没有，你自己搜
一、填空。 1、每件衣服χ元，买7件同样的衣服要（ ）元。 2、小红在教室里的位置用数对表示是(3，4) ，她坐在第（ ）列第（ ）行。小丽在教室里的位置是第6列第2行，用数对表示是( )。 3、7和8的最小公倍数是（ ）；6和10的最小公倍数是（ ）。 4、12和8的最大公因数是（ ）；14和21的最大公因数（ ）。 5、“一块菜地面积的 种了黄瓜”，这是把（ ）看作单位“1”，把它平均分成（ ）份，种黄瓜的是这样的（ ）份。 6、在○里填上“ > ”、“ < ”或“＝” ○ ○ ○ ○ ○ ○ 7、 （a是大于0的自然数），当a 时， 是真分数，当a 时， 是假分数，当a 时， 等于3。 8、1= = =2 6= = 9、小明用3元钱买了2千克的苹果，每千克苹果（ ）元，每元钱可买（ ）千克苹果。 10、在括号里填上最简分数。 80厘米＝（ ）米 650毫升＝（ ）升 250平方米＝（ ）公顷 48分＝（ ）时 11、影院里一排座位有30个，小明和小红两人去看电影，他们要坐在一起，并且小红坐在小明的左边，一共有（ ）种不同的坐法。 二、判断。 （对的在括号内打“√”，错的打“×”。） 1、方程一定是等式，等式也一定是方程。………………（ ） 2、两个数的最小公倍数一定比这两个数都大。…………（ ） 3、相邻两个自然数的最大公因数是1。………（ ） 4、分子、和分母没有公因数的分数叫做最简分数。…………（ ） 5、“一节课的时间是 小时”，是把一节课的时间看作单位“1”。…（ ） 三、选择。(把正确答案的序号写在括号里。) 1、下列式子中，（ ）是方程。 A．6＋7＝13 B. 5χ > 12 C. χ＋12＝78 D. －χ 2、与 相等的分数有（ ）个。 A. 1个 B. 2个 C. 50个 D. 无数个 3、五个连续的奇数的和是45，其中最大的一个数是( ) A、9 B、13 C、15 D、49 4、把10克盐放入90克的水中，盐占盐水的（ ） A. B. C. D. 5、18和（ ）的最大公因数是9 6 27 四、计算。 1.解方程。 χ－＝ 4χ＝15 χ+ χ÷＝ （列方程并解答） 2．用分数表示下面各题的商，是假分数的化成整数或带分数。 12÷7 50÷3 11÷12 25÷5 五、操作 （1）用数对表示图上高级中学的位置是( )，电视台的位置是( ) （2）开发区在(15，7)，火车站在(9，8)，请你在图中标出来。 （3）从二实小到希望广场要向( )走( )格，再向( )走( )格。 六、解决问题。.com 1、超音速飞机每秒飞行千米，是火车每秒行驶路程的20倍。火车每秒行驶多少千米？（列方程解答） 2、一只长颈鹿的身高大约是6米，比一只大猩猩高米。这只大猩猩身高大约是多少米？（列方程解答） 3、新民油厂用100千克花生榨出花生油35千克。平均每千克花生可榨出花生油多少千克？要榨出1千克油需要多少千克花生？ 4、中华人民共和国第十届运动会在江苏南京举办。东道主江苏队共夺得56块金牌，38块银牌，42块铜牌，奖牌总数位居全国第一。 （1）江苏队夺得的金牌块数是银牌块数的几分之几？（用最简分数表示） （2）江苏队夺得的奖牌中金牌块数占几分之几？（用最简分数表示） 5、小明买了2千克梨，共22个；小莉买了3千克梨，共24个，两个人买的梨平均每个重各是多少千克？(用分数表示结果，并约成最简分数。)哪个人买的梨大些？ 附加题： 1、一串彩旗共53面，按1红2黄1绿的顺序排列。黄色彩旗是红色彩旗的几分之几？ 2某班同学，排成7排多3人，排成8排少4人，这个班至少多少人？
也就是说，要看你一共有几个蝙蝠的？也就是说，各个占的比例应该都占他的1/4就可以的。这样相对来讲比较合理。审美也比较好。
三年级数学报怎么画简单又好看，下面以数学乐园手抄报怎么画简单又漂亮为例，回答这个问题。
第一步，我们可以先在手抄报上面写上标题“数学乐园”，字的个头要大，作为题目，第二步，在手抄报背景上画上许多数字、五颜六色的小花花以及数学符号，第三步，给手抄报画上文字框，用线条或者波浪线，把画报分成三至四个区域，每个区域里面写上数学家的名人名言和数学家的小故事，从网上查阅就可以搜到很多数学家的名人名言和故事，最后涂上颜色就好了！一份简单又漂亮的手抄报就完成了！
心理学大学录取分数线有：浙江大学658分，华东师范大学637分。
心理学属于理学类，是一门研究人类的心理现象、精神功能和行为的科学。开设的院校非常多，有北京大学、北京师范大学、华南师范大学、清华大学、复旦大学、首都师范大学、江西师范大学、浙江大学等。当下，由于人们的生活学习压力不断增大，人们对于身心健康发展也变得格外重视，心理学随之应运而生。
2023全国心理学专业大学排名靠前的大学有：北京大学、北京师范大学、华东师范大学等。浙江大学心理学专业2022年最低分数是658分、华东师范大学心理学专业2022年最低分数是637分、西南大学心理学专业最低分数是585分。
心理学专业就业方向有哪些：
1、公务员。
招心理学研究生作公务员的一般是公安系统、教育行政部门：公安局、劳教所、监狱、边检站等都是可能的去处。
2、企业。
