadlai (Tex) Hull 和 Dale H. Bent于1968年研究开发成功，同时成立了SPSS公司，并于1975年成立法人组织、在芝加哥组建了SPSS总部。1984年SPSS总部首先推出了世界上第一个统计分析软件微机版本SPSS/PC+，开创了SPSS微机系列产品的开发方向，极大地扩充了它的应用范围，并使其能很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域。2009年7月28日，IBM公司宣布将用12亿美元现金收购统计分析软件提供商SPSS公司。具体的收购方式为，IBM将以每股50美元的价格进行收购，该交易将全部以现金形式支付，预计于年底前完成。SPSS称将在2009年10月2日召开特别股东大会，投票表决有关将该公司出售给IBM的交易。如今SPSS已出至版本21.0，而且更名为IBM SPSS。SPSS（Statistic Package for the Social Science）即社会科学统计软件包，是一种在世界社会科学范围内应用最为广泛的统计软件，其数据管理和分析功能强大，具有界面的友好性和操作的简便性，支持多种统计图表的结果输出。2.SPSS软件的特点目前跟SPSS同类的软件有SAS、Minitab、MathCAD、Mathematica、Maple、R语言 - 开放源代码统计学软件、PSPP - 开放源代码软件等等。与其他国际权威软件，如sAs、sTATA、BMDP等相比，SPSS除了提供能满足不同领域、不同层次的统计分析人员所需的基础统计、专业统计及高级统计等几十种统计方法外，它最显著的特点是不需编程，完全采用菜单和对话框的操作方式，绝大多数操作过程仅靠鼠标点击即可完成，简便易学，易于操作。目前是非统计专业人员应用最多的统计软件，也是国际医学期刊引用最多的统计软件。SPSS提供用户图形界面窗口环境，在屏幕上清晰显示各类分析选项，并具备完整的下拉式菜单及对话框，用户界面非常友好，其操作具有和其他Windows应用软件相同的特点。之所以如此方便，实际上是SPSS软件设计人员将数据分析过程中的数据管理和统计方法等过程通过菜单的形式来实现，而这在其他软件中往往要通过编程来完成，这样就使研究人员省去了记忆大量的命令和编写复杂程序，从而使非专业人员使用起来相当方便。除了具有以上特点外，SPSS的另一显著特点是具备完备的统计图表制作功能，能绘制精美的统计图表，并可以极其方便地对其编辑和修饰。当然，SPSS还是一个开放的统计软件，其主窗口是一个类似于Excel的二维表，研究人员可以极其方便地创建SPSS本身的数据文件，同时它还能够读取AsCn文件或纯文本文件、数据库文件、电子表格等多种软件生成的数据文件类型。对于SPSS的初学者，该软件还拥有全面生动的联机帮助功能。以上的特点都是基于SPSS的设计理念，使其大众化。当然对于高级用户，SPSS同样可以进行各种编程功能，使其统计分析更加灵活，同时菜单操作也可配合编程使用。SPSS提供的功能很多，但对于数据分析人员来说，其主要功能可分为两个方面:一个是对数据文件的建立和管理;另一个是提供了各种统计分析方法。前者主要通过Data菜单和Transform菜单实现，可以对数据进行修改编辑、查找、排序、合并、分割、抽样、加权、重新编码、编秩、设定种子数及计算或转换新的变量等多种功能；后者则是通过Analyze菜单实现，可以对数据集进行一般统计分析，如描述性统计、探索性分析、t检验、单因素和多因素方差分析、协方差分析、四格表和列联表卡方检验、相关分析、线性回归分析、非参数检验、生存分析等，同时也提供了多种高级统计方法，如非线性回归、多元线性回归、典型相关分析、因子分析、聚类分析、判别分析、对应分析、对数线性模型等。SPSS for Windows的分析结果清晰、直观、易学易用，而且可以直接读取EXCEL及DBF数据文件，现已推广到多种各种操作系统的计算机上，它和SAS、BMDP并称为国际上最有影响的三大统计软件。在国际学术界有条不成文的规定，即在国际学术交流中，凡是用SPSS软件完成的计算和统计分析，可以不必说明算法，由此可见其影响之大和信誉之高。