浅论植物学考试成绩统计分析及评价

浅论植物学考试成绩统计分析及评价
浅论植物学考试成绩统计分析及评价

浅论植物学考试成绩统计分析及评价

摘要:为总结植物学教学经验,检验教学效果,本文对新疆大学生命科学与技术学院生物技术和生物科学专业146名本科生植物学期末考试成绩进行统计分析。结果表明此次试卷设计较合理,成绩近似正态分布,试题难度属中等。本文最后结合统计分析结果对改进教学方法和手段提出一些建议。

关键词:植物学;试卷分析;教学评价

中图分类号:G642.0 文献标志码:A 文章编号:1674-9324(2014)30-0146-02

植物学是综合性大学、师范院校及农、林、医等院校生物类相关专业的基础课程。本课程在大学一年级开设,是学生对所学专业产生兴趣并树立专业志向的入门课程。植物学课程是一门历史久远、课程体系完整、教学内容庞大的传统学科。植物学是高等院校涉及面最广的专业基础课程之一,也是新疆大学生命科学与技术学院生物技术、生物工程、生物科学、食品工程等专业新生入学后首开的专业基础课程。学生通过植物学的学习可为学好后续相关专业课程(如:植物生理学、细胞生物学、生物化学、遗传学、环境生物学、资源植物学等)奠定坚实的基础;同时,也为植物学的一些分支学科(如细胞学、组织学、器官学、孢粉学、胚胎学等)知识的综合应用奠定基础。因而其学科地位十分重要。检测学生学习成绩和检查教师教学效果的最直接最简便最有效方法是考试。通过分析考试成绩发现教学中存在的问题和薄弱环节,筛选高质量试题,而且有助于教师对教学内容进行调整,进一步促进教学方法的革新。因此,我们对2008、2009、2010级生物科学和生物技术本科生《植物学》期末考试试卷学生成绩进行了统计分析找出存在的问题,以便进一步搞好《植物学》教学,提高教学质量,促进课程建设。

一、研究对象

测试对象为2009、2010级生物技术、生命科学专业班学生,共5个班,146名学生。采用周云龙主编的普通高等教育“十五”国家级规划教材《植物生物学》。由我院生物科学系植物教研组老师承担教学任务。考核采用闭卷考试,考试用时为120分钟考试过程中考场纪律严明,无违反考场纪律现象。

二、试题组成及学生得分情况

各任课教师按教学大纲要求出题,由2名教师负责命题过程及筛选组织试题。试题覆盖《植物学》教材各部分知识。整张试题由7部分组成:单项选择题、判断题、填空题、连线题、图中注明各部分名称、名词解释和问答题。每一大题的编排顺序是由易到难,由简单到复杂。这样编排可以缓解学生考试过程中的紧张情绪。试卷考试题组成及其学生得分情况见表l。

三、考试质量分析

(一)学生成绩频数分布

从统计的学生成绩来看,考试成绩总体比较好,参加考试的146名学生中只

有4名学生不及格,最低分为50分,最高分为93分,相差43分,平均分数为71.34分,标准差为7.03.考试成绩主要集中在65~75分之间,经正态性检验基本符合正态分布。学生成绩频数分布见表2。

(二)试题难度、区分度

试题难度、区分度和信度是评价试卷质量的主要指标。其中难度可以衡量考试难易程度,通常用全体考生做出正确回答的百分比表示。试题难度计算公式为:P=X/W其中P为难度,X为样本平均得分,W为试卷总分。区分度是指考试题目对考生心理特征的区分能力。区分度高的试题能将不同水平的考生区分开来,水平高的考生得高分,水平低的考生得低分。区分度高的考试,优秀、一般、差三个层次的学生都有一定比例,如果某一分数区间学生相对集中,高分太多或不及格太多的考试,区分度则低。区分度的计算公式为:D=2*(XH-XL)/W,其中D为试卷区分度,XH为27%高分组平均分,XL为27%低分组平均分,W为试卷总分。本次《植物学》考试试题统计分析中,难度和区分度分别为0.71和

0.51。

四、分析与讨论

本次统计分析的《植物学》考试试题基本涵盖本教材的所有内容,符合教学大纲的要求。试题注重考查学生掌握的基础知识和基本能力,同时又关注学生植物学知识的形成过程、各知识点之间的联系。从考试情况看,全部学生按时交卷,没有学生因为时间不够而影响考试成绩,说明试题量与时间安排比较合理。在试题层次方面,包括记忆、理解和综合分析应用等,能较准确反映学生全面掌握和分析应用植物学知识的能力。

本次《植物学》考试试题统计分析中,试题难度P为0.71。一般试题难度P≤0.6表示试题难,0.60.4为非常好题,0.3

通过对试卷综合分析,发现大多数考生对基础知识比较扎实,对记忆类考题答对率高,而实际综合分析类题答题率低,说明学生学习过程仍以死记硬背为主,没有真正的掌握教材里的内容,知识联系面窄,未养成独立思考分析及逻辑推理的良好习惯。这种现象提醒我们今后在教学过程中应该改进教学方法和教学手段。改进教学方法首先要做到有效运用启发式教学;学生能否学好一门课程的前提在于其是否具有学习的积极性、主动性,所以要在启发学生对植物学学科及课程产生兴趣的基础上,进一步启发其学习的积极性,然后才是在每一堂课上对学生进行具体教学内容的启发式教学。其二,因材施教,注重个性化培养学生的兴趣、能力等许多方面均是多样性的,因此,在教学过程中为学生的个性化发展提供一定的空间。如对那些在实验和野外实习方面感兴趣的学生,积极考研究生的学生,立志从事教育的学生等分别给予一定的指导。其三,加强理论课与实践环节有效结合。如:在理论课上尽量渗透实验原理与过程,而在实验课上适当加强理论上的解释。同样,对待理论课与野外实习关系的处理上也是如此。其四,在教学中,应根据课程特色,立足于当地植物资源优势,将植物学基础知识的学习与当地植物资源的开发、利用与保护相结合。要改进教学手段首先要做到注重课堂教学的同时还适当的延长野外实习,野外考察、实验课的教学时量,让学生进一步更好地掌握课堂上学到的知识。其二,除了进一步丰富传统的挂图、标本、模型和网络下载的一些植物图片等教学资源外,更加丰富多媒体课件的内容,不仅用网上的植物图片外,还增加一些学生日常生活中能看到的,具有地域特色的