心理学研究生去企业主要从事猎头（人才中介）人才测评机构等、企业咨询和人力资源管理、策划设计公司。心理学研究生和人力资源管理专业的学生不同，心理学学生倡导人性化的管理，与人力资源管理的学生有所互补。
3、中小学。
原来一般招的是本科生，大中专院校心理辅导人员的饱和，也有一些研究生开始考虑进入中小学从事心理教育工作。
4、心理咨询工作者。
国内这个行业从目前我国的现状来看，单纯从事心理咨询工作还不是一个收入十分丰厚的职业，要想有外国同行的薪水有待进一步努力开拓市场和提高自己的咨询水平。但是展望未来的前景，还是相当不错的。
心理学各校录取分如下：
全国心理学专业中分数最高为华东师范大学的627分，然后为华中师范大学的609分，其次为西南大学的609分。最低为三亚学院的436分。北京师范大学心理学理科651分；华东师范大学心理学类理科639分；华中师范大学心理学类（含心理学、应用心理学）理科612分。
华南师范大学应用心理学理科一批610分；湖南师范大学心理学理科一批594分；浙江师范大学应用心理学理科一批589分；东北师范大学心理学（非公费师范）理科一批584分。
心理学：
心理学专业是结合社会科学与自然科学为一体的专业，培养具备心理学的基本理论、基本知识、基本技能，能在科研部门、高等和中等学校、企事业单位等从事心理学科学研究、教学工作和管理工作的高级专门人才。
该专业主要学习心理学方面的基本理论和基本知识，接受心理学科学思维和科学实验的基本训练，具有良好的科学素养和进行心理学实验和心理测量的基本能力。
主干学科：基础心理学、发展与教育心理学。核心知识领域：普通心理学、实验心理学、心理统计及其常用软件（如SPSS）、心理测量学、生物心理学、社会心理学、变态心理学、发展心理学、心理学史、认知心理学、人格心理学、心理学研究方法。
2022年心理学专业考研分数线如下：
2022年专业学位类心理学考研分数线，A类考生的考研分数线是325分，B类考生的考研分数线是315分。2022年学术学位类心理学考研分数线，A类考生的考研分数线是325分，B类考生的考研分数线是315分。
考研分数线分为专业学位类和学术学位类，专业学位又称职业学位或职业性学位，是针对社会特定职业领域的需要，培养具有较强的专业能力和职业素养，能够创造性地从事实际工作的高层次应用型专门人才而设置的一种学位类型。
学术学位，又称普通学位，包括学士、硕士和博士三个等级。考研国家线划分为A和B两类，A类分数线最高，其次是B类地区。这两类地区的分数线通常会相差2到10分。A、B类考生是不同地区分数不同。
A区有北京、天津、上海、江苏、浙江、福建、山东、河南、湖北、湖南、广东、河北、山西、辽宁、吉林、黑龙江、安徽、江西、重庆、四川、陕西。
B区有内蒙古、广西、海南、贵州、云南、西藏、甘肃、青海、宁夏、新疆。A类考生和B类考生的评定标准不是在在哪个学校或者户口是哪个省份，而是根据所报考的院校所在地。
心理学考研专业科目：
心理学考研专业科目有心理学导论、发展心理学、教育心理学、实验心理学、心理统计与心理测量。心理学专业课，统考的专业课考试涵盖心理学导论、发展与教育心理学、实验心理学、心理统计与测量等学科基础课程。
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数学是研究数量、结构、变化以及空间模型等概念的一门学科。透过抽象化和逻辑推理的使用，由计数、计算、量度和对物体形状及运动的观察中产生。数学家们拓展这些概念，为了公式化新的猜想以及从合适选定的公理及定义中建立起严谨推导出的真理。数学，作为人类思维的表达形式，反映了人们积极进取的意志、缜密周详的推理及对完美境界的追求。它的基本要素是：逻辑和直观、分析和推理、共性和个性。虽然不同的传统学派可以强调不同的侧面，然而正是这些互相对立的力量的相互作用，以及它们综合起来的努力，才构成了数学科学的生命力、可用性和它的崇高价值。数学主要的学科首要产生于商业上计算的需要、了解数字间的关系、测量土地及预测天文事件。这四种需要大致地与数量、结构、空间及变化(即算术、代数、几何及分析)等数学上广泛的子领域相关连著。除了上述主要的关注之外，亦有用来探索由数学核心至其他领域上之间的连结的子领域：至逻辑、至集合论(基础)、至不同科学的经验上的数学(应用数学)、及较近代的至不确定性的严格学习数量的学习起于数，一开始为熟悉的自然数及整数与被描述在算术内的自然数及整数的算术运算。整数更深的性质被研究于数论中，此一理论包括了如费马最后定理之著名的结果。 当数系更进一步发展时，整数被承认为有理数的子集，而有理数则包含于实数中，连续的数量即是以实数来表示的。实数则可以被进一步广义化成复数。数的进一步广义化可以持续至包含四元数及八元数。自然数的考虑亦可导致超限数，它公式化了计数至无限的这一概念。另一个研究的领域为其大小，这个导致了基数和之后对无限的另外一种概念：阿列夫数，它允许无限集合之间的大小可以做有意义的比较。数学逻辑专注在将数学置于一坚固的公理架构上，并研究此一架构的成果。就其本身而言，其为哥德尔第二不完备定理的产地，而这或许是逻辑中最广为流传的成果－总存在一不能被证明的真实定理。现代逻辑被分成递归论、模型论和证明论，且和理论计算机科学有着密切的关连性。