最新的12.0版采用DAA（Distributed Analysis Architecture，分布式分析系统），全面适应互联网，支持动态收集、分析数据和HTML格式报告。SPSS输出结果虽然漂亮，但是很难与一般办公软件如Office或是WPS2000直接兼容，如不能用Word等常用文字处理软件直接打开，只能采用拷贝、粘贴的方式加以交互。在撰写调查报告时往往要用电子表格软件及专业制图软件来重新绘制相关图表，这已经遭到诸多统计学人士的批评；而且SPSS作为三大综合性统计软件之一，其统计分析功能与另外两个软件即SAS和BMDP相比仍有一定欠缺。虽然如此，SPSS for Windows由于其操作简单，已经在我国的社会科学、自然科学的各个领域发挥了巨大作用。该软件还可以应用于经济学、生物学、心理学、地理学、医疗卫生、体育、农业、林业、商业、金融等各个领域。二、教育信息处理的涵义教育信息化是将信息作为教育系统中的一种基本要素并在教育中广泛使用信息技术的活动总称。教育信息化要求对教育系统进行充分的信息分析，并基于这种分析，在教育系统中广泛地进行信息的生成、加工、传递、存贮、利用等各种有意义的操作。教育系统的信息分析是教育信息化的基础，在教育系统中广泛地使用信息技术是教育信息化的内容，实现教育现代化是教育信息化的目的。所谓信息处理是指，基于一定的目的，对于所收集的信息，以一定的方法（算法）处理后，能得到隐含在信息中有意义的内容（信息）。在信息处理中，首先应明确信息处理的目的。信息的收集、处理方法（算法）的确定与目的有密切的关系。处理的结果是否恰当，也应由目的所评价。在信息处理中，处理算法的确定是十分重要的。处理算法应由处理的目的，所收集信息的特点所确定。信息处理的研究中，处理算法的研究是其重要的内容。为了比较两个班的学习成绩（目的），可对两个班的学生进行测试，并得到相应的测试数据（收集信息）。通过对这两个班的测试数据的统计处理，例如：计算平均值，求分布（处理算法），可得到A 班的成绩优于 B班（处理的结果）。这种处理结果达到了处理目的的要求。三、SPSS技术在教育信息处理中的应用1. SPSS技术在教育信息处理中的使用方法（1）统计描述。统计描述就是在教育信息处理研究过程中，借助SPSS统计功能将收集到的大量数据进行分析、综合、绘图等处理工作，从而初步描述一组数据的全貌，显示其分布特征，表现数据出现次数的频数，表示事物之间相关程度等。它不仅可以使研究者了解事物的性质，还可以利用统计结果对事物进行推断。（2）统计检验。统计检验就是在教育信息处理研究过程中，利用SPSS检验功能对教学试验中的样本的特征数量能否反映总体特征的检验处理工作，从而确认研究结果是否具有较高的信度。（3）量表分析。量表分析是指在教学实践中获取原始数据后，利用SPSS技术对两个或多个变量之间的相互关系、密切程度、因果关系、交互效应以及不同因素或因素的不同水平造成不同的结果等的分析。2.相关分析与回归分析在我们进行数据分析时，经常遇到需要分析两个或多个变量间关系的情况。 通常，变量和变量之间的关系可以分为确定性关系和不确定性关系两种，其中，确定性关系是指变量之间的关系可以用精确的函数描述出来，而不确定性关系是已知变量之间存在联系，但是这种联系是不能用精确的函数描述出来。如果仅仅研究变量之间的相互关系的密切程度和变化趋势，并用适当的统计指标描述，称为相关分析， 如果要把变量间相互关系用函数表达出来， 用一个或多个变量的取值来估计另一个变量的取值，就被称为回归分析。 在教育教学研究中，相关分析有着广泛的应用。当分析两个或多个变量间关系的情况，有时希望了解某个变量对另一个变量的影响强度，有时则是要了解变量间联系的密切程度，前者用回归分析来实现，后者则需要用到相关分析实现。SPSS的相关分析功能被集中在Analyze菜单的Correlate子菜单中，一般包括以下三个过程:（1）Bivariate过程。此过程用于进行两个/多个变量间的参数/非参数相关分析，如果是多个变量，则给出两两相关的分析结果。