基于spss的大学理科成绩分析文档格式.docx
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2均值检验(Means)
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3配对样本T检验(Paired-SamplesTTest)
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结论
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思考与建议
参考文献
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基于spss的性别对大学文理科成绩分析
——以工商管理3班成绩为例
摘要:
在社会科学和自然科学的数据统计分析中,SPSS是非常有用的工具。
本文介绍了SPSS统计软件的描述性统计分析、相关分析、方差分析和配对样本T检验等在大学闭卷考试文理科成绩分析中的应用,得出以下相关结论:
1、有文理科偏向的科目,考试成绩存在一定的相关性;
2、性别对文理科考试成绩有显著影响;
3、女生的文理科成绩明显优于男生的,通过配对样本T检验得出。
关键字:
spss;
相关分析;
方差分析;
性别
一引言
考试是考查知识或技能的一种方法,它具有引导人才智能发展、人才评价和教学导向等功能。
在当前高校课程教学过程中,评价学生学习成绩的手段,一般采取以下考试方式:
一是闭卷考试,二是当堂开卷,三是课外论文,一般在学期内完成。
其中,闭卷考试占大多数。
通常,考试的科目一般可分为偏文科性考试和偏理科性考试。
近年来,我国很多省市出现高校教育考试中“女优于男”的现象,即许多省市地区学期课业考试成绩名列前茅的性别比例女生高于男生。
很长一段时期,盛行一种说法“男生学理科,比女生更有天分”,现在这种说法不再存在了吗?
本文对平时的考试成绩,运用spss统计分析软件来分析,用分析结果来验证这种说法是否正确。
学校和教师可以利用这些信息和规律去指导和改进教学。
SPSSforWindows是在SPSS/PC(forDOS)基础上发展起来的,是目前世界上流行的三大统计分析软件之一。
SPSS使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据的方法。
使用对话框展示出各种功能选择项。
只要掌握一定的Windows操作技能并了解统计分析原理。
就可以使用该软件为特定的科研工作服务。
SPSS的基本功能包括数据管理、统计分析、输出管理等。
其统计分析过程包括描述性统计、方差分析、相关分析.回归分析、聚类分析、因子分析、生存分析、时间序列分析等几大类,每类巾又分为好几个统计过程。
SPSS还包括专门的报表和绘图系统。
下面用相关分析和叫归分析针对2005级工商管理3班2007-2008年秋期各科闭卷考试成绩为数据模板进行分析.试图发现一些对课程教学有用的信息。
二描述性统计分析
1描述性分析是应用平均数、标准差、及格率等描述性指标及统计图表分析某门学科考试成绩的分布特征。
从表1中可看出,工商管理3班在2007-2008学年,共有8门课程采取了闭卷考试。
三相关分析
相关分析是研究变量间密切程度的一种常用统计方法。
线性相关分析研究两个变量间线性关系的强弱程度和方向。
相关系数是描述这种线性关系强弱程度和方向的统计量。
在进行相关分析之前.应该使用Graphs菜单中的Scatter命令作散点图,进行初步观察,分析两个变量间是否有相关趋势。
从管理运筹学、国际贸易、公司理财、人力资源管理、电子商务、证券投资学、财政学、企业经济学这8门采取闭卷考试的科目性质和其考试内容上初步设定:
财政学肯定属文科,管理运筹学肯定属理科。
人力资源管理、企业经济学、国际贸易是否属于文科,电子商务、公司理财、证券投资学是否属于理科,上面两项都通过各科成绩与管理运筹学或财政学是否有更高的相关系数来判定。
1散点图
从图1、图2、图3中,可以看出,财政学和人力资源管理、企业经济学、国际贸易三个变量呈一定的线性分布,适合用相关分析对数据进行处理。
从图3、图4、图5中,可以看出,管理运筹学和电子商务、公司理财、证券投资学三个变量呈一定的线性分布,适合用相关分析对数据进行处理。
2相关系数表
如表2,财政学和人力资源管理变量的相关系数为0.570。
同样的方法可得出,财政学与国际贸易变量的相关系数为0.699(sig=0.000).,与企业经济学的相关系数为0.59(sig=0.001)。
可看出变量人力资源管理、国际贸易、企业经济学与财政学显著相关,且相关关系为正相关。
如表3,管理运筹学和公司理财变量的相关系数为0.811。
同样的方法可得出,管理运筹学和电子商务变量的相关系数为0.73(sig=0.000),和证券投资学的相关系数为0.755(sig=0.000)。
可看出管理运筹学与变量公司理财、电子商务和证券投资学显著相关,且相关关系为正相关。
四性别对文理科成绩的影响
从以上分析中,得知人力资源管理、国际贸易和企业经济学与财政学,同属文科科目;
公司理财、电子商务和证券投资学与管理运筹学同属理科科目。
