基于SPSS的高校绩效评价研究报告
大学生spss数据分析报告范文
大学生spss数据分析报告范文1. 引言本报告基于一份关于大学生学习成绩和睡眠时长的数据集，通过SPSS软件进行数据分析。
研究目的是探究学习成绩和睡眠时长之间是否存在关联性，并进一步分析影响学习成绩的因素。
2. 方法2.1 数据收集采集的数据来自于500名大学生，其中包括了学习成绩（用分数表示）和睡眠时长（以小时为单位）两个变量。
2.2 数据处理使用SPSS软件对数据进行了处理。
首先进行了数据清洗，删除了缺失值或异常值；然后进行了数据变换，将睡眠时长转化为分类变量（如低于6小时、6-8小时、高于8小时），方便后续分析。
2.3 数据分析本研究采用了描述性统计和相关分析方法对数据进行了分析。
在描述性统计中，计算了学习成绩的平均值、标准差、最小值、最大值以及睡眠时长的分布情况；在相关分析中，计算了学习成绩和睡眠时长之间的相关系数。
3. 结果3.1 描述性统计学习成绩的平均值为78.5，标准差为8.7，最低分为60，最高分为95。
睡眠时长的分布情况如下：低于6小时的有35%的学生，6-8小时的有50%的学生，高于8小时的有15%的学生。
3.2 相关分析通过Pearson相关系数分析，学习成绩和睡眠时长之间的相关系数为0.32，显著性水平为0.001。
结果显示学习成绩与睡眠时长之间存在着一定的正相关关系。
4. 讨论通过本次数据分析，我们发现学习成绩和睡眠时长之间存在着正相关关系，即睡眠时间足够的学生往往会有更好的学习成绩。
这一结果与一些先前的研究结果相一致。
睡眠不足会导致大学生的注意力不集中、思维迟钝，从而影响他们的学业表现。
然而，本次研究仅仅发现了学习成绩和睡眠时长之间的相关关系，并没有进一步分析其他可能的因素对学习成绩的影响。
未来的研究可以考虑其他自变量，如学习时间、学习方法等，以便更全面地了解影响学习成绩的因素。
此外，本次研究样本容量较小，且仅包含大学生群体，所以结果的推广性受到了一定的限制。
未来研究可以扩大样本容量，涵盖更多不同年龄组的人群，以便得到更具有代表性的结论。
spss实验报告格式与sqa绩效考核指标汇编
spss实验报告格式与sqa绩效考核指标汇编spss实验报告格式实验报告实验三连续变量的统计描述与参数估计实验目的：1.了解连续变量的统计描述指标体系和参数估计指标体系。
2.掌握具体案例的统计描述和分析。
3.学会bootstrap等方法。
实验原理：1、spss的许多模块均可完成统计描述的任务。
2、spss有专门用于连续变量统计描述的过程。
3、spss可以进行频率等数据分析。
实验内容：1根据CCSS数据，分析受访者的年龄分布情况，分城市/合并描述，并给出简要结果分析。
2对CCSS中的总指数、现状指数和预期指数进行标准正态变换，对变换后的变量进行统计描述，并给出简要说明。
3根据CCSS数据，分城市对现状指数的均数和标准差进行Bootstrap方法的参数点估计和区间估计，并同时与传统方法计算出的均值95%置信区间进行比较，给出简要结果分析。
4根据CCSS项目数据，对职业和婚姻状况进行统计描述，并进行简要说明。
5根据CCSS项目数据，对职业和家庭月收入情况的关系进行统计描述，并进行行列百分比的汇总，对结果进行简要说明。
6根据CCSS项目数据，给出变量A3a各选项的频数分布情况，并分析每个选项的应答人次和应答人数百分比。
根据CCSS项目数据，分城市考察A3a各选项的频数分布情况，并给出简要分析。
实验步骤：（1）在分析菜单中点击描述统计，打开对话框“探索”。
把“S3年龄”添加到“因变量列表”，把“S0城市”添加到“因子列表”，把“ID”添加到“标注个案”，点击“确定”。
（2）在分析菜单中点击描述统计，打开对话框“描述性”。
