基于SPSS的期末考试成绩统计分析
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[摘要]衡量学术成就的方法之一是对考试成绩进行科学、准确地分析，从而了解教师的教学与学生的学习情况。本文应用统计分析软件spss，以某班期末考试成绩为样本，对该班同学取得的成绩进行统计分析。
[关键词]SPSS；期末考试成绩；统计分析
1 引言
统计分析软件――SPSS(Statistical Package for the Social sci，ence)的中文译名为社会科学统计软件包，它是世界著名的、优秀的统计分析软件之一。SPSS是一个具有综合性的专业统计分析和数据管理系统。SPSS数据管理和分析功能强大，界面友好，操作简单，有灵活的变量变换和文件交换系统，多种统计图表的结果输出，并具有与Microsoft Office软件兼容等特点，在社会学、医学、心理学、人文学、生物学、教育学等领域已取得了深入的应用。它操作简便、好学易懂、简单实用，是学术界经常使用的计量软件。SPSS的主要功能为：回归及相关分析、聚类与判别分析、主成分分析及因子分析等十几个大类。下文将以某班学生的期末考试成绩为样本，简单分析了一下SPSS在学术研究中的具体应用案例。
2 数据来源和数据录入
笔者通过运用统计分析软件SPSS，对某班30名同学的一次期末考试成绩进行了统计分析，各项成绩包括大学体育、程序设计语言、成绩设计语言SJ、思想和中国特色社会主义理论体系概论、大学英语、档案学概论、信息系统管理和总分8项，统计数据如表1所示。将存在于excel中的表1，通过“文件”“打开”“数据”“文件类型”选择excel一选中表某班同学期末考试成绩所在的excel文件一点击“打开”，便可将excel中的数据导入SPSS。
3 数据分析
3.1 描述性分析
3.1.1 频数
在数据视图中进行以下操作：点击菜单栏中的“分析”“描述统计”“频率”将7门课程及总分项添加到变量中，选中“图表”中的“直方图”并勾选“带正态曲线”后点击“继续”，勾选“显示频率表格”项，点击“确定”共出现8个直方图，图1是其中一个。由图1可分析，大学体育成绩的均值为89.03分，取得89－91分的同学占8人，得分在80分以下的2位同学需加强此方面的锻炼。大学体育成绩呈正态分布，标准差为5.411，反映出此体育教师的评分较合理。
3.1.2 平均数与标准差
在数据视图中进行以下操作：点击菜单栏中的“分析”“描述统计”“描述”在“描述性”对话框中添加7门课程和总分项到“变量”，勾选“将标准化得分另存为变量”，点击选项中的“均值”、“标准差”、“最大值”、“最小值”后点击“继续”，单击“确定”所得结果如表2：
由表1可知，大学英语中的极小值为55分，存在挂课现象，该同学必须重修，来年选课时应及时通知该同学重修。程序设计语言和大学英语的均值达不到70分，英语和计算机是当代大学生必备的两个技能，我班需实施一些措施来提高同学们的英语和计算机水平。程序设计语言的标准差高达10.189分，极大值94分，同学们可以向计算机水平高的2009409035等同学请教。
3.1.3 分组求平均值
分组求平均值是对数据分组描述，可以输出分组数据的均值、标准差、极值等，即对数据进行多层分类汇总。点击菜单栏中的“分析”“比较均值”“均值”在“均值”对话框中，将“总分”添加到“因变量列表”、“大学体育”添加到“自变量列表”，点击确定。结果为表2：
随着体育成绩的逐步提高，总成绩均值出现了高低起伏不定的趋势，这说明体育成绩和总分之间没有必然的联系。加强体质锻炼不会影响自己的学习成绩，因此多运动不应成为成绩不佳的借口。作为当今社会的一名大学生，只是学习好是不行的。学习固然重要，但大学作为与社会接触的桥梁，素质拓展活动也不可缺少。同学们应努力提升自己的综合素质，力图使自己成为一名四有新人，德智体美各方面全部发展。
3.1.4 数据探测
点击菜单栏中的“分析”“描述统计”“探索”在弹出的“探索”对话框中，将“总分”添加到“因变量列表”、“档案学概论”和“信息系统管理”添加到“因子列表”，选择“绘制”中的“茎叶图”后单击“继续”，选择“输出”中的“图”，最后点击“确定”生成如图2所示的两张箱线图：
图2中的两幅图呈现出同一个趋势，即数据点分布在左下角和右上角的对角线附近。也就是说，无论是档案学概论的成绩还是信息系统管理的成绩，都与总分是正相关的关系。换句话讲，一般情况下，专业课成绩高的同学，总分也就越高。由此可见专业课的重要性，在日常的学习中，同学们应把专业课放在首要位置。
3.2 聚类分析
聚类分析是根据一批样本的多个观测指标，具体找出一些能够度量样品或指标之间相似程度的统计量，以这些统计量为划分类型的依据，把一些相似程度较大的样品(或指标)聚合为一类。类聚分析是研究“物以类聚”的一种方法。
现将全班30人按总分分为三类，以直观、简明的方式统计每个同学在学习成绩上所处的位置，具体操作步骤如下：点击菜单栏中的“分析”“分类”“系统聚类”一在弹出的对话框中，将“总分”添加到“变量”、“学号”添加到“标注个案”，分群为“个案”，输出勾选“图”，在“绘制”中勾选“树状图”，然后继续一单击“确定，最后生成树状图。
3.3 多维尺度分析
多维尺度分析技术是一种探索性数据分析技术，可以将含有多个变量的大型数据压缩到一个低维空间，形成一个直观的空间图形，以空间中的点表示变量之间的潜在规律性联系。
通过SPSS统计软件“度量”功能中的“多维尺度”分析功能。可以分析七门课程之间的潜在规律性联系，具体操作步骤如下：“分析”“度量”“多维尺度”在“多维尺度”对话框中，将七门课程添加到“变量”，数据为距离数据选择“正对称”，“模型”中度量水平为“序数”、条件性为“矩阵”、维数均为“2”，选项中的输出选择“组图”点击“确定”，生成图3。通过图3可以看出七门课程之间的潜在性规律，如程序设计语言和大学英语被划分在第二象限，其中的潜在性规律可能有很多，比如均分都比较低等。通过此图也可以验证上文的一些结论。
3.4 相关分析
相关分析是研究一个变量与另一个变量间的相互关系。研究变量间相互关系的性质和紧密程度。换句话讲，相关分析的任务是对相关关系给予定量的描述。
4 结语
成绩分析是教育系统的有机组成部分，对考试成绩的分析测量和评价应当是每个教师和同学必备的能力。SPSS在考试数据统计分析中应用广泛，本文结合具体数据，从描述性分析、聚类分析、多维尺度分析和相关分析四个方面介绍了使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤，并提出一些实际存在的问题和建议。通过分析该班同学的期末考试成绩，笔者更加深入地了解了同学们的学习现状，相信此次统计分析结果会为该班提供很好的借鉴，同时也希望能为年轻的科研人员提供一种研究思路。
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