小学数学图形教学分析论文
摘要： 教学手段从过去的文字和黑板转变成幻灯片和投影之后，以计算机作为核心的教学手段逐渐显露头角，Flash作为计算机中的基础技术，能够广泛应用于教学中。基于此，本文主要对小学数学的图形教学中Flash的应用进行了分析研究，通过具体的教学实例，从图形方位变换教学、平面几何图形教学以及立体几何图形教学这三个方面阐述了Flash的具体应用，意在帮助小学数学教学找到应用Flash的正确途径。
关键词： Flash；小学数学；图形教学
一、前言
在传统的图形教学中，教师主要通过模型展示以及学生的动手裁剪开展教学，让学生从触觉和视觉两个角度进行图形的认识和理解。但是教育学家指出，对于小学生来说，他们的思维已经从表象转为抽象，并具备一定的逻辑能力。因此，在图形教学中，需要改变模型展示这种教学方法，重点进行图形变换以及辨析的展示，通过动画或者图形来引导学生进行图形的认识和理解，顺应学生的思维发展特点。
二、图形方位变换教学中的Flash应用
笔者主要将图形的平移和旋转这一课程为例，探究Flash的应用。图形的旋转主要来自于现实生活。因此，在开展教学之前，教师需要使用生活实例进行引导，比如，电风扇在运转时叶片的转动现象、汽车的雨刷器运动现象以及风力发电机的叶片旋转想象等，让学生对旋转现象有初步的认识，并激发学生的学习兴趣；然后教师就可以应用事先制作好的Flash动画进行旋转知识的进一步教学，在制作Flash动画时，教师可以在动画中指出图形的旋转点以及旋转条件，比如，直角三角形沿着长的直角边和斜边交点进行逆时针九十度的旋转或者顺时针九十度的旋转等；最后，在学生理解了旋转的本质之后，教师再使用Flash进行考察，确保学生能够熟练判断出图形的旋转过程，并要求学生在方格纸中画出旋转之后的图形，从而加深学生对于旋转知识的理解。另外，教师在制作Flash动画时，可以使用黄色作为动画界面，使用对比鲜明的深绿色作为旋转图形的颜色，通过活泼且对比鲜明的颜色调动学生的积极性。与此同时，为了更加清晰地展现出旋转的过程，教师可以应用分图层的方法将旋转过程中的不同要素安放在不同的图层中，然后通过连续的帧进行不同图层的播放，以此来展示出旋转的多个要素。通常来说，Flash的每一秒播放需要控制在12帧以内，这样才能避免出现播放过快学生理解困难或者播放过慢学生注意力不集中的现象。
三、平面几何图形教学中的Flash应用
笔者主要将平行四边形面积推导这一课程为例，探究Flash的应用。该课程的教学对象是小学五年级的学生，他们已经在之前的学习中了解了正方形、圆形、长方形以及三角形等图形的面积和周长计算公式，能够为教师进行平行四边形面积的讲解提供便利。在进行教学之前，教师可以将学生分成若干个小组，让学生在小组内进行平行四边形面积计算公式的探讨。在学生的探讨过程中，可能会得出两种推导方法，其一是将沿着平行四边形的高将直角三角形剪下，并将这一三角形平移到平行四边形的另一边，可以发现平行四边形变成了长方形，由此可以得出平行四边形的面积公式与长方形一致；其二是沿着平行四边形的高将两个梯形剪下，将这一梯形平移到平行四边形的另一边，可以发现平行四边形变成了长方形，由此得出其面积计算公式。基于学生的讨论结果，教师可以将平行四边形裁剪以及平移的过程使用Flash制作出来，这样能够使学生更加直观地看到平行四边形的变换，从而深入理解平行四边形的面积推导过程，而且学生在课后复习过程中也能够观看Flash动画，为学生巩固数学知识提供了便利。另外，在学生讨论之后，教师播放Flash动画，能够将学生的注意力从激烈的讨论中转移到多媒体屏幕上，有效缩短了学生集中注意力的时间，在很大程度上提升了数学课堂的教学效率。需要注意的.是，教师制作的Flash动画，需要采用对比鲜明的颜色，比如平行四边形可以采用深绿色描绘，剪裁的部分使用红色描绘，这种鲜明的颜色对比能够使学生明确平行四边形变换过程中的重点部分，从而帮助学生理解数学知识。
四、立体几何图形教学中的Flash应用
笔者主要将涂色大正方体的切割这一课程为例，探究Flash的应用。该课程的教学目标是培养学生的数学思维能力以及空间想象能力，使学生在探索大正方体切割的过程中，体会到数学的魅力，让学生在学习中获取成就感和喜悦感，从而提高学生的学习积极性。在实际的教学过程中，学生可以很容易地通过自己的想象得出大正方体均等分之后，三个面涂色、两个面涂色以及一个面涂色的小正方体的数量，但是对于没有涂色的小正方体数量却不确定。因为随着大正方体均等分份数的增加，学生的想象就越困难，这就需要教师应用Flash动画，通过动画展示出大正方体六个面依次被剥去的过程，从而使学生直观地看到没有涂色的小正方体的数量。Flash的应用打破了学生的思维瓶颈，使学生更容易理解相关的数学知识，从而达成课程的教学目标。另外，为了给学生营造三维空间的立体感，教师在进行Flash动画的制作时，可以将背景色设定为黑色，将大正方体设定为橘色，将没有涂色的正方体面设定为灰色，这样能够使学生更加直观地感受到正方体的涂色面和没有涂色面，从而为学生得出相关规律提供便利。