把总指数[index1]、现状指数[index1a]和预期指数[index1b]添加到“变量”框中，选中下方的“将标准化得分另存为变量（Z）”，点击“确定”。
（3）同（2），打开对话框“描述性”，把“现状指数[index1a]”添加到“变量”框中，打开对话框“Bootstrap”，选择“执行”“水平”框中填95，选择“分层”，把“S0城市”添加到“分层变量”中，点击“继续”，点击“确定”。
基于spss的《高等数学》期末考试成绩评价与预测
3、假设检验结果
本研究的结果与前人的研究结果基本一致。例如，有研究表明，学生的平时 成绩和课堂参与度对期末考试成绩具有积极的影响。另外，还有研究发现，学生 的自主学习能力和学习方法也是影响期末考试成绩的重要因素。这些研究结果都 提示我们，为了提高《高等数学》的教学效果和学生的期末考试成绩，教师和学 生应该共同努力，从平时成绩、课堂参与度、课后作业完成情况等多方面进行改 进和提高。
3、假设检验结果
最后，本研究主要了《高等数学》期末考试成绩的评价与预测，未涉及到成 绩提高的实践策略和措施。未来研究可以结合教学实践，提出更具针对性的方法 和建议，以帮助学生提高《高等数学》学习成绩。
参考内容
内容摘要
随着信息化时代的到来，数据在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。在 这个背景下，数据库技术显得尤为重要。Oracle作为一种流行的数据库管理系统， 被广泛应用于各种领域。与此SPSS作为一种强大的统计分析软件，也被广泛用于 数据处理和分析。本次演示旨在通过使用SPSS和Oracle对期末考试成绩进行分析， 探讨成绩分布、影响因素以及预测模型等方面的内容。
内容摘要
在进行分析之前，我们首先需要将期末考试成绩数据导入到SPSS和Oracle中。 在SPSS中，我们可以使用“文件”菜单中的“导入”功能，选择“数据”选项， 然后选择“Excel”作为导入格式。在Oracle中，我们可以使用SQL语句将数据从 Excel表中导入到数据库表中。
内容摘要
在数据准备完成之后，我们开始进行数据处理和分析。在SPSS中，我们可以 通过“分析”菜单中的“描述统计”功能，计算期末考试成绩的平均值、标准差、 最大值、最小值等统计指标。同时，我们还可以使用“相关”功能，计算成绩和 其他因素之间的相关性。在Oracle中，我们可以使用SQL语句，通过SELECT、 GROUP BY、HAVING等关键字进行数据处理和统计分析。
基于spss软件的教学效果评价分析
基于spss软件的教学效果评价分析
近年来，科学技术的发展和创新不断推动着教育技术的发展，随着普及计算机知识和技术，以及软件程序，教育信息化发展日新月异，把教育信息化运用到教学当中已经成为不可避免的趋势。
而教学效果评价以及教学效果评价分析也就成为一项重要的研究课题。
本文主要研究的是基于spss软件的教学效果评价分析。
一、spss软件简介
spss（Statistical Packagefor Social Sciences）软件是一种强大的统计分析软件，它是一种可以进行多种统计分析的统计软件。
该软件不仅可以进行数据管理，还可以进行多种统计分析，例如回归分析、主成分分析、因子分析、多元分析、相关分析等，可以准确、迅速地进行统计分析，对于研究者来讲，是一个好的工具。
二、spss软件在教学效果评价分析中的应用
1、数据管理
spss软件在教学效果评价分析中，首先需要完成数据管理，使考生的个人信息和考试成绩，以及教学满意度等指标能够进行收集整理，spss软件自带的数据库管理就便于此类数据的管理和汇总工作。
2、统计分析
在教学效果评价分析中，spss软件可以用来进行多种统计分析，例如t检验、卡方检验、均值比较分析等，从而揭示考生的学习表现及教学效果的状况。
三、结论
