用spss对学生成绩进行分析资料讲解
运用SPSS对专业基础课与专业课成绩分析
我 们 赋 予 公 共 空 间 以 绿 化 的 使 命 ， 有 的 所
是 在 立 体绿 化 基 础 上 加 以 丰 富 的 ， 变 以 改 单 一 的 绿 化 形 式 ， 予 立 体 绿 化 更 多 的休 赋
闲价值 ， 更符 合 当代都 市生 活 的 需求 。 生 学 在 完 成 整 个项 目的 过 程 中 ， 实 体 会 到 了 切 如 何 以 负 责和 崇 高 的 心态 与职 业 道 德 进行
表 ２、 ３ 表 。
＊ Ｃｏ ｒ ｌ ｔ ｎ ｉ ｉ ｎ ｆ ａ ｔ ａ ｈ ０ ｅ ｅ （ － ａ ｌｄ ＊ ｒ ｅａ ｉ ｓ ｓｇ ｉｉ ｎ ｔ ｔ ｅ ０． ｌ ｌ ｖ ｌ ２ ｔ ｉ ） ｏ ｃ ｅ
表 ２ 表 ３ 出 了 相 关分 析 的分 析 系数 。 、 列
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科 教 研 究
① 运 用 ＳＰＳＳ对专 业 基础 课 与专 业课 成绩分 析
崔永红 李 学 民 （ 州交通 大学交通 运输 学院 兰州 ７ ００ ０） 兰 ３ ７
摘 要 ： 助 统 计 软 件ｓ ｓ 对 学 生 的 专 业 基 础 课 和 专 业 课 成 绩 进 行 相 关性 和 线性 回 归 分 析 ， 而 了解 专 业 基 础 课 和 专 业 课 之 间的 关 系 ， 借 Ｐｓ 从 啭
７ ．０ ４００
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１基本 分析
１ １成绩 情况统计 ． 用Ｓ Ｓ 软 件对 专业 基 础课 平均 成绩 、 ＰＳ 货
利用spss对某个班成绩的多元统计分析.doc
对一所重点学校某个班成绩的综合分析摘要随着社会竞争的越来越激烈，家长和老师对于学生成绩的态度愈加重视，对于学生将来的发展与前途也同样感到一丝忧虑，因此及时公布学生的学习成绩并且能够增其长补其短对于学生将会有很大的帮助。
本文利用某所重点学校某个班的成绩单来分析这个班学生成绩的优劣，以达到取长补短的目的，主要应用了SPSS软件对成绩进行了综合性的分析。
关键词：综合分析；SPSS软件；成绩目录1.对应分析的概述 (1)2.聚类分析的概述 (3)2.1聚类分析的定义 (3)2.2聚类的方法分类 (3)2.3系统聚类法的基本步骤 (3)3.判别分析的概述 (4)3.1判别分析的基本思想 (4)3.2判别分析与聚类分析的关系 (4)4.在SPSS软件上的操作步骤 (5)4.1对应分析的操作步骤 (5)4.2聚类分析与判别分析的操作步骤 (6)5.结果分析 (7)5.1对应表 (7)5.2汇总 (7)5.3概述行点和概述列点 (8)5.6 特征值 (11)5.7 显著性检验 (11)5.8 标准化典型判别式函数系数 (11)5.9 结构矩阵 (12)5.10 群组重心的函数 (12)5.11 分类函数系数 (13)6.结论 (14)7.对创新的认识 (15)参考文献 (16)附录 (17)1.对应分析的概述对应分析（correspondence analysis ）又称为相应分析，是一种目的在于揭示变量和样品之间或者定性变量资料中变量与其类别之间的相互关系的多元统计分析方法。
根据分析资料的类型不同，对应分析分为定性资料（分类资料）的对应分析和连续性资料的对应分析（基于均数的对应分析）。
其中，根据分析变量个数的多少，定性资料的对应分析又分为简单对应分析和多重对应分析。
对两个分类变量进行的对应分析称为简单对应分析，对两个以上的分类变量进行的对应分析称为多重对应分析。
对应分析实际是在R 型因子分析和Q 型因子分析的基础上发展起来的一种方法。
spss分析学生成绩方法
spss分析学生成绩方法导语：考试成绩是对学生学习效果和教师教学效果最直接、最客观的的反馈，对考试成绩的合理分析可以帮助教师提高教学效果，改进教学方法，以实现良好教学的目的。
考试成绩只是一些零散的数据，对其进行科学的处理能够为我们提供更有价值的信息，因此，合理运用统计学工具，对数据做出深层次的剖析来指导后续的教学活动尤为重要。
1 SPSS 软件简介SPSS 是Statistical Program for Social Sciences 的简称，即社会科学统计程序。
作为统计分析工具，其统计和数据分析功能强大，理论严谨、内容丰富，广泛用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域。
它的统计过程包括描述性统计、相关分析、回归分析、聚类分析、数据简化、多重响应等几大类。