五、结论
综上所述，在图形教学中，Flash的应用打破了传统教学方法的弊端，提升了教学的效果。通过本文的分析可知，小学数学教师需要加强对计算机技术的学习，从而制作出更加适合图形教学的Flash动画，培养小学生的逻辑思维和数学素养。希望本文能够为研究学者进行Flash的应用研究提供参考。
参考文献：
［1］马乃骥．电子白板在小学数学图形教学中的应用［J］．中小学电教（下半月），2017，（06）：55．
［2］廖倚春．例谈几何画板在小学数学图形教学中的应用［J］．中国信息技术教育，2015，（22）：129．
以下是两篇论文：一：大千世界，无奇不有，在我们数学王国里也有许多有趣的事情。比如，在我现在的第九册的练习册中，有一题思考题是这样说的：“一辆客车从东城开向西城，每小时行45千米，行了小时后停下，这时刚好离东西两城的中点18千米，东西两城相距多少千米？王星与小英在解上面这道题时，计算的方法与结果都不一样。王星算出的千米数比小英算出的千米数少，但是许老师却说两人的结果都对。这是为什么呢？你想出来了没有？你也列式算一下他们两人的计算结果。”其实，这道题我们可以很快速地做出一种方法，就是：45×＝（千米），＝（千米），×2＝261（千米），但仔细推敲看一下，就觉得不对劲。其实，在这里我们忽略了一个非常重要的条件，就是“这时刚好离东西城的中点18千米”这个条件中所说的“离”字，没说是还没到中点，还是超过了中点。如果是没到中点离中点18千米的话，列式就是前面的那一种，如果是超过中点18千米的话，列式应该就是45×＝（千米），＝（千米），×2＝189（千米）。所以正确答案应该是：45×＝（千米），＝（千米），×2＝261（千米）和45×＝（千米），＝（千米），×2＝189（千米）。两个答案，也就是说王星的答案加上小英的答案才是全面的。 在日常学习中，往往有许多数学题目的答案是多个的，容易在练习或考试中被忽略，这就需要我们认真审题，唤醒生活经验，仔细推敲，全面正确理解题意。否则就容易忽略了另外的答案，犯以偏概全的错误。二：圆周率“π”的由来 很早以前,人们看出,圆的周长和直经的比是个与圆的大小无关的常数,并称之为圆周率.1600年,英国威廉.奥托兰特首先使用π表示圆周率,因为π是希腊之"圆周"的第一个字母,而δ是"直径"的第一个字母,当δ=1时,圆周率为π.1706年英国的琼斯首先使用π.1737年欧拉在其著作中使用π.后来被数学家广泛接受,一直没用至今. π是一个非常重要的常数.一位德国数学家评论道:"历史上一个国家所算得的圆周率的准确程度,可以做为衡量这个这家当时数学发展水平的重要标志."古今中外很多数学家都孜孜不倦地寻求过π值的计算方法. 公元前200年间古希腊数学家阿基米德首先从理论上给出π值的正确求法.他用圆外切与内接多边形的周长从大、小两个方向上同时逐步逼近圆的周长,巧妙地求得π 会元前150年左右,另一位古希腊数学家托勒密用弦表法(以1 的圆心角所对弦长乘以360再除以圆的直径)给出了π的近似值. 公元200年间,我国数学家刘徽提供了求圆周率的科学方法----割圆术,体现了极限观点.刘徽与阿基米德的方法有所不同,他只取"内接"不取"外切".利用圆面积不等式推出结果,起到了事半功倍的效果.而后,祖冲之在圆周率的计算上取得了世界领先地位,求得"约率" 和"密率" (又称祖率)得到<π<.可惜,祖冲之的计算方法后来失传了.人们推测他用了刘徽的割圆术,但究竟用什么方法,还是一个谜. 15世纪,伊斯兰的数学家阿尔.卡西通过分别计算圆内接和外接正3 2 边形周长,把 π 值推到小数点后16位,打破了祖冲之保持了上千年的记录. 1579年法国韦达发现了关系式 ...首次摆脱了几何学的陈旧方法,寻求到了π的解析表达式. 1650年瓦里斯把π表示成元穷乘积的形式 稍后,莱布尼茨发现接着,欧拉证明了这些公式的计算量都很大,尽管形式非常简单.π值的计算方法的最大突破是找到了它的反正切函数表达式. 1671年,苏格兰数学家格列哥里发现了 1706年,英国数学麦欣首先发现 其计算速度远远超过方典算法. 1777年法国数学家蒲丰提出他的著名的投针问题.依靠它,可以用概率方法得到 的过似值.假定在平面上画一组距离为 的平行线,向此平面任意投一长度为 的针,若投针次数为 ,针马平行线中任意一条相交的次数为 ,则有 ,很多人做过实验,1901年,有人投针3408次得出π,如果取 ,则该式化简为 1794年勒让德证明了π是无理数,即不可能用两个整数的比表示. 1882年,德国数学家林曼德证明了π是超越数,即不可能是一个整系数代数方程的根. 本世纪50年代以后,圆周率π的计算开始借助于电子计算机,从而出现了新的突破.目前有人宣称已经把π计算到了亿位甚至十亿位以上的有效数字. 人们试图从统计上获悉π的各位数字是否有某种规律.竞争还在继续,正如有人所说,数学家探索中的进程也像π这个数一样:永不循环,无止无休……
SPSS软件是“统计产品与服务解决方案”软件，是数据统计分析的一个重要的工具。下文是我为大家整理的关于spss统计分析论文的 范文 ，欢迎大家阅读参考!
