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xian蝦米

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统计数据质量作为衡量统计工作绩效水平的重要依据,社会各界对其给予了更多的关注,也提出了更高的要求。下文是我为大家搜集整理的关于统计方面论文范文的内容,欢迎大家阅读参考!统计方面论文范文篇1 论我国统计方法制度改革 统计方法制度是我国统计工作的基础与规范,关系到什么是统计、怎样统计的问题,关系到统计质量的问题,关系到服务于决策者和社会等问题。随着市场经济体制建设的深入发展,统计工作进入到一个由旧体制向新体制转变的关键时期,统计方法制度伴随着生产经济方式的转变,进行了一系列改革。但是还存在着一些问题没有解决,提出相应的解决措施已经成为一个重要的课题,本文就此详细的进行了论述。 一、统计方法制度基本特点 统计方法制度是统计管理工作的一个重要的对象,是统计工作的一个基础与规范,贯彻与执行以及实施统计方法的相关制度就包括:我国基层中的统计工作者其统计工作、政府部门中统计工作者的统计工作、以及政府综合性的统计工作者其统计工作。 其主要的特点就包括以下几点: 首先,全面性。统计方法相关制度就是包括了各个领域,包括资源、流通、生产、以及分配等等,涉及到了三次产业以及国民经济的相关部门。从社会经济的各个方面来看,它就全面的反映了政治文明、社会文明、物质文明、以及科技文明、以及环境文明等等。 其次,可比性。从纵向上来说,我国的一些统计制度就在很大程度上保证了一定的可比性以及稳定性。统计制度就在很大程度上反映了长期的稳定与发展,这也是能够成为一个长期制度的原因,也是因为这种原因,才能够在经济运行的过程中发现一些存在的问题以及规律,从计算的方法来看,在我国的统计方法制度中,也在很大程度上保证了可比性以及稳定性。 此外,系统性。从管理的角度来说,统计方法制度就包括了部门、地方、以及国家的统计方法的制度。在时间上来说,这就包括了年报以及定报。从标准来说,这已经形成了一套标准。从其管理的方面来看,已经本文由论文联盟http://收集整理基本上形成了一种固定的模式。 二、我国的统计方法改革存在的问题 近年来,社会各界对统计信息的需求量剧增,无论是宏观管理还是微观经济活动,对统计信息的依赖程度愈来愈大,要求愈来愈高,与统计力量薄弱,统计法制不健全,协调监督不力,技术手段滞后,形成的反差很大。现行的统计体制的弊端越来越显示出来,主要表现在以下几方面: 第一,常规统计的内容以及范围还存在着一些缺口。在我国的一些常规性统计中,其调查制度的一些内容以及范围还存在着缺口,其覆盖面不是很全,这就意味着对我国的国民核算体系还缺乏一定的支撑作用。主要体现在以下几点:价格的统计制度不是很健全、常规服务业的缺口也比较大、以及一些专业的统计范围不是很健全。 第二,专业性统计制度之间的协调性较差。这就往往体现在年报以及普查之间的矛盾;抽样调查与全面报表的矛盾;核算统计相关制度与专业性统计制度的矛盾;我国的统计制度还没有形成一个完整的、协调的、有机的整体。 第三,统计的标准化程度还没有对现在的需要完全相适应,目前来说,很多的统计标准其在制定以及修订的过程中,往往是以国际的标准以及与国际标准相联系的标准予以展开的,而没有与实际相联系起来,没有结合着自身的发展以及相关的制度改革相联系,这类的标准是较少的。尤其是目前的一些在一定程度上制约了改革的调查单位,与城乡一体化相互配合的一些支出分类,以及反映出我国的一些企业登记与注册的标准等等都需要做到对其研究、制定、以及改革。 第四,重复性调查比较多,对基层来说起负担较重。统计信息的浪费比较严重。因为缺乏一种对制度的平衡以及整体性设计,这就造成了专业制度其内部、各个专业之间、部门统计以及综合统计之间的一种重复性调查,这就在很大程度上加大了工作量。首先,基层的统计数据其质量不是很高。其次,造成了数出多门以及一门多数或者是数据打架的一种情况。在这个过程中很多的统计信息就会被湮没,使得可以运用的信息较少,造成了不必要的浪费。 三、制度方法改革的思路及策略 综上所述,随着形势的发展,统计工作的现行体制、制度、方法等弊端就越加暴露出来,只有加大改革的力度,加快统计方法、制度的改革步伐,转变职能,统计工作才有生气,才有希望,才能不断地向前发展。 (一)完善统计指标体系 在不断的改革以及对社会经济发展的规律不但的认识基础上,要做到不断的去发现并要捕捉到经济发展中的一些难点以及热点问题,要对当前的一些适用的统计指标要保留,对一些过时的、陈旧的、不适用社会发展的一些指标予以去除,对指标体系做到不断的改进以及完善,使得整个的指标体系在真实的基础上反映出实际情况,做到对社会各个方面的统计与要求能够适应。 (二)改进统计的方法 统计工作应该要在实际的情况以及新环境的基础上,根据实际的调查对象其不同的特征来对统计方法进行改革,在实行普查的基础上,依靠着抽样调查以及全面报表体系,并且要利用一些非全面的调查方法,加强利用行政记录。对调查方法进行改革中,首先要保证数据的质量,早保证质量的基础上再对成本加以考虑,用比较少的花费以及比较小的一种力量,来实现一种统计的目的。目前来说,在调查方法体系中,存在的一个主要的问题就是推进行政管理体系以及调查方法之间的一种考核还存在的一些矛盾,怎样去协调以及管理,这就需要我们运用智慧去研究以及解决。 此外,还要对统计的标准化水平予以提升,还要不断的对国民经济的核算体系进行完善等。 四、结束语 总之,对我国的统计方法进行改革有着极为现实的意义,鉴于在统计方法制度中存在的一些问题,就应该不断的采取相应的措施,促进我国的统计方法制度的不断发展与完善。 统计方面论文范文篇2 浅析中等职业学校统计教学方法 1 《统计学》课程教学面临的挑战 《统计学》的课程特点——概念多而且概念之间的关系十分复杂、公式多且计算有一定难度等。如果学生不做必要的课外阅读、练习和实践活动,是很难理解和掌握的。特别是指数、抽样调查这部分概念抽象难以理解,公式复杂不易计算,这些对于学生学好这一课程面临的困难是可想而知的。 现在中等职业学生的特点: 中职学校的学生是一个特殊的群体,由于当前严峻的升学和就业形势,导致多数人认为上中职学校没有发展前途,基础好的学生都上了高中,中职学校的生源都是被挑选后剩余的学生。他们在初中时期,大部分成绩不是很好,甚至有的学生是个别教师“遗忘的角落”。因此,在很大程度上,这一批学生心理上存在着一定的缺陷,对自己不自信、甚至破罐破摔,缺乏学习兴趣、甚至厌学。大部分学生理论学习热情不高,缺乏钻研精神,缺乏积极的学习动机,学习目标不明确,学习上得过且过、效率低下。并且,他们的信息来源非常广泛,外界诱惑非常大,因此课程学习远远不能满足他们的心理需要。他们热衷于网络、游戏、追星、享乐等,根本无心学习。因此,采用传统的教学方法不能适应当代中职教育的要求。另外,中职生源知识基础比较差,但智力素质并不差。他们的思维敏捷,动手能力较强,对新事物、新观念容易接受,适应性强,且追求时尚,追求财富,出人头地的梦想非常强烈。所以,我们必须注重发掘他们的潜力,努力实施“因材施教”。加强实践教学环节,改变“填鸭式”的传统教学方法,培养学生的操作能力,让学生在实践中学习、在实践中进步。 2 统计学教学设想 在教学内容上,依据excel的函数功能、电子表格功能、数据分析功能,结合统计学原理的基本理论和方法,整合教学内容。 传统方式上的数据整理是使用纸上表格,填入数据、文字,再利用计算器计算所需的结果,如求和、分类汇总、求平均值、数列分析等数学运算,但往往因为数据过于庞大复杂,不仅计算起来十分辛苦,而且容易出错。现在计算机已非常普及,无论是高校、高职和中专,培养出来的学生不会用统计软件分析数据,不管哪一个层次,都已说不过去。统计学是一门应用的方法型学科,统计学应从数据技巧教学转向数据分析的训练。统计学应与计算机教学有机地合为一体,让学生掌握一些常用统计软件的使用。这样既培养了学生搜集数据、分析数据的能力,还培养学生处理大量数据的能力,即数据挖掘的能力。 excel电子表格软件是大家生活工作上常用的一款软件,其提供的统计分析功能虽然比不上专业统计软件,但它比专业统计软件易学易用,便于掌握,已能满足常用的统计方面的要求。excel可以进行数据运算,绘制图表、统计运算等,应用于数据整理、数据描述、抽样分析与参数估计、时间数列分析,不仅可以减少繁琐的重复计算,而且一旦编制好一个工作底稿,以后只要更改其中任一数据,就可以轻松地重新自动计算结果。这样,一方面可以减轻数据整理工作量,学习统计不再意味着整天埋头于一堆枯燥无味的数据中,另一方面可以提高学生的学习兴趣。 通过统计实践学习统计。 统计的教学不能只停留在课本上,我们应以学生为中心,案例教学与情景教学应成为统计课程的重要内容。在统计教学过程中,我们应增加统计实际案例,通过计算机对大量实际数据进行处理,可以在试验室进行,亦可在课堂上进行讨论,这样学生不仅理解了统计思想和方法,而且锻炼和培养了研究和解决问题的能力。还可以通过课堂现场教学、引导学生先读后写再议、模拟实验、利用课余时间完成项目,通过参加学校组织的某些团队、小组或自己组织去开展一些与专业有关的活动,如社会调查、专题研究、提供咨询、参与企业管理等方法。全方位地激发学生的学习兴趣、培养学生的专业能力、方法能力和社会能力。 