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spss处理数据小论文
spss处理数据小论文
探究教师对信息工程学院学生的高等数学影响
摘要：
通过对2012级扬州大学所有工科学生的高等数学成绩进行非参数检验，探究教师对高等数学成绩的影响，研究结果是教师所教的工科学生高等数学成绩存在很大差异。
关键词：
工科,高等数学成绩，因素分析。
研究背景：
数学作为一门自然科学，在社会各行各业应用愈来愈广泛。
高等数学课程作为作为工科类院校的一门重要课程，其目的不仅是获得系统的数学知识，更重要的是使学生掌握用高等数学解决问题的能力，而且能为后继专业课程和现代化科技知识提供必要的工具。
然而高等数学的教学已经面临着种种问题和困境。
如何确保高等数学教学质量，更好的为各专业领域服务，对于一个数学老师而言责任重大。
本文主要解决的问题：
（1）计算所有工科学生高等数学平均成绩以及每一位教师所教学生的高等数学平巨额成绩，进行初步比较。
（2）检验其成绩是否服从正太分布，并选择数据检验方法。
（3）探究每位教师所教学生成绩的差异性，给出一些建议。
研究工具和方法：
本文通过运用SPSS统计软件和统计知识，对扬州大学2012级所有工科学生的高等数学成绩数据进行分析，探究教师在其中的影响作用。
一．数据的收集与整理
下表是2012年扬州大学所有工科学生的高等数学期末成绩。
将收集来的数据进行整理，删除有缺失值的个案，整理如下：
1．数据视图
2变量视图
成绩
1
均值
78.54
1.297
均值的95%置信区间
下限
75.97
上限
81.11
5%修整均值
79.01
中值
79.00
方差
205.292
标准差
14.328
极小值
41
极大值
100
范围
59
四分位距
26
偏度
-.341
.219
峰度
-.935
.435
10
均值
71.83
1.533
均值的95%置信区间
下限
68.79
上限
74.86
5%修整均值
72.56
中值
77.00
方差
284.328
标准差
16.862
极小值
28
极大值
100
范围
72
四分位距
25
偏度
-.569
.220
峰度
-.300
.437
11
均值
75.11
1.841
均值的95%置信区间
下限
71.45
上限
78.77
5%修整均值
76.34
中值
78.50
方差
284.579
标准差
16.869
极小值
20
极大值
100
范围
80
四分位距
20
偏度
-1.081
.263
峰度
1.333
.520
2
均值
76.42
1.409
均值的95%置信区间
下限
73.63
上限
79.21
5%修整均值
77.52
中值
79.00
方差
240.079
标准差
15.494
极小值
21
极大值
99
范围
78
四分位距
23
偏度
-.986
.220
峰度
.964
.437
3
均值
79.97
1.244
均值的95%置信区间
下限
77.51
上限
82.42
5%修整均值
80.90
中值
83.50
方差
241.334
标准差
15.535
极小值
20
极大值
100
范围
80
四分位距
23
偏度
-.981
.194
峰度
.925
.386
4
均值
76.73
1.351
均值的95%置信区间
下限
74.06
上限
79.41
5%修整均值
77.60
中值
77.50
方差
219.021
标准差
14.799
极小值
26
极大值
100
范围
74
四分位距
21
偏度
-.791
.221
峰度
.879
.438
5
均值
75.28
1.219
均值的95%置信区间
下限
72.87
上限
77.68
5%修整均值
76.10
中值
78.50
方差
261.653
标准差
16.176
极小值
22
极大值
100
范围
78
四分位距
24
偏度
-.691
.183
峰度
.081
.364
6
均值
79.67
1.026
均值的95%置信区间
下限
77.65
上限
81.69
5%修整均值
80.49
中值
81.00
方差
230.324
标准差
15.176
极小值
35
极大值
100
范围
65
四分位距
23
偏度
-.714
.164
峰度
-.257
.327
7
均值
82.14
1.101
均值的95%置信区间
下限
79.97
上限
84.31
5%修整均值
83.24
中值
86.00
方差
216.885
标准差
14.727
极小值
29
极大值
100
范围
71
四分位距
22
偏度
-.978
.182
峰度
.779
.361
8
均值
75.05
1.036
均值的95%置信区间
下限
73.01
上限
77.10
5%修整均值
75.40
中值
73.00
方差
196.601
标准差
14.021
极小值
24
极大值
100
范围
76
四分位距
21
偏度
-.250
.180
峰度
-.023
.357
9
均值
80.66
1.148
均值的95%置信区间
下限
78.39
上限
82.94
5%修整均值
81.34
中值
82.00
方差
176.646
标准差
13.291
极小值
44
极大值
100
范围
56
四分位距
21
偏度
-.592
.209
峰度
-.192
.416
a.当教师代号=.000时，成绩没有有效个案。
无法计算此水平的统计量。
正态性检验b
教师代号
Kolmogorov-Smirnova
Shapiro-Wilk
统计量
df
Sig.