统计分析软件SPSS的特点和应用分析
【摘要】通过文献资料法，介绍了统计分析软件SPSS的特点，并通过实例：用非参数检验中的两个独立样本的检验(Test for Two Independent Sample)进行分析，对该软件的应用做了详细的介绍，旨在为学习SPSS软件的人们提供参考。
【关键词】统计分析软件;SPSS;独立样本;非参数检验
一、前言
统计分析软件SPSS是一款统计产品与服务解决方案的软件，其全称为“统计产品与服务解决方案(Statistical Product and Service Solutions)”。该软件是一款在统计中应用很广的统计分析软件，目前在各专业 毕业 论文经常可以看到它的身影，其应用范围广、方便快捷等特点吸引着众多的 爱好 者。本文通过对统计分析软件SPSS的功特点进行介绍，通过举例用非参数检验中的两个独立样本的检验(Test for Two Independent Sample)进行分析，对该软件的操作用做了详细的介绍，为学习SPSS软件的人们提供参考。
二、SPSS软件的特点
(一)操作简便
SPSS软件的界面非常友好，除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。
(二)编程方便
具有第四代语言的特点，告诉系统要做什么，无需告诉怎样做。只要了解统计分析的原理，无需通晓统计 方法 的各种算法，即可得到需要的统计分析结果。对于常见的统计方法，SPSS的命令语句、子命令及选择项的选择绝大部分由“对话框”的操作完成。因此，用户无需花大量时间记忆大量的命令、过程、选择项。
(三)功能强大
具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。自带11种类型136个函数。SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法，比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic回归等。
(四)全面的数据接口
能够读取及输出多种格式的文件。比如由dBASE、FoxBASE、FoxPRO产生的*.dbf文件，文本编辑器软件生成的ASCⅡ数据文件， Excel 的*.xls文件等均可转换成可供分析的SPSS数据文件。能够把SPSS的图形转换为7种图形文件。结果可保存为*.txt，word，PPT及html格式的文件。
(五)灵活的功能模块组合
SPSS for Windows软件分为若干功能模块。用户可以根据自己的分析需要和计算机的实际配置情况灵活选择。
(六)针对性强
SPSS针对初学者、熟练者及精通者都比较适用。并且现在很多群体只需要掌握简单的操作分析，大多青睐于SPSS，像薛薇的《基于SPSS的数据分析》一书也较适用于初学者。而那些熟练或精通者也较喜欢SPSS，因为他们可以通过编程来实现更强大的功能。
三、实例分析――两个独立样本的检验(Test for Two Independent Sample)
例题：为了调查甲、乙两地土壤对 种植 同一种西瓜有没有影响，从这两个产地分别随机抽取同种的8只和7只西瓜，称重后得重量(市斤)如下：
甲(斤)：、、、、、、、
乙(斤)：、、、、、、
问：根据样本数据检验两地的土壤对种植西瓜在重量上是否有显著差异?
解：建立假设 H0：甲乙两地的西瓜重量没有显著差异;
H1：甲乙两地的西瓜重量有没有显著差异。
然后根据上面给出的数据建立数据文件，注意数据文件中有一个表示重量数据的变量和一个表示地区分组的变量。最后在数据编辑窗口进行检验。检验的具 体操 作过程如下：
第一步：单击Analyze Nonparametric Test 2 Independent Sample，打开Two-Independent-Sample对话框(见图1)。
第二步：选择检验的变量进入检验框中，选择分组变量进入Grouping Variable框中，单击Define Group键，打开Define Group对话框，将分组变量值分别键入两个框中，单击Continue返回主对话框(见图2)：
第三步：在Test Type栏中，确定检验方法。
SPSS中提供了四种检验方式，几种检验方法侧重点不同，但都是先把两样本数据混合排序，再从不同的角度分析并检验两个独立总体的分布是否有显著的差异。有时这几种检验结果可能不一样，所以要结合数据的探索分析考察数据的分布状况作出结论。本文选择了常用的Mann-Whitney U曼―惠特尼检验和Kolmogorov-Smirnov Z K-S检验。
第四步：选择输出的结果形式及缺失值处理方式;
第五步：单击OK，得输出结果。
所以，以上两种检验结论是一致的。也就是说在两地种植的同一种西瓜地重量没有显著差异。
参考文献
[1]杜志渊.常用统计分析方法―SPSS应用[M].山东人民出版社,2011.
[2]刘宁元.运用SPSS对高职专业课程成绩进行相关分析[J].电脑与电信,2007(3).
[3]井海立.SPSS在数学试卷统计分析中的应用[J].科技信息(学术版),2006(10).