植物的图片,这样帮助学生了解植物动态的生长过程,从而将抽象的专业知识简单化、直观化,而且在有限的时间内大大增加教学信息量,课堂气氛更加活跃,可以提高学生的学习兴趣。

如何对学生考试成绩进行数据分析

一、原始分和标准分的定义原始分是考试后直接从卷面上得到的分数。标准分是指通过原始分转化而得到的一种地位量数,它反映考生成绩在全体考生成 绩中的位置。因此,无论试题难或易,无论整体原始 分偏高或偏低,整体标准分都没有什么变化。二、标 准分的计算根据教育统计学的原理,标准分是原Z 始分与平均分的离差以标准差为单位的分数,用公式 表示为:其中:为该次考试中考生个人所Z=(X-A)/SX 得的原始分;为该次考试中全体考生的平均分;为AS 该次考试分数的标准差。通过转换后得到的标准分Z 在一般情况下都带小数,而且会出现负值,实际使用 时不太方便,所以还要对分数进行线性变换(变换 TZ ):这就是我们通常所说的标准分。这种 T=500+100Z 标准分的平均值为,也就是说,如果某考生的标准500 分为,则该生的成绩处于此次考试的中间位置。500标准分有如下性质:⑴平均值为,标准差为;⑵01 分数之间等距,可以作加减运算;⑶原始分转换为标 准分是线性转换,不会改变原始分的分布形状,也不 改变原来分数的位置次序。三、使用标准分比使用原

始分有什么好处?根据教育统计学的原理,原始分转换成标准分的意义可以从下面的比较中反映出来: ⑴单个标准分能够反映考生成绩在全体考生成绩中的 位置,而单个原始分则不能。例如,某考生某科的原 始成绩为分,无法说明其这科成绩究竟如何,因为 85 这与试题的难度有关,与总体考生的分数有关。如果 某考生某科的标准分为,即分数为,则通过1.5Z650 查正态分布表,查得对应的百分比为,于是我 0.9332 们知道,该考生的成绩超过了的考生的成绩, 93.32% 这就是分数解释的标准化。⑵不同学科的原始分不可 比,而不同学科的标准分是可比的。不同的学科,由 于试题的难易程度不同,各学科的分数价值也就不同 。例如某考生的语文原始成绩为分,数学原始成绩80 为分,从原始分看,其语文成绩优于数学成绩。但70 如果这次考试全体考生的语文原始分平均为分,而86 数学原始分平均为分,则该考生的语文成绩处于全 60 体考生的平均水平之下,而数学成绩处于全体考生的

考试成绩统计分析中的理解和思考

考试成绩统计分析中的理解和思考 五峰县教研培训中心饶士望 毋庸置疑,考试始终是检查教师的教学是否达到教学目标以及达到目标的程度,了解学生学习水平的重要手段之一,我们常常通过调研测验来进行分析评价。通过对成绩的统计分析,衡量教师所教班级学生的相对水平,评价教师的教学质量,以促进教师全面贯彻教育方针,面向全体学生,全面实施素质教育。根据教育统计理论,科学、全面地理解和设计考试统计分析的量化指标,是考试成绩统计分析工作中至关重要的基础性工程。有鉴于此,笔者结合自己的学习理解、工作中的认识和思考,对考试成绩统计分析尝试一些研究和探索,以期为学科教师、教学研究者、教学管理决策者提供一些参考。 之一说说考试成绩“平均分” 现阶段考试成绩统计分析中,“平均分”是一个非常重要的量化指标,实在是很有必要全面了解它所描述的统计学层面的含义。 所谓平均分,是把一组学生的考试成绩作为观测对象计算出它们的算术平均数的通俗说法。是用一组学生成绩的总和除以学生个数所得的商,又称均数、均值。表示为: 在EXCEL、MS SQL SERVER中,均采用函数AVERAGE来计算。 平均分之所以被各类教育统计广泛使用,是因为它具有反应灵敏、简明易解、较少受抽样变动的影响等特点,它反映了成绩数据的

集中趋势,是对成绩数据的最佳估计值,是最富有代表性的集中量数。其缺点是容易受到极端成绩数据的影响。 近几年的实际工作中,我们引入得分率这一概念,理由是,在采用百分制的卷面设计时,平均分=总分÷人数,得分率=所得总分÷人数÷卷面总分×100,平均分即为得分率,考虑到现行各种考试中,部分学科卷面设计不是100分,为消除学科之间的差别,统一为得分率,即得分率=总分÷人数÷卷面分×100。这样就可以进行学科之间的简单比较和计算,本质上仍是转换为百分制的平均分。 是否应该设计一个新的量化指标——均分达成度呢?所谓均分 达成度,就是样本中达到或超过总体样本平均成绩数量的比率。例如:某校8年级语文均分达成度(%)=某校8年级语文成绩达到或超过全县平均分的人数÷某校8年级语文考试人数×100 在下表中,我们可以清楚地看到,平均分(得分率)与平均分达成度存在明显的正方向“相关性”,即平均分大,平均分达成度就高,因此,平均分达成度仅作参考指标。在理解得分率的基础上,得分率容易理解,得分率的作用是不同总分学科的比较。均分达成度的比较结果一样,但得分率更通俗易懂。

期末考试成绩分析表

班级考试时间 学科英语任课教师 总分 评价项目 A B C D 试题质量01 命题规范符合课标要求√ 02 题量适当√ 03 难易程度√ 04 覆盖面广√ 05 试题中综合性、设计性题目的水平√ 卷面分数分布情况06 100分以上___2____人占参加考试人数比例:5% 07 90分以上__3__人占参加考试人数比例:7.5% 08 80-89分 ____4___人占参加考试人数比例:10% 09 70-79分 ____9____人占参加考试人数比:22.5% 10 60-69分 _____9__人 占参加考试人数比例: 22.5% 11 59分以下 _____12___人占参加考试人数比例:30%