为了方便研究性别对文理科的影响,分别取四科成绩的平均分代表文理科成绩。
由于男生的理科成绩个别偏差较大,为了统计上的方便,把理科成绩排名后四位的男生成绩的数据删除掉。
因此,目前,样本数量为26,男女生各13名。
1单因素方差分析(One-wayANOVA)
单因素方差分析过程要求因变量属于正态分布总体。
所以首先采用探索性分析,看文理科成绩是否服从正态分布。
统计结果如下:
表4-1-1与表4-2-2分别为文理科成绩的正态分布检测统计量,明显可以看出,文理科的显著性水平sig值均大于0.05,所以接受数据的正态分布假设,可以采用单因素方差分析。
数据分析结果如下:
从上面两表可以看出,根据输出的P值小于0.001可以看出,无论临界值取0.05,还是取0.01,P值均小于临界值,因此否定H0假设,性别对文理科成绩有显著性意义。
结论是性别对文理科成绩所起的作用明显不同。
2均值检验(Means)
注:
1=“女”,2=“男”
从report(a)可看出,女生的文科平均成绩为83.829,标准差为3.086;
男生的文科平均成绩为72.865,男生文科平均成绩的标准差为4.04,说明男生文科平均成绩不仅远低于女生,且数据的波动性亦大于女生的。
从report(b)可看出,女生的理科平均成绩为80.654,标准差为5.639;
男生的理科平均成绩为70.135,男生理科平均成绩的标准差为5.171。
相比于文科成绩,虽然男生的理科平均成绩仍低于女生的,但数据的波动性已与女生的持平。
3配对样本T检验(Paired-SamplesTTest)
2005级工商管理3班,共有30人,其中女生13人,男生17人。
为了统计方便,也为了减小数据的偏差把男生中理科成绩排名后四的数据剔除掉。
此时,男女生各13人,分别按照文理科成绩由高到底排序,男生中文科成绩第一与女生中文科成绩第一对应,男生中文科成绩第二与女生中文科成绩第二对应,依次类推。
理科成绩同上。
单一方差分析已说明,性别对文理科成绩有显著性影响。
但到底是女生的文科成绩好些,还是男生的理科成绩好些?
从单一方差分析处,可得知,数据的分布服从正态分布,所以采用配对样本T检验,来说明。
13名男生的文理科成绩为对照组,13名女生的文理科成绩为实验组。
Spss分析结果如下:
3.1性别对男女生文科成绩的影响
表4-3-1是对男女生文科成绩的单变量描述统计量,对数为1对。
Means给出男女生文科成绩的平均值,分别为72.87与83.83.
Std.Deviation为男女生文科成绩的标准差,分别为4.03与3.09.
Std.ErrorMeans为男女生文科成绩的均值标准误,分别为1.12与0.856
表4-3-2给出男女生文科成绩的相关系数,Correlation为0.904,不相关的概率为0.000.可以得出结论是男女生文科成绩有明显的线性关系。
表4-3-3给出配对变量差值的t检验结果。
Means均值之间的差值为-10.961,Std.Deviation差值的标准差为1.631.2-tailSig双尾t检验的显著性概率为0.000,即小于0.001.
可以得出结论,由于P小于0.01。
因此可以认为女生的文科成绩明显优于男生的文科成绩,拒绝原假设,即原假设成立的概率小于1%。
3.2性别对男女生理科成绩的影响
表4-3-4是对男女生理科成绩的单变量描述统计量,对数为1对。
Means给出男女生理科成绩的平均值,分别为70.135与80.654.
Std.Deviation为男女生理科成绩的标准差,分别为5.171与5.639.
Std.ErrorMeans为男女生理科成绩的均值标准误,分别为1.434与1.564.
表4-3-2给出男女生理科成绩的相关系数,Correlation为0.816,不相关的概率为0.000.可以得出结论是男女生理科成绩有明显的线性关系。
Means均值之间的差值为-10.519,Std.Deviation差值的标准差为3.31.2-tailSig双尾t检验的显著性概率为0.000,即小于0.001.
因此可以认为女生的理科成绩明显优于男生的理科成绩,拒绝原假设,即原假设成立的概率小于1%。
结论
本文通过SPSS分析,得出以下结论:
第一,文理科目的相关性;
财政学成绩与变量人力资源管理、国际贸易、企业经济学的成绩有一定的相关关系,相关系数分别为0.57,0.699,0.59。
管理运筹学成绩与变量公司理财、电子商务、证券投资学的成绩有一定的相关关系,相关系数分别为0.811,0.73,0.755。
第二,性别对文理科目成绩有显著性影响,通过单一方差分析得出。
第三,女生的文理科成绩明显优于男生的,通过配对样本T检验得出。
其中文科成绩,男生成绩的标准差为1.12,女生成绩的标准差为0.856。
但理科成绩,男女生成绩的波动幅度接近,男生成绩的标准差为1.434,女生成绩的标准差为1.564。
从这点可以说明,相比女生,男生在学习理科科目时,仍然具有一定的优势。
即“男生学习理科,比女生有一定的天分”。
但女生学业成绩明显优于男生的,也是客观存在。
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