比如同学们在设计调查问卷和调查方案的基础上,让他们组成若干调查小组(如以寝室为单位),在校园内真正进行一次统计调查活动,从具体调查对象和单位的确定,样本的抽取(不一定要很大),问卷的发放、回收与审核,数据输入与资料整理,估计与分析,一直到调查报告的编写,调查总结或体会的形成,全部由同学自己来完成。这样,同学们就亲身参与了统计调查、统计整理和统计分析(含统计推断)的整个过程,效果很好。 统计教学与日常生活相结合。 统计是一种社会调查活动,不论是宏观社会的整体调查研究,还是微观事物的观察分析,都需要统计。从微观上说,在日常生活中无处不存在着“统计”。例如,开学时,辅导员要统计一下到校的学生人数;篮球比赛中教练员要统计每个队员的投篮命中率、犯规的次数;农户在农作物收获后统计其产量等。再例如,家庭中的商品选购,买房买车,储蓄炒股,节水省电,参与彩票等等。在统计教学过程中,尽量把生活中的例子融入到统计课堂教学中。比如讲到正态分布,我们可以联系到我们的日常生活,你会发现许多现象呈现常态,虽有差异,偏离正常,但表现过高或过低的情况总是比较少,而且越不正常的可能性越少。比如人生目标,现实中“总统”只有一个,真正的发明家也不太多,而普通人随处可见。明确了这一规律,我们就不必为我们不是“总统”或“发明家”而气馁,我们应该像大多数普通人一样根据自己的实际情况树立一个通过努力就可以达到的目标。再说身边的朋友,最要好、最贴心的不会很多,明争暗斗、勾心斗角的也是少数,而不冷不热、不疏不亲的“点头朋友”却随处可见。“点头朋友”约占95%,也就说你在大街上随便碰到的100 个朋友中,大约只有五个是好朋友或坏朋友,其余都是“点头朋友”。明白了这一点,我们就应好好珍惜那少数几个难能可贵的好朋友们,对那95%的“点头朋友”要少些期待和要求,对那些无可救药的坏朋友则应该敬而远之,避免不必要的麻烦。这样书本上的知识也讲了,与实际生活相联系又增加了趣味性。 从宏观上说,一个国家一个社会更是离不开统计。在当代社会,统计学的应用越来越普及,人口学中的统计学应用(进行优生优育)、社会发展与评价、持续发展与环境保护、资源保护与利用、宏观经济监测与预测、政府统计数据收集与质量保证等都依赖于各类科学的统计方法。统计学在企业生产、经济生活中的应用也十分广泛,其中包括了保险精算、金融业数据库建设与风险管理、宏观经济监测与预测等一系列经济研究应用问题。 既然是处处离不开统计,那么我们就可以定期带领着同学们阅读各大新闻报纸及浏览各大统计官方网站,学习统计知识的同时又了解了国家大事。 改革考试方式和内容,合理评定学生成绩。 考试是教学过程中的一个重要环节,是检验学生学习情况,评估教学质量的手段。对于《统计学原理》的考试,多年以来一直沿用闭卷笔试的方式。这种考试方式对于保证教学质量,维持正常的教学秩序起到了一定的作用,但也存在着缺陷,离考试内容和方式应更加适应素质教育、特别是应有利于学生的创造能力的培养之目的相差较远。在过去的《统计学》教学中,基本运算能力被认为是首要的培养目标,教科书中的各种例题主要是向学生展示如何运用公式进行计算,各类辅导书中充斥着五花八门的计算技巧。从而导致了学生在学习《统计学》课程的过程中,为应付考试搞题海战术,把精力过多的花在了概念、公式的死记硬背上。这与财经类专业培养高素质的经济管理人才是格格不入的。为此,需要对《统计学》考试进行了改革,主要包括两个方面:一是考试内容与要求不仅体现出《统计学》的基本知识和基本运算以及推理能力,还注重了学生各种能力的考查,尤其是创新能力。二是考试模式不拘一格,除了普遍采用的闭卷考试外,还在教学中用讨论、答辩和小论文的方式进行考核,采取灵活多样的考试组织形式。学生成绩的测评根据学生参与教学活动的程度、学习过程中提交的读书报告、上机操作和卷面考试成绩等综合评定。这样,可以引导学生在学好基础知识的基础上,注重技能训练与能力培养。 3 结束语 教师在教学过程中要时刻明确学生是课堂的主体,教师要结合学生状况,灵活设计课堂模式,激发学生学习兴趣,了解和贯彻课程内容对学生能力和学生个性发展的要求,把学生放在教学的主导地位,引导学生发挥其主观能动性,培养学生信息学习的积极性、创造性和主观能动性,建立起能促进学生全面发展的教育教学模式。 猜你喜欢: 1. 统计方面论文优秀范文参考 2. 统计方面的论文范文 3. 统计学术论文范文 4. 统计优秀论文范文 5. 统计学论文范文

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babyfaceonlyme

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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