其统计功能囊括了教育统计学中所有的项目，包括集中量数和差异量数、相关分析、回归分析、方差分析、卡方检验、t 检验等，能够满足成绩分析全部指标的分析计算，为教师考试分析及教学工作起到一定的导向作用。
2 利用SPSS 对学生成绩进行分析2. 1 课程选取及成绩来源依据延安大学信息与计算科学专业培养方案及教学大纲，选取其核心课程高等代数及解析几何，对本专业2012 级学生两门课程的学习成绩进行基本描述性统计、正态分布检验，并对其关系进行相关性分析，从而了解解析几何、高等代数之间的相互影响，促进本校教学方法的改进和发展。
成绩数据来源于学校教务系统中的成绩库，对该年级共46 名学生成绩进行分析。
2. 2 成绩分析2. 2. 1 高等代数1、2 的成绩分析从高等代数1、2 成绩的均值、标准差、众数、最值、极差等方面的比较，可以看到该班的高等代数1比高等代数2 成绩略好一些，高等代数 1 学生的成绩较高等代数 2 的成绩有轻度的分化现象，原因可能是由于学生刚进入大学未能适应新的学习环境所致。
调用分析描述探索过程( 双侧检验) ，进行正态分布检验。
结果显示，该班的高等代数1、2 成绩在0. 01 水平下显著相关，说明随着高等代数学习的深入，内容难度逐渐增加，因此学好高等代数 1 是必要条件，可以为后面的学习打下坚实的基础。
SPSS对考试数据相关性分析的应用
SPSS对考试数据相关性分析的应用各学科考试数据相关性分析，是为了解学科间差异和教学质量评估的主要内容，同时也为探讨一个区域各学科成绩差异性水平提供量化依据。
以遵义市2016年某县中考成绩为研究对象，运用SPSS围绕物理学科成绩进行初步的统计分析，展现全县参考学生物理成绩的基本状况以及与语文、数学、英语、化学四个学科的相关性程度。
共收到学生考试成绩数据7148份，为了便于数据的分析，人为剔除缺考学生及物理缺考其它学科不缺考的69份。
同时，在不考虑考试题本身质量的情况下，由于物理成绩数据是初中毕业（升学）考试的实际情况，暂且未对数据进行复置抽样，最终本研究中实际用到样本数7079份。
一、物理成绩趋势分析运用SPSS输出物理成绩的频数分布图或统计量表，可以形象展示出全县物理成绩分数段及相应人数的分布情况。
由图1分析，此次考试的物理成绩（满分90分）最高分90分的有2人，分数在36分以下的人数明显多于在72分以上的人数。
物理成绩在18、19、20、21、24、25、26、39、42、47、51、55分左右的人数最多并都在100人次以上。
结合表1可知物理成绩的平均数为42.50，。
其中物理成绩中有2915人数的成绩在36分以下，占41.17%。
一半以上人数（3618人低于43分）的成绩在平均分以下，而只有526人的分数才在72分以上。
成绩极差达到82分，标准差值达到19.40，偏度大于0，峰度小于0。
表明物理成绩的个体差异较大。
在不考虑试题本身质量因子的情况下，可知全县多数学生的物理成绩在中偏低水平，物理学科成绩需要提升的空间依然较大，有待加强物理学科教学方法的改进。
同时我们通过表1发现，此次初中毕业（升学）考试的学科中，对语文、数学、英语、物理、化学五科成绩的比较发现，物理学科的均值较低。
物理、英语、化学的众数都低于平均分，是由于太多的低分学生拉低了平均分，而语文科则大多分数都在93分左右，所以平均成绩达到84.14。
利用SPSS进行统计特征的分析的使用步骤
利用SPSS进行统计特征的分析【例1 】现有学生24人，分成两小组，在某一次期中测验中，某学科测验成绩如表6-7所示。
试利用SPSS对该班学生成绩进行等级排序，并计算总平均分、总标准差，再分别计算两组学生的平均分和标准差。
根据处理结果，分析两组学生成绩的统计特征。
（见表13，7 数据）操作步骤：⒈录入数据录入数据的过程分为两个步骤，一是定义变量，二是录入变量值。
（1）定义变量：“学号”、“组别”与“成绩”。
（2）录入变量值：在数据编辑窗口中，按照表1的内容，将各变量值一一录入。
⒉数据的等级排序（1）选择“Data→Sort Cases”命令，弹出“Sort Cases”对话框，把“成绩”变量选入“Sort by”中，并在Sort Order中选择“Descending（降序）”选项，将学生成绩按降序排列，单击“OK”按钮。
（2）排序结果排序结果在数据编辑窗口可以即时浏览，如图6-16所示，并可以通过选择“File →Print…”命令，将结果打印输出。