spss软件是一款功能强大的统计分析软件，它不仅可以进行数据管理，还可以进行多种统计分析，在教学效果评价分析中发挥了重要作用。
用 spss软件对考生的学习表现及教学效果进行分析，不仅可以更加客观准确地评估考生的学习表现，而且也可以帮助更好地改进教学内容和教学方法，以保证教育质量得到提升。
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。
spss数据分析报告500字
spss数据分析报告500字SPSS数据分析报告随着信息技术的快速发展，数据分析在各个领域中变得越来越重要。
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）作为一款统计软件，广泛应用于社会科学和商业数据分析领域。
本文将对使用SPSS进行数据分析的过程进行探讨，并根据所得结果对数据进行解释和总结。
1. 研究目的本研究旨在探讨某公司员工满意度与其绩效之间的关系。
通过分析员工的满意度调查问卷数据，了解不同绩效水平员工的满意度表现，为公司提供人力资源管理的参考依据。
2. 数据收集与处理我们从某公司的员工中随机选取了一部分样本，共有500名员工参与了满意度调查。
他们的满意度被评分为1-5，1表示极不满意，5表示非常满意。
此外，我们还收集了每位员工的绩效评价得分，绩效评价分数范围为0-100。
3. 数据分析a. 描述性统计分析首先，我们对数据进行描述性统计分析，以了解员工满意度和绩效的整体状况。
根据统计结果显示，员工的满意度得分平均为3.8，标准差为0.9。
而绩效评价的平均得分为76.5，标准差为12.3。
这些数据为下一步的分析提供了基础。
b. 相关性分析为了探究员工满意度与绩效之间的关系，我们进行了相关性分析。
结果显示，员工满意度与绩效评价之间存在显著正相关关系（r = 0.65，p < 0.01）。
这意味着满意度较高的员工往往具有较好的绩效表现。
c. 回归分析为了更加深入地分析员工满意度对绩效的影响程度，我们进行了回归分析。
通过建立线性回归模型，我们发现员工满意度对绩效评价有显著的预测作用（β = 0.75，p < 0.01）。
这说明员工满意度每提高1个单位，其绩效评价将增加0.75个单位。
4. 结果解释与总结通过对数据分析的结果进行解释，我们可以得出以下结论：首先，员工满意度与绩效评价之间存在显著正相关关系，即满意度越高，绩效评价越好。
其次，在回归分析中，员工满意度对绩效具有预测作用，满意度的提升将促进员工绩效的提高。
基于SPSS的高校学生课程考试成绩评价方法
关键词：成人
高等 医学教育
管理
１ ． 成 人 高等 医学教 育 管理 的不 足
１ ． １ 师资队伍建设、管理亟待加强
业 岗位 针对 性强，成人教育更倾 向于培养实际工作 岗位 所需的素质、知识 、能力 。但 目前多数成人高等 医学教 育 的人才培养方案是普通高等医学教育的压缩版 ，不 同
０至 ８ ０ 于Ｅ ｘ ｃ ｅ ｌ 、Ａ ｃ ｃ ｅ ｓ ｓ 等表文件或文本文件 ，采用 Ｓ Ｐ Ｓ Ｓ软件 说 明试 卷较 为容易或学 生水平较 高；若均值在 ７
直接 调 入 ；第 二 ，用 Ｓ Ｐ Ｓ Ｓ 提供 的 Ｄ ａ ｔ ａ Ｅ ｄ ｉ ｔ ｏ ｒ窗 口输入 之 间 ，可 以认 为试 题 的 总 体难 度 适 中 ， 比较 符 合 学 生 的
总第 ５ ４ ５期 第 １ ８期
管
理
观
察
Ｍａｎａｇｅ ｍｅ ｎｔ ＯｂＳｅ ｒｖｅｔ
２ ０ １ ４年 ６月 Ｆ伊 出版
基于 Ｓ Ｐ Ｓ Ｓ的高校 学生课程考试成绩评价 方法
于 璇
（ 青岛大学商学院，山东 青岛 ２ ６ ６ ０ ０ ０ ）
摘要：考试是检查 学生学 习的主要 手段 ，Ｓ Ｐ Ｓ Ｓ 是一个常用的功能强大的统计软件。文章介绍 了学 生 成绩 的常用指标，并介 绍了如何使用 Ｓ Ｐ Ｓ Ｓ 的分析数据 来解读这些指标 ，对学生的考试成绩和试卷难