试谈SPSS软件在考试数据统计分析中的应用
摘要： SPSS软件是数据统计分析的一个重要的工具。本文作者利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设进行了统计分析，介绍了使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤，文中的方法对考试研究人员具有一定的指导意义。
关键词： SPSS软件 考试数据 统计分析 操作步骤
1. 引言
一份好的试卷须有好的测量指标来表明它的优良程度，试题有难度和区分度指标，试卷有效度和信度指标，这些是评价考试最主要的测量指标，但是仅有这些指标不足以反映一份试卷的实际测量效果，考试研究人员希望从考生的试卷统计分析中获取更多的信息来评价一份试卷。在计算机未普及的年代，考试成绩统计主要依靠人工阅卷，考试数据无法电子化存储，对考试数据分析统计难以实现。随着计算机的普及和信息化的推广，各种分析数据的软件应运而生，这些软件中汇集了统计学和测量学的分析工具，使得应用电子信息技术分析统计考试成绩数据成为可能，这些统计信息可以为教研部门、考试行政部门进行行政决策等提供非常重要的帮助。在众多的统计分析软件当中，SPSS是应用最多、影响最广泛的分析工具之一。在本文中，我们以SPSS软件为工具，对 教育 招生考试成绩的数据进行统计分析，分析主要着重于考试数据的相关性、假设检验等几个方面。
2. SPSS分析软件简介
“SPSS统计分析软件”的英文名称为“Statistical Package for the Social Science”，中文名称为“社会科学统计软件包”，它是世界著名的统计分析软件之一，在自然科学、社会科学的各个领域均有非常广泛的应用。SPSS是一个组合式软件包，它集数据整理、分析于一身，主要功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等，该软件的统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类。
下面我们利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设进行统计分析，介绍使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤。
3. 相关性分析
教育考试中，考试结果的信度，试题的区分度，每个题目得分与试卷总分的关系，以及题目之间的关系，等等，都是考试研究的重要内容，最主要的研究方法就是数据的相关性分析。在众多的教育考试数据的相关性分析方法中，Pearson相关系数法、Spearman相关系数法和Cronbach α信度系数法是比较常用的几种方法。
Pearson相关系数法计算公式：
式中x为第i个考生第j题的得分，y为第i个考生第k题的得分，为第j题的平均分，为第k题的平均分，n为测试样本量。该公式既可以计算两个连续变量之间的相关性，又可以计算一个双歧变量与一个连续变量之间的相关性。
Spearman相关系数法计算公式：
r=1-(2)
式中D为两个变量的秩序之差，n为样本容量。
Cronbach a信度系数法计算公式：
α= 1-(3)
式中n为试题数，s为第i题的标准差，s为总分的标准差。该公式实际上就是将考试中所有试题间相关系数的平均值(又称内部一致性)作为α信度系数。
对于给定的一组考生成绩数据，利用SPSS统计分析软件可以非常容易地定量分析考生某学科试卷总分和该学科某道题的相关性，以及各个题目之间的相关性。我们以Pearson相关系数分析为例，利用SPSS软件进行统计分析。
数据统计分析的对象是某省高考数学6道解答题的得分情况(不是整张试卷)，数据源于该省的高考数据成绩。研究的目的是测量6道解答题每两个题目之间的相关性。
我们以SPSS 版本的软件为例，介绍利用SPSS进行数据统计分析的步骤(以Pearson相关系数法为例)：
(1)将考试数据导入SPSS软件，在SPSS数据窗口中，顺序点击【Analyze】→【Correlate】→【Bivariate...】，系统弹出变量相关系数设置对话框。
(2)在该对话框中，将待计算的变量从左侧的变量列表中导入到右侧的“Variables”变量列表中，在本例中导入t1、t2、t3、t4、t5、t6共6个变量(t1―t6是6道解答题的变量名称)。在“Correlation Coefficients”相关系数选项中，选取“Pearson”复选框。
(3)在该对话框的“Test of Significance”设置区域，可以点选“Two-tailed”选项或者“One-tailed”，我们采用系统默认值。
(4)对话框中的 其它 选项取软件系统的默认值，点击【OK】，开始相关系数计算，系统弹出新的窗体输出运算的结果。本次输出的情况如下：
上表的统计结果可用于题目之间相关性的分析。表中的大部分题目的相关系数都比较适中，但题目T4和题目T5之间的相关程度远高于其它几个题目，我们可以确信这两者之间一定存在着比其他题目之间更紧密的关系，这是我们通过分析获取的重要信息，该信息表明这两个题目之间的相关性高于其他几个题目之间的相关性，这在大规模考试中是不应该出现的，需要在以后的命题考试中加以改进。