⒊平均分与标准差的计算（1）计算总平均分与标准差①选择“Analyze→Descripitive Statistic→Descripitives…”命令，弹出“Descripitive”对话框，从左侧将“成绩”变量选入“Variables”栏中，②单击“OK”按钮，提交运行，输出结果（2）分别计算两组学生的平均分和标准差由于录入数据时两组数据是混合一列，所以在统计之前要将两组学生的数据拆分，在进行统计处理。
①数据拆分选择“Data→Split File…”命令，弹出“Split File”对话框，激活“Organize by group”选项，从左侧选择“组别”变量进入“Groups Based on”栏目，最后激活“Sort the file by grouping variables”选项，如图6-18所示。
单击“OK”按钮。
②与计算总平均分与标准差相同，选择“Analyze→Descripitive Statistic→Descripitives…”命令，弹出“Descripitiv e”对话框，从左侧将“成绩”变量选入“Variables”栏中。
基于某SPSS统计软件对学生成绩地分析报告
基于SPSS统计软件对学生成绩的分析陈利利摘要：应用统计软SPSS，对某校法律专业一、二班76名学生的民法科目的期末成绩进行分析。
学生绩分析是教师应做的一项比较麻烦的工作，主要包括：计算平均值和标准差，绘制学生成绩分布直方图等。
SPSS(Statistics Package for Social Science)社会科学统计软件是全球知名的统计分析软件之一。
运用SPSS 统计软件对学生成绩进行分析处理，速度快、直观、全面，对后续的教学工作和课程评价有着重要意义。
关键字：频数分析，描述统计，独立样本t检验一、数据调查（1）数据调查方法：由于学校的班级和考试科目比较多，如果对于每一个学生的学习成绩进行普查，会加大工作难度，并且不利于从繁杂的数据中获取信息。
因此本文采用抽样的方法进行数据调查。
（2）数据来源：抽取2015级法律专业一班、二班，共七十六名同学，采集民法和英语的期末成绩作为本次统计分析的对象。
二、SPSS软件应用分析统计分析的目的在于研究总体特征。
描述性统计分析是统计分析的第一步，是统计分析的基础，它包括数据的收集、整理、显示，对数据中有用信息的提取和分析。
做好这一步是进行正确统计推断的先决条件。
通过描述性统计分析可以大致了解数据的分布类型和特点、数据分布的集中趋势和离散程度，或对数据进行初步的探索性分析（包括检查数据是否有错误，对数据分布特征和规律进行初步观察）。
1、频数分析（Frequencies）1频数分析多适用于离散变量，其功能是描述离散变量的分布特征。
对把握数据的分布特征是非常有用的。
（1）民法成绩的频数分析输出的结果及解释：系统输出的频数检验结果见表1、表2和图1。
表 1法律专业学生民法成绩统计表1频数分析多适用于离散变量，其功能是描述离散变量的分布特征。
统计量民法N 有效76缺失0均值81.45中值82.50众数83标准差 5.338方差28.491偏度-3.025偏度的标准误.276峰度13.744峰度的标准误.545极小值54极大值90表1为76名法律专业学生的民法科目期末成绩统计表，给出了数据的描述统计量。
用spss对学生成绩进行分析
<<SPSS统计分析软件>> 课程设计报告班级姓名学号指导教师用统计软件spss分析学生成绩摘要：应用统计软件spss，对某校一、二班学生语文，数学，英语成绩进行分析。
学生成绩分析是考试后老师应做的一项比较麻烦的工作，主要包括：计算平均值和标准差，绘制学生成绩分布直方图等，用统计分析软件spss来进行这类数据的处理，速度快，直观，全面。
spss是世界顶尖的统计软件，其功能-几乎涵盖了数理统计的各个方面，适用于自然科学于社会科学各个领域进行分析统计，给人们进行数据分析爱来很大方便。
关键字：频数分析，描述性分析，均值比较，独立样本均值检验一、数据调查（1）数据调查方法：由于学校的班级比较多，涉及到学生有上千人，如果对于每一个学生的学习成绩进行普查，会加大工作难度，并且不利于从繁杂的数据中获取信息。
因此采用抽样的方法进行数据调查。
（2）数据来源：抽取一班、二班的各十名，共二十名同学，采集语文成绩，数学成绩，英语成绩作为本次统计分析的表1 学生成绩表（原始数据）二、spss软件应用分析1、频数分析（1）语文成绩的频数分析由分析可得，语文成绩为86分的最多，占总人数15% （2）数学成绩频数分析由此得知，数学成绩为60分的人数最多，占总人数的15%。
（3）英语成绩频数分析有分析得知，英语成绩为78分的人最多。
占总人数的15%。
2、描述性统计有分析得知：语文成绩的最低分是66分，最大值是88分，标准差是7.725。
