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1、上限81.115% 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-.935.4351071.831.53368.7974.8672.5677.00284.32816.862287225-.569.220-.300.4371175.111.84171.4578.7776.3478.50284.57916.8692080-1.081.2631.333.520276.421.40973.6379.2177.52240.07915.49421997823-.986.964379.971.24477.5182.4

2、280.9083.50241.33415.535-.981.194.925.386476.731.35174.0679.4177.6077.50219.02114.79974-.791.221.879.438575.281.21972.8777.6876.10261.65316.1762224-.691.183.081.364679.671.02677.6581.6980.4981.00230.32415.1763565-.714.164-.257.327782.141.10184.3183.2486.00216.88514.7272971-.978.182.779.361875.051.03

3、673.0177.1075.4073.00196.60114.02176-.250.180-.023.357980.661.14878.3982.9481.3482.00176.64613.2914456-.592.209-.192.416a. 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-SmirnovaShapiro-Wilk统计量dfSig.124122.000.947.130121.957.001.12984.927.101.004.931.116156.924120.053.953.091176.956219.9

4、37179.920.067183.042.975.002.096134a. 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-W H检验法，其检验统计量为：经SPSS for windows 算得H=61.568，P=0.000（1）统计决断 ：因为H=,P=0.000非参数检验-k个

5、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N161515.39516215.932.857Kruskal-Wallis 检验秩秩均值823.91770.90886.79770.30739.95872.82954.16704.66888.63642.79742.49总数检验统计量a,b卡方61.568渐近显著性a. Kruskal Wallis 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：报告总计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。