统计量
df
Sig.
成绩
1
.124
122
.000
.947
122
.000
10
.130
121
.000
.957
121
.001
11
.129
84
.001
.927
84
.000
2
.101
121
.004
.931
121
.000
3
.116
156
.000
.924
156
.000
4
.081
120
.053
.953
120
.000
5
.091
176
.001
.956
176
.000
6
.091
219
.000
.937
219
.000
7
.130
179
.000
.920
179
.000
8
.067
183
.042
.975
183
.002
9
.096
134
.004
.956
134
.000
a.Lilliefors显著水平修正
由正态性检验表可知在0.01的显著水平上，来自11个独立样本总体不服从正态分布，即十一名教师所教学生的成绩并不服从正太分布所以要进行非参数检验。
三非参数检验
1.检验步骤：
（1）提出假设：
H0：
11名教师所教学生的高等数学成绩的差异不显著
H2：
11名教师所教学生的高等数学成绩的差异显著
（2）计算检验统计量及其概率：
选用K-WH检验法，其检验统计量为：
经SPSSforwindows算得H=61.568，P=0.000
（1）统计决断：
因为H=,P=0.000<0.01，所以在0.01的显著性水平上，拒绝H0，接受H1，认为十一名教师所教的学生的高等数学成绩差异非常显著。
2.SPSS操作步骤
（1）建立SPSS数据文件，因变量取名cj，分组变量取名jsdh，均定义为数值型。
（2）鼠标单击“分析->非参数检验->k个独立样本”菜单项，打开“多个独立样本检验”主对话框，从左侧变量框中选中要检验的变量cj，单击中间的箭头按钮，把它移到“检验变量列表”框中。
从左侧变量框中选中变量jsdh，单击中间的箭头按钮，把它移到“分组变量”框中，并单击“定义组”按钮定义分组变量的最大值和最小值，单击继续按钮，返回主对话框，再选中“Kruskal-Wallis”选项。
（3）单击“确定”按钮，执行SPSS命令。
输出结果如下所示。
描述性统计量
N
均值
标准差
极小值
极大值
成绩
1615
77.68
15.395
20
100
教师代号
1621
5.93
2.857
1
11
Kruskal-Wallis检验
秩
教师代号
N
秩均值
成绩
1
122
823.91
2
121
770.90
3
156
886.79
4
120
770.30
5
176
739.95
6
219
872.82
7
179
954.16
8
183
704.66
9
134
888.63
10
121
642.79
11
84
742.49
总数
1615
检验统计量a,b
成绩
卡方
61.568
df
10
渐近显著性
.000
a.KruskalWallis检验
b.分组变量:
教师代号
运用SPSS计算出11名教师所教学生高等数学的平均成绩如下表：
报告
成绩
教师代号
均值
N
标准差
1
78.54
122
14.328
2
76.42
121
15.494
3
79.97
156
15.535
4
76.73
120
14.799
5
75.28
176
16.176
6
79.67
219
15.176
7
82.14
179
14.727
8
75.05
183
14.021
9
80.66
134
13.291
10
71.83
121
16.862
11
75.11
84
16.869
总计
77.68
1615
15.395
通过比较可以看出教师代号为7、9、3、6的教师所教的高等数学成绩较好，而代号为10的教师所教高等数学的成绩较差些。
那么可以根据这一推断研究教师的教学风格，专业素养等差异，面向教师做进一步的调研。
通过改进教师的教学方法等，提高工科学生的高等数学成绩。
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