数学成绩的最低分是40分，最大值是90分，标准差是13.214 。
英语的最低分是44分，最大值是89分，标准差是10.723可见，英语的标准差最大，水平相差较大。
3、均值比较独立样本均值检验一班和二班的英语成绩分组统计量表独立样本均值检验表由图得知：分组统计量表显示两组数据的样本容量，均值，标准差，和抽样平均误差。
一班的英语平均成绩低于二班。
独立样本均值检验表包含了两组样本的独立检验统计量。
SPSS信效度难度区分度分析举例
SPSS信度分析一、分半信度例1：李老师对班上9位同学的随堂测验，Y表示答对，N表示答错，测验结果如表1所示，请计算其信度。
表1 随堂测验成绩表2 相关性解：（1）首先根据题意，将资料输入SPSS，建立数据文件；（2）选择"转换"|"重新编码为相同变量"命令，打开"重新编码到相同的变量中"对话框；（3）单击"旧值和新值"按钮，打开"重新编码成相同变量：旧值和新值"对话框。
将"N"定义为"0"，将"Y"定义为"1"，单击"继续"按钮，完成转换。
在SPSS文件中将 "字符串" 属性改为"数值"。
（4）计算奇数题与偶数题的和：选择"转换"|"计算变量"命令，打开"计算变量"对话框。
将奇数题变量相加移入数字表达式列表框内求和，偶数题的计算方法亦同样。
（5）执行双变量相关：选择"分析"|"相关"|"双变量"命令，打开"双变量相关"对话框。
将变量"奇数"和"偶数"移入右侧"变量"列表框中，在"相关系数"选项组中勾选Pearson复选框，在"显著性检验"选项中选中"双侧检验"单选按钮，并勾选"标记显著性相关"复选框，单击"确定"按钮。
（6）结果中输出对该测验奇、偶数题目进行的Pearson积差相关分析表，如表2所示。
Pearson 相关系数为0.109，双侧检验的显著性概率（Sig）为0.78，远大于0.05，说明该测验奇、偶题目的相关非常低且不显著，同时也说明了该测验的信度非常低。
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<<SPSS统计分析软件>> 课程设计报告
班级
姓名
学号
指导教师
用统计软件spss分析学生成绩
摘要：应用统计软件spss，对某校一、二班学生语文，数学，英语成绩进行分析。
学生成绩分析是考试后老师应做的一项比较麻烦的工作，主要包括：计算平均值和标准差，绘制学生成绩分布直方图等，用统计分析软件spss来进行这类数据的处理，速度快，直观，全面。
spss是世界顶尖的统计软件，其功能-几乎涵盖了数理统计的各个方面，适用于自然科学于社会科学各个领域进行分析统计，给人们进行数据分析爱来很大方便。
关键字：频数分析，描述性分析，均值比较，独立样本均值检验
一、数据调查
（1）数据调查方法：由于学校的班级比较多，涉及到学生有上千人，如果对于每一个学生的学习成绩进行普查，会加大
工作难度，并且不利于从繁杂的数据中获取信息。
因此采
用抽样的方法进行数据调查。
（2）数据来源：抽取一班、二班的各十名，共二十名同学，采集语文成绩，数学成绩，英语成绩作为本次统计分析的
表1 学生成绩表（原始数据）
二、spss软件应用分析
1、频数分析
（1）语文成绩的频数分析
由分析可得，语文成绩为86分的最多，占总人数15% （2）数学成绩频数分析
由此得知，数学成绩为60分的人数最多，占总人数的15%。
（3）英语成绩频数分析
有分析得知，英语成绩为78分的人最多。
占总人数的15%。
2、描述性统计
有分析得知：语文成绩的最低分是66分，最大值是88分，标准差是7.725。
数学成绩的最低分是40分，最大值是90分，标准差是13.214 。
英语的最低分是44分，最大值是89分，标准差是10.723
可见，英语的标准差最大，水平相差较大。
3、均值比较
独立样本均值检验
一班和二班的英语成绩
分组统计量表独立样本均值检验表
由图得知：分组统计量表显示两组数据的样本容量，均值，标准差，和抽样平均误差。
一班的英语平均成绩低于二班。
独立样本均值检验表包含了两组样本的独立检验统计量。
在进行独立样本均值检验时，先利用Levene方差齐次检验统计量判断两组样本对应的总体方差是否相同。
Levene检验统计量F=1.828，其对应的显著性水平sig=0.193>0.05，在5%的显著水平不能拒绝这两组样本对应的总体方差相等的假设。
P值为0.131>0.5,所以在5%的显著水平下接受。
三、结论
通过上述分析，可以看到，通过用spss数据分析软件，可以对
成绩进行分析，很简便的就能求出每科成绩的平均数，标准差，均值检验等，老师可以根据分析结果因材施教，调整教学计划。