Spearman相关系数分析方法和上述分析方法类似，只需要在上述SPSS操作的第二个骤中选取“Pearson”复选框，程序就会按Pearson相关系数法进行统计分析，如果同时选中“Spearman”和“Pearson”复选框，程序将会同时计算按两种分析方法统计分析的数据，并会以不同的图表进行显示，而Cronbach a信度系数法计算方法与上述方法略有不同，其操作步骤如下：
(1)在SPSS数据窗口中，顺序点击【Analyze】→【Scale】→【Reliability Analysis...】，系统弹出“Reliability Analysis”信度分析设置对话框。
(2)将待计算的变量从左列的变量列表中导入到右侧的“items”变量中，在左下列的“model”选择项的下拉列表中确保选中“Alpha”(信度系数)，点击“Statistics”选择项可以进行更为详细的参数设置，我们采用系统的默认值即可。
(3)参数设置完毕之后，点击【OK】，软件开始相关系数计算并输出运算结果。
4. 选择题的选项分析
在目前的教育招生考试中选择题是一种较常见的题型，考试研究人员关注较多的是对选择题基本特征、测量功能及其优缺点的理论探讨[1][2]，对选择题干扰项的设计及其施测后的实际效果关注甚少，事实上施测后对题目各选项的有效性作出判断可为评价试题质量提供重要参考依据。我们利用统计中χ检验假设，对试卷中常见的选择题选择项进行统计分析。
教育考试的单项选择项一般设置为4个，其中仅有1个选择项是正确的。命题人员在设计选择项时，应当也必然对每道题目所有的选择项(正确选择项和干扰选择项)的考生作答情况作出预测，对考生作答的分布情况作出预估。考试结束后，研究人员应该对实测的情况与命题教师预测的情况进行对比分析，以检验考试效果是否达到了预测的目标。这和χ拟合度检验的思想具有一致性，因此可以尝试使用χ检验假设进行分析。
我们依据文献[3][4]的方法来介绍χ检验假设在考试数据分析中应用的基本原理，设变量E是命题者对某道试题的期望值，E=nP，n为样本容量，P为期望的相对频率，引入以下统计量：∑(O-E)/E，其中O为观察频数。
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我们需要进行的假设检验是：零假设H：选项的实测分布与期望分布相同;非零假设H：选项的实测分布与期望分布不同。
检验假设的思想：拟合度检验的统计量在确定的某种显著性水平下如果零假设是真，则检验统计量∑(O-E)/E呈近似χ分布，其自由度为研究变量的可能值减1;如果实测分布与期望的分布相当吻合，就不排除零假设，否则就排除零假设;最后对检验假设的结果进行解释。
数据分析的目的是判断考生实际的应答结果(实测数据)与命题期望的选择概率(期望数据)是否一致。我们随机抽取某省5542个高考考生的数学有效数据构成分析样本，利用SPSS进行统计分析。
SPSS数据统计分析的步骤如下：
(1)将考试数据导入SPSS软件，依次点击【Analyze】→【Nonparametric Tests】→【Chi-Square...】，弹出“Chi-Square Tests”对话框。
(2)将变量列表中待分析的题目序号导入到“Test Variables List”(检验变量列表)中，本例中题目的序号为t7。
(3)将对选择试题的每个选项的期望值依次输入到“Expected Values”所属的方框，具体操作方法是选中单选框“Values”，输入具体的期望数值，点击“Add”按钮，依次重复上述的步骤直至所有的选项的期望值输入完毕。
(4)点击【OK】，输出软件运算结果。
我们需要进行的假设检验，H：选项的实测分布与期望分布相同;H：选项的实测分布与期望分布不同。
假设检验的显著性水平为α=，χ=∑(O-E)/E，自由度为df=4-1=3，查χ分布表或利用相关软件可得P=，由于P>α，因此不能拒绝零假设，即选项的实测分布与期望分布相同。因此，检验结果在显著性水平时，没有足够的证据拒绝零假设，即可认为本题选项的实测分布与期望分布相同，也就是说本题的实际测试效果与命题教师预测的效果是一致的，命题教师准确地估计了考生的实际水平，这是分析获得的很重要的结论。
5. 结语
SPSS软件在考试数据统计分析中应用广泛，但大部分是集中在试题难度、均值、方差统计、考试数据的图表显示等几个方面，本文从一个新的角度利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设等几个方面进行了尝试性统计分析，介绍了使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤。从上述分析来看，软件操作步骤和统计分析过程十分简单、快捷，对于测量学和统计学基础不太好的数据分析统计人员来说，只要遵循一定的操作步骤，就可以进行分析。
参考文献：
[1]王孝玲.教育测量(修订版)[M].上海：华东师范大学出版社，2006.
[2]雷新勇.大规模教育考试：命题与评价[M].上海：华东师范大学出版社，2006.
[3]李伟明，冯伯麟，余仁胜.考试的统计分析方法[M].北京：高等教育出版社，1990.
[4]雷新勇.考试数据的统计分析和解释[M].上海：华东师范大学出版社，2007.
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可视化数据分析报告
可视化数据分析报告，如果职场上有这些现象也不用惊慌，在职场上不能将这些问题一概而论，如果没有一步步的学习深造就不会做出成绩，学会放下自己的职场压力也是很重要的，我这就带你了解可视化数据分析报告。
什么是数据可视化?