12 总计 ____40____人/ 对学 生卷 面考 试成 绩总体评价及原因分析13 学生情况分析 从整体情况看,学生的知识与技能、情感态度价值观等方面都有一定的进步,知识的获取、方法的掌握、技能的形成以及在生活中的运用,正逐渐的形成。学生的成绩正在稳步提高,这是学校的重视,老师和学生的共同努力的结果。 三、试卷情况分析 1、这次英语测试仍然分听力和笔试两个部分(听力占30%,笔 试占70%),注重对学生基础知识掌握情况的检查,注重素质教育,注重考查学生的综合运用能力,试卷难易程度面向全体学生。试题量较多,灵活性大。不仅考察知识的掌握情况,还考察学生的灵活运用能力和逻辑思维能力。基本体现基础性、实践性、全面性的命题原则,对学生进行全面的考核和测评。 2、试卷特点 从整体情况看,题量适当,题型较全,知识面较广,难易结合,注重了学生基础知识和基本技能的考查,注重了对学生运所学知识分析和解决问题能力的检测。充分体现了英语学科与生活紧密联系的特点,生活中语言运用较多。 三、学生答卷总体情况分析 本次检测学生的总体发挥很好,各校的成绩都有提高,特别是四年级,学生的平均分达到95分以上,十分难得。三年级学生由于刚接触英语,分数不是很理想。 1、学生对于语音掌握有很大进步。 从本次考试卷面看,各校学生对教材中涉及的语音词汇整体掌握较出色。

SAS数据的描述性统计分析答案

实验一数据的描述性统计分析 一、选择题 1、以下( B )语句对变量进行分组,在使用前需按分组变量进行排序? 以下( C )语句可对变量进行分类,在使用前不必按分类变量进行排序? 用( A )语句可以选择输入数据集的一个行子集来进行分析? (A)WHERE语句(B)BY语句(C)CLASS语句(D)FREQ语句2、排序过程步中必须用什么语句对变量进行排序?( A ) (A)BY语句(B)CLASS语句(C)WHERE语句 3、如果要对数据集中的数据进行正态性检验,需要使用哪个过程?( B )(A)MEANS (B)UNIV ARIATE (C)FREQ 4、用UNIV ARIATE过程进行数据分析,要求此过程输出茎叶图、正态概率图等,应在语句中加上什么选项?(plot ) 5、用UNIV ARIATE过程进行数据分析,在输出结果中哪个统计量是对样本均值 为零的T检验的概率值?( A ) (A)T: Mean (B)Prob>|S| (C)Sgn Rank (D)Prob>|T| 二、假设某校100名女生的血清总蛋白含量(g/L)服从均值为75,标准差为3的正态分布,试产生样本数据,并利用SAS软件解决下面问题: 1、计算样本均值、方差、标准差、极差、四分位极差、变异系数、偏度、峰度; 2、画出直方图(垂直条形图); 3、画出茎叶图、盒形图和正态概率图; 4、试进行正态性检验。 Data N; DO i=1to100; x=75+3*normal(12345); output; end; proc print; run; proc univariate data=N; var x; run; proc gchart data=N; block x; run; proc univariate data=N plot; var x;

如何对学生考试成绩进行数据分析

一、原始分和标准分的定义 原始分是考试后直接从卷面上得到的分数。 标准分是指通过原始分转化而得到的一种地位量数,它反映考生成绩在全体考生成绩中的位置。因此,无论试题难或易,无论整体原始分偏高或偏低,整体标准分都没有什么变化。 二、标准分的计算 根据教育统计学的原理,标准分Z是原始分与平均分的离差以标准差为单位的分数,用公式表示为:Z=(X-A)/S 其中:X为该次考试中考生个人所得的原始分;A为该次考试中全体考生的平均分;S为该次考试分数的标准差。 通过转换后得到的标准分Z在一般情况下都带小数,而且会出现负值,实际使用时不太方便,所以还要对Z分数进行线性变换(T变换):T=500+100Z 这就是我们通常所说的标准分。这种标准分的平均值为500,也就是说,如果某考生的标准分为500,则该生的成绩处于此次考试的中间位置。 标准分有如下性质: ⑴平均值为0,标准差为1; ⑵分数之间等距,可以作加减运算; ⑶原始分转换为标准分是线性转换,不会改变原始分的分布形状,也不改变原来分数的位置次序。 三、使用标准分比使用原始分有什么好处? 根据教育统计学的原理,原始分转换成标准分的意义可以从下面的比较中反映出来: ⑴单个标准分能够反映考生成绩在全体考生成绩中的位置,而单个原始分则不能。 例如,某考生某科的原始成绩为85分,无法说明其这科成绩究竟如何,因为这与试题的难度有关,与总体考生的分数有关。如果某考生某科的标准分为650,即Z分数为1.5,则通过查正态分布表,查得对应的百分比为0.9332,于是我们知道,该考生的成绩超过了93.32%的考生的成绩,这就是分数解释的标准化。 ⑵不同学科的原始分不可比,而不同学科的标准分是可比的。 不同的学科,由于试题的难易程度不同,各学科的分数价值也就不同。例如某考生的语文原始成绩为80分,数学原始成绩为70分,从原始分看,其语文成绩优于数学成绩。但如果这次考试全体考生的语文原始分平均为86分,而数学原始分平均为60分,则该考生的语文成绩处于全体考生的平均水平之下,而数学成绩处于全体考生的平均水平之上,即该生的数学成绩实质上优于语文成绩。从标准分的角度来衡量,其语文标准分小于500分,而数学标准分大于500分。由于标准分代表了原始分在整体原始分中的位置,因此是可比的。 ⑶不同学科的原始分不可加,而不同学科的标准分之间具有可加性。 既然不同学科的原始分不可比,那么也就不可加。多学科成绩,只有在各科成绩的平均值相同、标准差也相同的条件下,才能相加,否则是不科学的。各学科原始分的平均值以及标准差一般都不相同,而各学科的标准分的平均值以及标准差都基本相同,因此,各科的标准分是可加的。 四、什么是增值? 教学增值就是评价时将学生原有基础一并考虑,用以比较原有基础与接受教师教育后成绩增进的幅度。增值评价分为两步:首先根据原有基础得到一个