度做 出科学的分析和判 断。
关键词：成绩分析 试卷分析 Ｓ Ｐ Ｓ Ｓ 统计
课程考试是高校评估 学生学习成绩，检验 教学效果 入 数据更为简单、直观，本文选用方 法一将数据输入 到 的重要形 式，更 是高校 教学过程 的主要 组成 部分。如何 Ｓ Ｐ Ｓ Ｓ中 ， 并首先可 以利用频数表和直方 图直观地对 两个
大学生spss数据分析报告模板
大学生SPSS数据分析报告模板1. 引言本报告旨在通过使用SPSS软件对大学生群体的某一特定问题进行数据分析，旨在展示分析过程和结果。
本文将依次介绍研究目的、研究方法、数据处理和分析结果。
2. 研究目的本研究旨在探索大学生在某一重要问题上的态度和行为，并分析不同因素对其态度和行为的影响。
通过这一分析，我们可以了解到大学生群体中在该问题上的普遍看法，为进一步的研究提供参考依据。
3. 研究方法本研究采用问卷调查的方式收集数据。
共发放500份问卷，最终回收有效问卷432份，有效回收率为86.4%。
问卷设计包括以下几个方面：•基本信息：包括被调查者的性别、年龄、专业、学历等基本信息。
•问题相关信息：包括问题的描述和回答选项。
4. 数据处理在SPSS软件中，我们首先将所有收集到的数据进行录入和整理，建立一个数据集。
然后对数据集进行清洗和检查，包括检查数据是否有缺失值、异常值等。
接下来，我们进行数据的描述性统计分析，如计算均值、标准差、频数等，以便更好地了解大学生群体在该问题上的整体情况。
此外，我们还需要进行数据的相关性分析，以了解不同因素之间的相关关系。
在进行相关性分析之前，我们需要对数据进行变量类型转换，并对缺失值进行处理。
相关性分析可以通过计算皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等来实现。
5. 数据分析结果经过数据处理和分析，得到以下几点结果：1.大学生群体在该问题上的整体态度向正面倾斜，占比达到60%。
2.不同年龄段的大学生在该问题上的态度存在显著差异，年龄越小，态度越积极。
3.不同专业的大学生在该问题上的态度存在显著差异，人文科学类专业的学生态度更偏向于肯定。
4.不同学历的大学生在该问题上的态度存在显著差异，研究生群体的态度更为积极。
6. 结论与建议通过本次数据分析，可以得出以下结论：1.大学生群体在该问题上普遍持积极态度，但仍存在部分学生持否定态度。
2.年龄、专业和学历等因素对大学生的态度产生显著影响。
基于SPSS的高校绩效评价研究报告(全文)
基于SPSS的高校绩效评价研究报告第一章样本的基本情况与描述性统计1.原始数据来源《教育部直属高校基本情况统计资料汇编》（20XX年版）2.评价指标的选择与评价体系的建立在根据所查找的相关文献与理论研究下，结合ZG高等教育的特点，综合考虑数据的易猎取程度和准确程度、指标的可比较程度等各项原则，最终选择了在投入方面和产出方面共19个指标，建立起一个综合的高校绩效价体系：3.描述性统计使用SPSS软件对上述72所高校的19个指标进行了描述统计，可知这72所高校虽都直属于教育部，但之间从师资，生源情况，硬件投资，科研状况等各方面都有较大差异。
特别是关于自然科学类的论文发表情况差异较大。
第二章相关性分析1. 投入―产出的相关性分析本文将19个指标按照性质分成投入X和产出Y。
对X和Y 做了相关性检验，由分析结果知X和Y在0.01水平上显著相关，接下来进一步探究二者之间的联系。
由其大致的分布我们选取线性、二次、三次、幂函数和指数函数进行曲线拟合。
通过检验的p值可知线性、二次、三次通过了检验，再比较R方的值可知三次时候最大，拟合效果越好。
因之选取三次曲线作为预测模型。