数据可视化是指将数据以视觉形式来呈现，如图表或地图，以帮助人们了解这些数据的意义。
文本形式的数据很混乱(更别提有多空洞了)，而可视化的数据可以帮助人们快速、轻松地提取数据中的含义。用可视化方式，您可以充分展示数据的模式，趋势和相关性，而这些可能会在其他呈现方式难以被发现。
数据可视化可以是静态的或交互的。几个世纪以来，人们一直在使用静态数据可视化，如图表和地图。交互式的数据可视化则相对更为先进：人们能够使用电脑和移动设备深入到这些图表和图形的具体细节，然后用交互的方式改变他们看到的数据及数据的处理方式。
谈谈数据可视化
人类的大脑对视觉信息的处理优于对文本的处理——因此使用图表、图形和设计元素，数据可视化可以帮你更容易的解释趋势和统计数据。
但是，并非所有的数据可视化是平等的。
那么，如何将数据组织起来，使其既有吸引力又易于理解?通过下面的16个有趣的例子获得启发，它们是既注重风格和也注重内容的数据可视化案例。
(1)世界上的语言
这个由DensityDesign设计的互动是个令人印象深刻的成果，它将世界上众多(或者说，我们大多数人)的语言用非语言的方法表现出来。一共有2678种。
这件作品可以让你浏览使用共同语言的家庭，看看哪些语言是最常用的，并查看语言在世界各地的使用范围。这是一种了不起的视觉叙事方法：将一个有深度的主题用一种易于理解的方式解读。
(2)按年龄段分布的美国人口百分比
这是如何以令人信服的方式呈现一种单一的数据的好榜样。PewResearch创造了这个GIF动画，显示随着时间推移的人口统计数量的变化。这是一个好方法，它将一个内容较多的故事压缩成了一个小的package。
此外，这种类型的微内容很容易在社交网络上分享或在博客中嵌入，扩大了内容的传播范围。如果你想自己用Photoshop做GIF，这里有一个详细的教程。
(3)NFL(国家橄榄球联盟)的完整历史
体育世界有着丰富的数据，但这些数据并不总是能有效地呈现(或者准确的说，对于这个问题)。然而，FiveThirtyEight网站做的特别好。在下面这个交互式可视化评级中，他们计算所谓“等级分”–根据比赛结果对球队实力进行简单的衡量–在国家橄榄球联盟史上的每一场比赛。总共有超过30,000个评级。观众可以通过比较各个队伍的等级来了解每个队伍在数十年间的比赛表现。
(4)政治新闻受众渠道分布图
据Pew研究中心称，通常，当设计师在信息内容很多又不能删节的时候，他们通常会把信息放到数据表中，以使其更紧凑。但是，他们使用分布图来代替。为什么呢?因为分布图可以让观众在频谱上看到每个媒体的渠道。在分布图上，每个媒体的渠道之间的距离尤为显著。如果这些点仅仅是在表中列出，观众无法看到每个渠道之间的比较。
(5)Kontakladen慈善年度报告
不是所有的数据可视化都需要用动画的形式来表达。当现实世界的数据通过现实生活中的例子进行可视化，结果会令人惊叹。设计师MarionLuttenberger把包含在Kontakladen慈善年报中的数据以一种独特的方法表现出来。该组织为奥地利的吸毒者提供支持，所以Luttenberger的使命就是通过真实的视觉来宣传。例如，这辆购物车形象的表现了受助者每一天可以负担得起多少生活必需品。
什么是可视化数据分析报告？
所谓的可视化数据分析报告就是用视觉表现形式的数据，对其进行全方位的透析，从而提供决策者有根据、有依据地进行判断。
简单来说就是用图形的方式来表征数据的.规律。
一般来说，数据分析报告分为三类：日常运营报告、专项研究报告、行业分析报告。
但无论是哪一类型的报告，都可能不可避免的需要做可视化，那么可视化数据分析报告要怎么做呢？
首先在写报告前，要知道包含哪些内容：目标确定、数据获取、数据清洗、数据整理、描述分析、洞察结论，最后才是撰写数据分析报告。
这是我依据XX学校的学生成绩数据做的三年级学生成绩分析报告，不仅有可视化图表支持分析，还有分析原因，图文并茂，更加容易找出问题原因。
同时还能打印报告和线上分享，电子报告+纸质报告，方便校长审阅与同事们的查看。
这样的可视化数据分析报告我只用了三步：
确定目标：三年级学生成绩整理数据：将所有的三年级学生成绩数据导入库中，然后依据分析目标来做可视化数据分析图表，比如，各班期初、期中、期末考试情况……利用数据报告的功能，通过简单的拖拽操作，快速生成你想要的数据可视化报告并附加分析原因。这样一份又直观、又好看的分析报告就好了。
为什么要做可视化数据分析报告？
传递速度快更直观的展示信息，从而优化运营和管理流程响应分析需求，多角度分析挖掘信息最后要明白一点，可视化数据分析报告的核心是分析，只有数据分析内涵丰富、价值高，数据可视化才能内容丰富、有价值。
1、将数据，数据相关绘图，数据无关绘图分离
这点可以说是ggplot2最为吸引人的一点。众所周知，数据可视化就是将我们从数据中探索的信息与图形要素对应起来的过程。
ggplot2将数据，数据到图形要素的映射，以及和数据无关的图形要素绘制分离，有点类似java的MVC框架思想。这让ggplot2的使用者能清楚分明的感受到一张数据分析图真正的组成部分，有针对性的进行开发，调整。
2、图层式的开发逻辑
在ggplot2中，图形的绘制是一个个图层添加上去的。举个例子来说，我们首先决定探索一下身高与体重之间的关系；然后画了一个简单的散点图；然后决定最好区分性别，图中点的色彩对应于不同的性别；然后决定最好区分地区，拆成东中西三幅小图；最后决定加入回归直线，直观地看出趋势。这是一个层层推进的结构过程，在每一个推进中，都有额外的信息被加入进来。在使用ggplot2的过程中，上述的每一步都是一个图层，并能够叠加到上一步并可视化展示出来。
3、各种图形要素的自由组合
由于ggplot2的图层式开发逻辑，我们可以自由组合各种图形要素，充分自由发挥想象力
有些是评定等级的。分为优秀，良好，中等，及格，不及格。
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燕山大学 毕业论文60－69学分。评分标准：按期完成任务书规定的任务；运用所学理论和专业知识基本正确。没有大的原则错误，只在非主要内容上有欠缺和不足；立论正确，计算、分析、实验基本正确，有独立工作能力，科学作风一般；毕业论文达到了基本要求。