巧用EXCEL公式进行成绩统计与分析

用EXCEL公式对学生进行成绩统计与分析 成绩的统计与分析是学校教学中的一个重要环节。通过对学生每次考试的成绩的合理分析,可以及时了解学生在学习过程中出现的问题和老师在教学中存在的不足,进而及时改正。很多老师在教学管理中或多或少的使用EXCEL进行成绩的统计与分析,然而由于对EXCEL使用不够深入,不能正确合理的使用公式,往往也要花费很大的精力。其实只要熟练地掌握以下几个公式,就可以大大地提高工作的效率。下面就以我在实践中得出的一点经验为例,讲解一下学生成绩的统计与分析一般过程,以期与大家交流与分享: 一、成绩的录入 1、单科成绩录入。现在很多学校都是全年级各班混在一起考试,以防考试改卷中的不正当竞争,考前全年级统一进行考场和座号的安排,每个考场里分布几个甚至十几个班的学生,考完试卷按考场装订阅卷,所以成绩录入时应按考场和考号顺序录入。这样增加了透明度,公平合理。如表1: 2、成绩汇总。把各个备课组送交上的成绩表,通过按学号排序,全年级按班以及班里学号的顺序将成绩汇总成一张总表,如表2: 二、成绩分析 1、排名统计。很多学校都是把每次考试成绩来做为每个科任老师教学能力的重要指标,统计每个科任老师所教科目在全年级各名次段中占有的人数比例是必不可少的内容。用“=RANK(D28,$D$28:$D$32)”求出每个学生的各科成绩在全年级的排名,注意“$”符号在该函数中的作用,是不能省略的。然后统计每个科目在每个名次段的人数。假设在D列是一个班的语文成绩的排名我们可以采用EXCEL公式“=COUNTIF(成绩表!D28:D32,"<=200") “来完成计算该科任老师所教科目在全年级前200名的学生人数。如表3:

利用Excel统计分析考试成绩

利用Excel统计分析考试成绩 姚上村 摘要本文通过ScoreAna学校成绩统计分析程序,介绍如何在Excel中制作个性化的自定义工具栏按钮,以及如何快速分析处理大批量的数据等。 关键词 Excel VBA,个性化的工具栏按钮,排名次,算法一、Excel VBA简介Excel的应用范围很广,如:建立员工工资表,人事档案管理,股市行情分析等等,它非常适合对小型的数据进行快速分析处理,并生成报表。Excel在微软的Office办公套件中最先支持VBA,从而实现Office应用程序自动化,或创建自定义的解决方案。 打开Excel后,只要按Alt + F11就可以进入VBA集成开发环境。要想快速地熟悉VBA,最好的方法莫过于在Excel中录制一个完成某项任务的宏,然后在集成开发环境中查看该宏的VBA源代码。ScoreAna程序代码有一部分就是在录制宏的基础上修改而成的。 VBA中所有可执行语句都要包含在某个子程序中。这些子程序可以分为三类:一类是Sub过程,如宏,用来完成某个任务;第二类是Function函数,它向调用者返回一个值,如ScoreAna中的Function ClassPlace(cell)返回该学生的班级名次;第三类是事件,如Private Sub Workbook_Open(),当打开工作簿时,会激活该事件子程序,完成特定的任务。 二、个性化的自定义工具栏按钮 我们可以在Excel中自定义工具栏,添加工具栏按钮;通过录制宏,可以获取VBA代码。但按钮上的图形只能选择office自带的按钮。您可能使用过Acrobat 的office插件,只要点击一个按钮,就可以将office文档转换成PDF文档~它的按钮当然不是office内置的,真漂亮。如何在工具栏上使用自己制作的按钮,请看

考试成绩分析评价表

考试成绩分析评价表 课程名称任课教师上课班级学生人数(n)考试时间考试形式地震勘探陈红400711,712532003.5.21 闭卷、笔试 命题命题形式负责人阅 卷 阅卷人负责人课程组确定陈红陈红陈红成绩分析成绩评价 成绩分布人 数 05132510 掌握“三基”情况,熟悉掌握和深入理解情况,灵活掌握和综合运 用情况,存在问题等: 对地震勘探的基本理论、野外工作方法及技术、常规地 震数据处理及解释技术都基本能掌握,通过实验实习,对 地震勘探观测系统,工作布置及其他测试能力都得到灵活 掌握。成绩分析结构合理。 成 绩 0-59 不及格 60-69 及格 70-79 中等 80-89 良好 90-100 优秀 主要指标平均分数:=82 平均离差:7 标准差:8 极差 合格率r =合格人数/参加人数:=100%

注:此表填写一式四份,系、教研室、任课教师各一份,并连同成绩单、试卷上报教务科一份。 考试成绩分析评价表

主要指标平均分数:78 平均离差:7 标准差:9.1 极差 合格率r =合格人数/参加人数:=100% 对地震勘探的基本原理、野外工作方法及技术、常规地震数据 处理及解释技术都能基本掌握,通过地震仪器认识实验和操作实 验、反射波测桩实验、绘制时距曲线实验,对地震勘探工作布置及 时间域识别缺陷桩质量位置及常时微动观测技术等都能灵活掌握。 成绩分布结构基本合理。 评卷负责人:教研室主任:系主任:填表日期: 2 0 14年 5 月15日 注:此表填写一式四份,系、教研室、任课教师各一份,并连同成绩单、试卷上报教务科一份。 考试成绩分析评价表 课程名称任课教师上课班级学生人数(n)考试时间考试形式地震勘探陈红402711、712522005.5.20闭卷命命题形式负责人阅阅卷人负责人

利用Excel进行数据整理和描述性统计分析

实训一利用Excel进行数据整理和描述性统计分析 一、实训目的 目的有三:(1)掌握Excel中基本的数据处理方法;(2)学会使用Excel进行统计分组;(3)学会使用Excel计算各种描述性统计指标,能以此方式独立完成相关作业。 二、实训要求 1、已学习教材相关内容,理解数据整理中的统计计算问题;理解描述性统计指标中的统计计算问题;已阅读本次实训指导书,了解Excel中相关的计算工具。 2、准备好一个统计分组问题、准备好一个或几个描述性统计指标计算问题及相应数据(可用本实训所提供问题与数据)。 3、以Word文件形式(其中的统计表和统计图用Excel制作)提交实训报告(含:实训过程记录、疑难问题发现与解决记录(可选))。此条为所有实训所要求。 三、实训内容和操作步骤 (一)问题与数据 有顾客反映某家航空公司售票处售票的速度太慢。为此,航空公司收集了解100位顾客购票所花费时间的样本数据(单位:分钟),结果如下表。 航空公司认为,为一位顾客办理一次售票业务所需的时间在五分钟之内就是合理的。上面的数据是否支持航空公司的说法?顾客提出的意见是否合理?请你对上面的数据进行适当的分析,回答下列问题。