这是Correlate子菜单中最为常用的一个过程，实际上我们对他的使用可能占到相关分析的95%以上。下面的分析也以该过程为主。（2）Partial过程。如果需要进行相关分析的两个变量其取值均受到其他变量的影响，就可以利用偏相关分析对其他变量进行控制，输出控制其他变量影响后的相关系数，这种分析思想和协方差分析非常类似。Partial过程就是专门进行偏相关分析的。（3）Dis-tances过程。调用此过程可对同一变量内部各观察单位间的数值或各个不同变量间进行距离相关分析，前者可用于检测观测值的接近程度，后者则常用于考察预测值对实际值的拟合优度。该过程在实际应用中用得非常少。下面以相关分析的 Bivariate 过程为例，说明如何进行相关分析。3. 应用 SPSS分析学生成绩间的关系通常，我们会感觉到学生的语文成绩与数学成绩相关，数学成绩好的学生，语文成绩也不会太差，但到底是否相关呢， 我们可以用 SPSS 对学生成绩进行相关分析，印证或推翻我们的感觉，得到一个较为严谨的结论。在这一分析中，我们希望看看语文和数学成绩有没有关系，而不需要通过语文成绩推测数学成绩，故进行相关分析即可。例如， 我们采集 30 名学生的数学和语文成绩，进行分析：（1） 数据准备第一步： 启动 SPSS 以后， 软件窗口与Excel 十分类似， 所不同的是在屏幕的最下面一行有 Data View 和 Variable View 两个标签切换按钮，单击 Variable View 按钮，切换至变量视图，创建变量如图 1 所示。再单击 Data View 按钮， 转换为数据视图，并输入相关数据，如图 2 所示。SPSS 的这种数据定义方式，比 Excel 更为严格（与数据库类似），更利于下一步的数据统计。（2）数据分析输入准备完成后，通常还需要对数据的信度进行检查，并绘制散点图，直观查看两变量间是否有相关性，完成后即可进行相关分析：在菜单中选择：Analyze-Correlate-Bivariate（即：分析-相互关系-二变量），将需要进行分析的变量： 数学和语文加入Variables 列表中，完成后如图 3 所示：在界面中确认选中“Pearson”即要求计算皮尔森相关系数，确认选中 Two-tailed，即要求进行两边检测， 选中 Flag significantcorrelations 即当变量间有关时， 显示相关标记，设置完成后，单击OK，SPSS 即会帮我们算出结果，如表 1 所示。*. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). 在0.01水平（双尾），*的相关性是显着的，在 0.01 level(2-tailed) 重大。（3）分析结果解释此表为 Pearson 相关分析的结果，Pearson 用于判断变量之间相互关系的密切程度，假设随机变量（X，Y）的 n 对样本为：(xi,yi)(i=1,2n)，Pearson 相关系数计算公式为：一般，我们将收集的相关数据代入后，若| r |0.95 说明存在显著性相关；| r |0.8 高度相关；0.5 |r |0.8 中度相关；0.3 | r |0.5 低度相关；若| r |0.3 则认为关系极弱，通常认为不相关。计算出语文成绩和数学成绩的 Pearson 相关系数为 0.614。通过使用 SPSS 对学生的语文成绩和数学成绩进行相关性分析，可以看出，使用 SPSS 需要具备以下几种能力：首先要对数据的类型有所了解，先在变量视图中进行变量定义，再在数据视图中输入收集的数据。应能够对所输入的数据进行数据整理，去除无效数据，形成进行分析所需的有效数据。进行数据分析时，要有能力选择 SPSS 中适当的统计方法，对数据进行统计分析。对得出的结果能够做出适当的解释。在本例中，我们可以看到学生的语文成绩和数学成绩间确实存在着正相关性，两门课程的学习互为补足，对我们的日常教学有一定的指导意义。总结：SPSS 在教学评价中有着广泛的应用，除了可以对不同科目的成绩的相关性进行分析之外，还可以对评价信度（