通过拟合的曲线图易知在中间部分投入X和产出Y呈现较为明显的线性关系，产出随投入的增加而增加，但随着投入的值增高到一定程度，产出则增加不明显，甚至开始下降。
这种关系使得我们联系到经济学上的边际递减效应，进一步验证数据是相对准确的。
第三章因子分析关于高校教育的指标，分成投入、产出两个方面显然有些粗略。
我们将利用因子分析法将19个变量归结为5个公因子，使得其更加容易解释。
下表表示提取前后的[h2i=j=1m2i]共性方差，[h2i]是反映公因子对[vr（xi）]的贡献。
由表提取后的[h2i]大部分在0.9以上，基本在0.8以上，故提取的5个公因子基本反映了每个原始变量所提供的信息80%～90%以上。
下表为各因子的特征值、贡献率及累计贡献率。
可以看出，前5个公因子的累计贡献率基本可以达到88%，这5个公因子基本可以反映原始19个变量所提供的信息。
基于spss软件的教学效果评价分析
基于spss软件的教学效果评价分析
近年来，越来越多的人用计算机技术和软件工具来分析和评估教学的效果，以改进教学质量。
其中，SPSS软件是常用的数据分析和评估软件，它可以用来分析学生对教学质量的反馈，帮助学校及时了解教学质量，并根据结果进行有效的改进。
首先，在评估教学质量时，我们可以使用SPSS来收集和分析学生反馈。
SPSS拥有强大的数据挖掘功能，可以帮助我们了解学生对教学质量的看法，从而找出改进和发展的机会。
SPSS还支持多种先进的统计分析方法，可以对教学质量进行更细致的评估。
此外，SPSS还可以帮助我们构建教学评估报表，以便跟踪和分析教学的变化。
SPSS的实时报表功能可以将相关数据实时可视化，并且支持多种图表、表格和平面图。
SPSS还可以根据学校的不同要求和场景，创建自定义报表，可以更准确地评估教学质量状况。
另外，SPSS在教学效果评估中还有另外一个极其重要的功能：记录和分析教学历史数据。
SPSS可以帮助我们跟踪学生的表现趋势，并发现历史数据中的潜在趋势和关系，为教学改进提供参考。
总之，SPSS是评估教学质量的非常有用的工具。
它可以帮助我们收集和分析学校教学质量的反馈，构建教学评估报表，以及跟踪和分析教学历史数据。
这些功能可以帮助学校发现教学中的问题，并根据发现的问题进行及时改进，以达到实现高质量教学的目的。
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基于SPSS的高校绩效评价研究报告
作者：樊铭瑞赵之瑶程辰
来源：《速读·中旬》2016年第08期
第一章样本的基本情况与描述性统计
1.原始数据来源
《教育部直属高校基本情况统计资料汇编》（2008年版）
2.评价指标的选择与评价体系的建立
在根据所查找的相关文献与理论研究下，结合中国高等教育的特点，综合考虑数据的易获取程度和准确程度、指标的可比较程度等各项原则，最终选择了在投入方面和产出方面共计19个指标，建立起一个综合的高校绩效价体系：
3.描述性统计
使用SPSS软件对上述72所高校的19个指标进行了描述统计，可知这72所高校虽都直属于教育部，但之间从师资，生源情况，硬件投资，科研状况等各方面都有较大差异。
特别是关于自然科学类的论文发表情况差异较大。
第二章相关性分析
1. 投入—产出的相关性分析
本文将19个指标按照性质分成投入X和产出Y。
对X和Y做了相关性检验，由分析结果知X和Y在0.01水平上显著相关，接下来进一步探究二者之间的联系。
由其大致的分布我们选取线性、二次、三次、幂函数和指数函数进行曲线拟合。
通过检验的p值可知线性、二次、三次通过了检验，再比较R方的值可知三次时候最大，拟合效果越好。
因之选取三次曲线作为预测模型。
通过拟合的曲线图易知在中间部分投入X和产出Y呈现较为明显的线性关系，产出随投入的增加而增加，但随着投入的值增高到一定程度，产出则增加不明显，甚至开始下降。