(1)对数据进行等距分组,整理成频数分布表,并绘制频数分布图(直方图、折线图、饼图)。 (2)根据分组后的数据,计算中位数、众数、算术平均数和标准差。 (3)分析顾客提出的意见是否合理?为什么? (4)使用哪一个平均指标来分析上述问题比较合理? 答:(1): 2:

从表中我们可以得到中位数为2.5众数为1平均数为3.17标准差为2.864 (3):合理,虽然他的平均数是3.17<5属于正常范围,但是依旧有将近20%的购票时间>5分钟属于超过正常范围,那就是速度太慢了。平均数不能代表一切。 所以顾客提出的理由是正确的,购票太慢的现象确实存在。 (4):平均数比较合理,它能较好的反映购票的大概时间。比较有代表性! 实训二用Excel数据分析功能进行统计整理 和计算描述性统计指标 一、实训目的 学会使用Excel数据分析功能进行统计整理和计算各种描述性统计指标,能以此方式独立完成相关作业。 二、实训要求 1、已学习教材相关内容,理解统计整理和描述性统计指标中的统计计算问题;已阅读本次实验导引,了解Excel中相关的计算工具。 2、准备好一个统计分组问题、准备好一个或几个数字特征计算问题及相应数据(可用本实验导引所提供问题与数据)。 3、以Word文件形式(其中的统计表和统计图用Excel制作)提交实训报告(含:实训过程记录、疑难问题发现与解决记录(可选))。此条为所有实训所要求。 三、实训内容和操作步骤 (一)问题与数据 在一家财产保险公司的董事会上,董事们就加入世界贸易组织后公司的发展战略问题展开了激烈讨论,其中一个引人关注的问题就是如何借鉴国外保险公司的先进管理经验,提高自身的管理水平。有的董事提出,2003年公司的各项业务与去年相比有太大增长,除经济环境和市场竟争等因素外,对家庭财产保险的业务开展得不够,公司在管理方式上也存在问题。他认为,中国的家庭财产保险市场潜力巨大,应加大扩展这在业务的力度,同时,对公司家庭财产推销员实行目标管理,并根据目标完成情况建立相应的奖惩制度。董

多组和分类数据的描述性统计分析

§3.2多组和分类数据的描述性统计分析17 ?盒子图 盒子图能够直观简洁地展现数据分布的主要特征.我们在R 中使用boxplot()函数作盒子图.在盒子图中,上下四分位数分别确定中间箱体的顶部和底部,箱体中间的粗线是中位数所在的位置.由箱体向上下伸出的垂直部分为“触须”(whiskers),表示数据的散布范围,其为1.5倍四分位间距内距四分位点最远的数据点.超出此范围的点可看作为异常点(outlier). §3.2多组和分类数据的描述性统计分析 在对于多组数据的描述性统计量的计算和图形表示方面,前面所介绍的部分方法不能够有效地使用,例如许多函数都不能直接对数据框进行操作.这时我们需要一些其他的函数配合使用. 1.图形表示: ?散点图:前面介绍的plot,可直接对数据框操作.此时将绘出数据框中所对应的所有变量两两之间的散点图.所做图框中第一行的散点图是以第一个变量为纵坐标,分别以第二、三...个变量为横坐标的散点图.这里数据举例说明. library(DAAG);plot(hills) ?盒子图:前面介绍的boxplot,亦可直接对数据框操作,其在同一个作图区域内画出各组数的盒子图.但是注意,此时由于不同组数据的尺度可能差别很大,这样的盒子图很多时候表达出来不是很有意义.boxplot(faithful).因此这样做比较适合多组数据具有同样意义或近似尺度的情形.例如,我们想做某一数值变量在某个因子变量的不同水平下的盒子图.我们可采用类似如下的命令: boxplot(skullw ~age,data=possum),亦可加上参数horizontal=T,将该盒子图横向放置. boxplot(possum$skullw ~possum$sex,horizontal=T) ?条件散点图:当数据集中含有一个或多个因子变量时,我们可使用条件散点图函数coplot()作出因子变量不同水平下的多个散点图,当然该方法也适用于各种给定条件或限制情形下的作图.其调用格式为 coplot(formula,data)比如coplot(possum[[9]]~possum[[7]] possum[[4]]),或 coplot(skullw ~taill age,data=possum); coplot(skullw ~taill age+sex,data=possum)

考试成绩分析表.doc

考试成绩分析表 第一单元 课程任课 语文张汉伍所在部门双河小学名称教师 任教考试 四年级 2015.03.21 实考人数43 班级时间 卷面得分情况 最高分最低分平均分及格人数及格率 96 15 70.6 30 69.77 60 分以下人数60 分以上-70 分70 分以上-80 80 分以上-90 分以90 分以上人数 以下人数分以下人数下人数 13 5 6 14 5 试卷中反映出教与学存在的主要问题: 1、成绩好的学生课文背诵的内容有失分,字词基本能完成,技能题有失分。 2、阅读积累题,对学生有一点的难度,失分的学生较多。 3、联系上下文理解词语不正确。存在问题较多的是阅读短文部分的词语理解,有部分 原因是平时读的少。 4.成绩差的学生拼音不过关,拼音写词语都没有掌握。

拟采取的改进措施: (1)继续加强基础知识教学,重视字词的书写和积累。 (2)课堂中加强语句的训练,让学生学会说话和写话,注意使用不同的句式来表达痛 一个意思。 (3)加强课外书籍的阅读,继续加强“积累”,要重视过程评价,强调平日对“优美词句”、“成语”、“名言警句”、“优秀诗文”等汉语言精华的积累。 (4)针对学生联系下文理解词语比较弱这个地方,采取有针对性的练习。 2015年03月21日

考试成绩分析表 第二单元 课程任课 语文雷亨龙所在部门澄照乡校名称教师 任教考试 四年级 2011.03.23 实考人数22 班级时间 卷面得分情况 最高分最低分平均分及格人数及格率 94 12 69.2 12 54.5 60 分以下人数60 分以上-70 分70 分以上-80 80 分以上-90 分以90 分以上人数 以下人数分以下人数下人数 10 6 3 2 1 试卷中反映出教与学存在的主要问题: 1、学生对于基础知识的掌握比较薄弱。看拼音写词语错的较多。 2、错别字多、标点运用的不当、词汇量的不足。 3、习作没有围绕中心,有些甚至离题。 4、阅读题差生几乎得不到什么分,学生分析能力弱。

期末考试成绩分析报告

期末考试成绩分析报告 一、试卷来源及试卷评价: 本次考试的试卷由中心学校统一命题,经学校全体教师征求意见,至此时没有学科教师反映对试卷的意见。纵观整个试卷,本次期末测试卷是一份精心设计有价值的试卷,内容覆盖面广,重点突出,有一定的代表性,试卷题量适中,难易适度,有一定的层次性,分值分配合理,既注重对基础知识的考察,又注重对学生能力的培养、归纳,能较全面的检查学生对本学期所学基础知识的掌握情况。 以语文、数学两个学科为例: 【语文】: 较好体现了《新课程标准》的新理念和目标体系。具有以下特点: 1、内容丰富,结构宽阔。 试卷是以《标准》所规定的教学内容为依据,注意题型的多样性,能够对学生的素质进行全面评价。同时根据整套语文教材的知识、能力和情感发展总体结构进行设计的,比较全面地考查了学生的学习情况,在注重考查学生的基础知识和基本能力的同时,适当考查了教学过程,能较好地反映出学生的实际知识的掌握情况。 2、重视积累,提高素质 语文知识讲究的是积累,从试卷的编制上看,细节多,基础知识面广,试题所包含的知识点比较全面,题中涵盖了拼音、汉字、词语、句子、段落、篇章等多方面的考察。并且题目多样,评分项目详细、合理。 【数学】: 1、突出基础性与全面性 试卷能对1——6年级上学期所学知识的主要内容进行较为系统、全面的考核,数与代数、空间与图形、统计与概率、实践与综合应用等方面的考查知识均能有机地涵盖在其中,突出了基础性与全面性。 2、突出生活性与教育性 数学来源于生活,并运用于生活。试题突出数学知识在实际生活中的应用。把知识的考查溶入富有生活味与教育性的题材中,让学生在解决问题的同时,也教育了他们要注意勤于思考和与人交流的重要性,教育学生提高成绩注意学习方式的必要性。 二、考试质量情况: 语文学科: 年级测试人数及格人数及格率优秀人数优秀率 一年级 4 3 75% 2 50% 二年级9 7 78% 2 44% 三年级13 8 62% 3 23% 四年级16 8 50% 2 12.5% 五年级12 3 25%0 0 六年级19 17 89.5%12 63.2% 数学学科

(完整版)EXCEL做考试成绩分析

自己动手,用EXCEL做一个考试成绩分析应用小软件 河南省沁阳市第二学王东庆柴红伟 长期以来,在每次考完试后,不仅要去处理学生的成绩,还要计算和分析教师的成绩。这是一件非常烦琐和无可奈何的事情。如果只是对学生的总分、名次、各科的平均分进行统计的话,用EXCEL去完成这项工作是一件非常容易的事情,然而许多学校还要对任课教师进行成绩统计,依据就是该任课教师所教该学科的“三率和”。“三率和”是指将某一学科的平均分+及格率(及格人数/参加考试的人数*100)+优秀率(优秀人数/参考人数*100)。实际上我们用EXCEL是可以轻松做到的。只需将学生的考试成绩按照一定的格式录入,那么EXCEL就可以自动去完成计算三率和的工作。下面我们通过一个实例来看一下。 比如录入初一年级某次考试成绩: 录入结束后,利用EXCEL自带的一些函数,就能方便地把结果统计出来。如图: 在开始学习之前,大家有必要了解一些EXCLE 函数方面的知识。公式和函数是Excel最基本、最重要的应用工具,是Excel的核心,因此,应对公式和函数熟练掌握,才能在实际应用中得心应手。 1.数组公式的输入

数组公式的输入步骤如下:(1)选定单元格或单元格区域。如果数组公式将返回一个结果,单击需要输入数组公式的单元格;如果数组公式将返回多个结果,则要选定需要输入数组公式的单元格区域。 (2)输入数组公式。 (3)同时按“Crtl+Shift+Enter”组合键,则Excel 自动在公式的两边加上大括号{ } 。 特别要注意的是,第(3)步相当重要,只有输入公式后同时按“Crtl+Shift+Enter”组合键,系统才会把公式视为一个数组公式。否则,如果只按Enter键,则输入的只是一个简单的公式,也只在选中的单元格区域的第1个单元格显示出一个计算结果。 2.条件求和SUMIF函数 SUMIF函数的功能是根据指定条件对若干单元格求和,公式为: =SUMIF(range,criteria,sum_range) 式中range—用于条件判断的单元格区域, 只有当range中的相应单元格满足条件时,才对sum_range 中的单元格求和。如果省略sum_range,则直接对range 中的单元格求和。 3. A VERAGE函数 A VERAGE函数的功能是计算给定参数的算术平均值。公式为 = A VERAGE(参数1,参数2,…,参数N) 4.COUNT函数和COUNTIF函数 COUNT函数的功能是计算给定区域内数值型参数的数目。公式为 = COUNT(参数1,参数2,…,参数N) COUNTIF函数的功能是计算给定区域内满足特定条件的单元格的数目。公式为 = COUNTIF(range,criteria) 式中range—需要计算其中满足条件的单元格数目的单元格区域; criteria—确定哪些单元格将被计算在内的条件,其形式可以为数字、表达式或文本。 COUNT函数和COUNTIF函数在数据汇总统计分析中是非常有用的函数。 有了这些基础知识以后,下面,笔者就将这一过程详细展现给大家。 首先,新建一个EXCEL文档,将文档的第一个工作表sheet1重命名为“成绩”,将第二个工作表sheet2重命名为“统计”。 回到成绩工作表中,从第一个单元格开始,依次输入年级、班级、姓名、考号、语文、数学、英语、政治、历史、地理、生物、总分等。然后单击菜单栏中的“插入”-“名称”―“定义名称”,在定义栏中输入“年级”,然后单击添加。如图所示:

数据的描述性统计分析

统计分析往往是从了解数据的基本特征开始的。描述数据分布特征的统计量可分为两类:一类表示数量的中心位置,另一类表示数量的变异程度(或称离散程度)。两者相互补充,共同反映数据的全貌。 这些内容可以通过SPSS中的“Descriptive Statistics”菜单中的过程来完成。 1 频数分析 (Descriptive Statistics - Frequencies) 频数分布分析主要通过频数分布表、条形图和直方图,以及集中趋势和离散趋势的各 种统计量来描述数据的分布特征。 下面我们通过例子来学习单变量频数分析操作。 1) 输入分析数据 在数据编辑器窗口打开“data1-2.sav”数据文件。 2)调用分析过程 在主菜单栏单击“Analyze”,在出现的下拉菜单里移动鼠标至“Descriptive Statistics”项上,在出现的次菜单里单击“Frequencies”项,打开如图3-4所示的对话框。 图3-4 “Frequencies” 对话框 3)设置分析变量 从左则的源变量框里选择一个和多个变量进入“Variable(s):”框里。在这里我们选“三化 螟蚁螟[虫口数]”变量进入“Variable(s):”框。 4)输出频数分布表

Display frequency tables,选中显示。 5)设置输出的统计量 单击“Statistics”按钮,打开图3-5所示的对话框,该对话框用于选择统计量: 图3-5 “Statistics”对话框 ①选择百分位显示“Percentiles Values”栏: Quartiles:四分位数,显示25%、50%和75%的百分位数。 Cut points for 10 equal groups:将数据平分为输入的10个等份。 Percentile(s)::用户自定义百分位数,输入值0—100之间。选中此项后,可以利用“Add”、“Change”和 “Remove”按钮设置多个百分位数。 ②选择变异程度的统计量“Dispersion”:(离散趋势) Std.deviation标准差 Minimum 最小值 Variance 方差 Maximum 最大值 Range 极差 S.E.mean均值标准误 ③选择表示数据中心位置的统计量“Central Tendency”:(集中趋势) Mean 均值 Median 中位数 Mode 众数 Sum 算术和

如何利用Excel进行考试成绩分析

如何利用Excel进行考试成绩分析 在老师的日常工作中,对学生的成绩进行统计分析管理是一项非常重要也是十分麻烦的工作,每次考试后,主任要求班主任自已统计本班成绩,尽快上报教导处。流程包括录入各科成绩→计算总分、平均分并排定名次→统计各科分数段人数、及格率、优秀率及综合指数→打印各种统计报表→制作各科统计分析图表等。如果能够利用EXCEL强大的数据处理功能,就可以让各位老师迅速完成对学生的成绩的各项分析统计工作。下面就向各位老师介绍利用EXCEL进行学生成绩管理的方法。 一、录入学生基本信息 首先,我们要新建一个“Excel工作表”,并将工作表命名为“xx考试xx班xx科成绩统计表”。然后,打开该工作表,开始录入学生的班别、座号、姓名、考试科目(语文、数学、英语、政治……可以根据具体的考试科目输入)、考试成绩等信息(如图1)。如果我们希望把不及格的学科突出显示,最好用红色显示。于是拖拉选择C2:G□(说明:“□”为班级最后一位学生的行号),然后执行“格式”菜单下“条件格式”命令,弹出“条件格式对话框”。我们把条件设为小于60分(或72分)的用红色显示,点击“格式”按钮,把颜色设为红色。再按“确定”按钮。 二、计算学生考试总分、平均分 输入完每位学生的各科成绩后,接下来我们就要计算学生的总分和平均分了。首先,在H2单元格处输入公式"=sum(d2:g2)",然后拖动填充柄向下填充,便得到了每人的总分。在I2单元格处输入公式"=average(d2:g2)",然后拖动填充柄向下填充,便得到了每人的平均分。(如图2) 平均分只需保留一位小数,多了没用。所以选中第I列,用鼠标右键单击,从弹出的快捷菜单中选"设置单元格格式(F)…"(如图3),在数字标签中选中"数值",小数位数设置为1位。(如图4) 三、按总分给学生排出名次。 在J2单元格处输入公式 "=RANK(J2,J$2:J$□,0)"(说明:“□”为 班级最后一位学生的行号),然后拖动填 充柄向下填充,即可得到每人在班中的名 次(如图5)。 说明:此处排名次用到了RANK函数,它 的语法为: RANK(number, ref, order) 其中number 为需要找到排位的数字。 Ref为包含一组数字的数组或引用。 Ref中的非数值型参数将被忽略。 图1 图2 图3 图4 图5

学生成绩的统计分析

Statistical and Application统计学与应用, 2014, 3, 1-6 Published Online March 2014 in Hans. https://www.360docs.net/doc/245158970.html,/journal/sa https://www.360docs.net/doc/245158970.html,/10.12677/sa.2014.31001 Statistical Analysis of Student Score Di Gong 1, Rong Jiang2 1Shangwen Middle School, Shanghai 2Department of Mathematics, Tongji University, Shanghai Email: 987521005@https://www.360docs.net/doc/245158970.html,, jrtrying@https://www.360docs.net/doc/245158970.html, Received: Dec. 11th, 2013; revised: Jan. 15th, 2014; accepted: Jan. 25th, 2014 Copyright ? 2014 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). https://www.360docs.net/doc/245158970.html,/licenses/by/4.0/ Abstract Student test score is an important topic in teaching. Taking a midterm grade test scores as an ex-ample, by using the basic ideas and methods of statistics for each of the students and teachers, the individual student grades and overall achievement information table were presented. The new method based on grade information, "increased probability", is proposed to give advice to the school leaders on which subject will be highly valued. The principles based on individual score, "breakthrough probability", "baseline" and "goal", are proposed to help students understand their own image of concrete achievements and future specific goal. Keywords Student Score; Probability and Statistics; Linear Regression 学生成绩的统计分析 龚笛1,姜荣2 1上海市尚文中学,上海 2同济大学数学系,上海 Email: 987521005@https://www.360docs.net/doc/245158970.html,, jrtrying@https://www.360docs.net/doc/245158970.html, 收稿日期:2013年12月11日;修回日期:2014年1月15日;录用日期:2014年1月25日 摘要 学生考试成绩的分析是教学研究的一个重要课题。以一个年级的期中考试成绩为案例,用基本统计的思