这种关系使得我们联系到经济学上的边际递减效应，进一步验证数据是相对准确的。
第三章因子分析
关于高校教育的指标，分成投入、产出两个方面显然有些粗略。
我们将利用因子分析法将19个变量归结为5个公因子，使得其更加容易解释。
下表表示提取前后的[h2i=j=1ma2i]共性方差，[h2i]是反映公因子对[var（xi）]的贡献。
由表提取后的[h2i]大部分在0.9以上，基本在0.8以上，故提取的5个公因子基本反映了每个原始变量所提供的信息80%～90%以上。
下表为各因子的特征值、贡献率及累计贡献率。
可以看出，前5个公因子的累计贡献率基本可以达到88%，这5个公因子基本可以反映原始19个变量所提供的信息。
通过方差最大正交旋转后的公因子的特征值、贡献率和累计贡献率。
可以得出[f1]的贡献率减少为28.458，[f2]的减少为23.089，[f3]增加为17.845。
但是前5个公因子的累计贡献率仍基本可以达到88%。
因此提取5个公因子基本可以反映原始19个变量所提供的信息。
[f*1]的系数在0～1间拉的很开，专任教师人数，行政人员人数，教辅人员人数，工勤人员人数，科研机构人员人数的系数小，其余较大。
称[f*1]为人力投入因子；
[f*2]的系数在0～1间拉的很开，教育事业经费，科研事业经费系数小，其余较大。
称为财力投入因子；
[f*3]的系数在0～1间拉的很开，教室面积，图书馆面积，实验室、实习场所面积，图书册数系数小，其余较大。
称为物力投入因子；
[f*4]的系数在0～1间拉的很开，在校生数，重点学科数系数小，其余较大。
称为教学产出因子；
[f*5]的系数在0～1间拉的很开，出版专著书（分人文社科和自然科学），发表论文总数（分人文社科和自然科学），科学研究与发展成果（分人文社科和自然科学）系数小，其余较大。
称为科研产出因子。
第四章聚类分析
我们使用因子分析所得出的因子得分进行聚类分析，将72所高校的类别划分得出以下结果：
（1）清华大学、北京大学。
清华大学和北京大学分别为中国理科类与综合类的一流首府，无论是师资力量、教学资源、科研投入亦或是人才输出与科研成果产出，清华大学与北京大学均居于首类。
（2）上海交通大学、浙江大学。
上海交通大学与浙江大学同为以理工科见长的综合性院校，其影响力仅次于清华北大。
在本项聚类中，上海交通大学和浙江大学同以显著的科研产出归于一类。
（3）中国人民大学、吉林大学、华东师范大学、武汉大学。
同为老牌的综合类院校，中国人民大学、吉林大学、华东师范大学、武汉大学在师资力量、财力投入等方面均有所见长，在教育部直属72所高校中绩效处于较高的水平。
（4）北京交通大学、北京科技大学、北京化工大学等33所高校。
这33所高校均为在某一方面学科有较强的实力，但同时有一些学科较为薄弱。
学校在师资力量、财力投入等方面较为偏向于优势学科，故学校绩效总体来说处于一般水平。
（5）华北电力大学、东北大学、东北师范大学、东北林业大学等31所高校。
这31所高校一般处于较为偏远的省份，高校所在地经济发展一般。
并且同时存在单一方面学科较强的问题，学校在师资力量、财力投入等方面较为薄弱，同时使得产出方面也较为薄弱，故学校绩效处于较差水平。
参考文献：
[1]谭静.行政事业性国有资产管理绩效评价研究[D].财政部财政科学研究所，2012.
[2]李楠.我国高等学校教师绩效评价研究[D].首都经济贸易大学，2012.
[3]张蕾.平衡计分卡在高校绩效评价体系中的应用研究[D].安徽财经大学，2014.
[4]胡文燕.关于构建我国民办高校绩效评价指标体系的初探[J].科技信息，2008，26：200-202.
[5]程卓蕾.高校绩效管理体系的研究与设计[D].中南大学，2011.
[6]吉颖.基于BSC的普通高校民办二级学院绩效评价研究[D].南京理工大学，2013.。