学生成绩的统计分析

!! 学生成绩的统计分析 楼裕胜 (浙江金融职业学院,浙江杭州 "#$$%$ ) 摘要:在以往的考试中,教师对学生成绩的分析,方法上比较单一,内容上比较模糊。这 不利于教学信息的发掘和反馈,从而也影响了教学决策。因此,我们需要借鉴统计分析的方 法,科学、严谨、定量地分析学生的考试成绩,从中找出有利于教学的信息,推动教学工作的不断进步。 关键词:学生成绩;统计;分析 考试的目的是为了检测、评价教学效果,推动和促进教学水平的不断提高。为充分发挥 考试的功能,使考试真正为提高素质教育服务,建立科学合理的考试评价体系是关键所在。 这种学生成绩的评价体系建立在统计理论的基础上,运用各种统计分析指标对考试的结果予 以评价和监控,然后提出教学及考试中存在的不足。 一、考试试卷的统计分析 (一)试卷难度的分析 所谓难度是指考试中试题或者试卷的难易程度,是考试题目对学生知识和能力水平适合 程度的指标。 1.难度的计算 以往教师在考试中对试题难度的测定大部分是凭感觉。这种方法本身比较模糊,对有经 验的教师也并不是非常有效。根据难度的概念,得到如下公式。以xa表示第i题的成绩均 值和满分值,则:第i题的难度: d=1-x/a 若第i题全部答对,则d=0 ;若第/题全部答错,则d=1 ;当d=0.5,说明此题难度适中。试卷难度:试卷难度的测定建立在试题难度的基础上,以试题难度为变量,以试题满分值为 权数的加权算数平均数。 (X &idi (L = — 乙日i 一般而言,试卷都是以 #$$分为满分,于是 对于学校的常规考试,目的在于测量个体差异。当d=0或1时,即试题全部答对或答错, 该题便无法提供个体差异的信息。而只有当d=0.5时,题目才能做最大程度的区分度。但 在实际工作中要使每题难度均达到0.5有一定的困难。因此,一般要求试卷平均难度为0.5 左右,各试题的难度控制在0.5 ± 0.2之间。 2.难度的比较 按以上公式计算的试题及试卷难度,只能看出不同试题或不同试卷的难易程度,但却不 能分析题目或试卷之间的相对难度。如某试卷中,第一,第二,第三题的难度分别是 0.3,0.4,0.5 。从难度数据中可以看出,第一题相对较容易,第三题较难。但第二题与第一题的难度差和第三题

考试成绩统计分析中的理解和思考1

考试成绩统计分析中的理解和思考1

考试成绩统计分析中的理解和思考 五峰县教研培训中心饶士望 毋庸置疑,考试始终是检查教师的教学是否达到教学目标以及达到目标的程度,了解学生学习水平的重要手段之一,我们常常通过调研测验来进行分析评价。通过对成绩的统计分析,衡量教师所教班级学生的相对水平,评价教师的教学质量,以促进教师全面贯彻教育方针,面向全体学生,全面实施素质教育。根据教育统计理论,科学、全面地理解和设计考试统计分析的量化指标,是考试成绩统计分析工作中至关重要的基础性工程。有鉴于此,笔者结合自己的学习理解、工作中的认识和思考,对考试成绩统计分析尝试一些研究和探索,以期为学科教师、教学研究者、教学管理决策者提供一些参考。 之一说说考试成绩“平均分” 现阶段考试成绩统计分析中,“平均分”是一个非常重要的量化指标,实在是很有必要全面了解它所描述的统计学层面的含义。 所谓平均分,是把一组学生的考试成绩作为观测对象计算出它们的算术平均数的通俗说法。是用一组学生成绩的总和除以学生个数所得的商,又称均数、均值。表示为: 在EXCEL、MS SQL SERVER中,均采用函数AVERAGE来计算。 平均分之所以被各类教育统计广泛使用,是因为它具有反应灵敏、简明易解、较少受抽样变动的影响等特点,它反映了成绩数据的集中趋势,是对成绩数据的最佳估计值,是最富有代表性的集中量数。其缺点是容易受到极端成绩数据的影响。

率等统计指标无法实现的),而重点考察各校8年级语文成绩达到基本标准(全县8年级语文平均分)的程度,符合普及教育、基础教育的要求,同时也避免了采用简单比较均分距值(全县语文平均分-某校语文平均分)的方式中成绩数据中极值(极大值、极小值)的影响,可以做到比较全面和公正。尤其是有利于纵横比较,即同一次考试中,不同学科的比较和不同考试中同一学科的发展变化。 “平均分”是个好东西! 考试成绩统计分析中的理解和思考之二 说说“三率” 在成绩的常规统计分析中,合格率优秀率低分率等指标概念常常和前文所述的“均分”同时出现,虽然说它们也会更换不同的“马甲”,唤着“及格率”“高分率”“差生率”等等,不一而足。 我始终认为,合格率优秀率包括新近引入的“特优率”,这些指标更多的体现考试的选拔功能,而不是为了评价,或者说体现一种愿望,是希望学生成绩更倾向更接近最大值。但这一愿望确实跟实际情况存在着矛盾。 矛盾一,为什么60分或者60%的卷面分是合格(及格)成绩,80分或者80%的卷面分是优秀?明显地这些指标了忽视的试卷本身难度系数的不确定性(本来在命制试题时,我们都预设并尽可能控制难度系数,但即便是高考也会出现难易不均的现象),在考试之前就确定标准是不合适的,只有根据某次考试的整体情况,来评价教师或学生才符合实际情况。所以,也有人在统计中采用某次考试成绩排名前20%的人视为优秀,前40%的为合格,末位20%的为低分,有一定道理(但

相关文档
最新文档