高数成绩分析
高中数学成绩分析报告
高中数学成绩分析报告1. 引言本文将对某高中学生的数学成绩进行分析，以了解该学生在数学学科上的表现。
通过对该学生的成绩分布、成绩趋势和成绩与其他因素之间的关系进行深入研究，我们可以得出一些有价值的结论和建议。
2. 数据收集和处理为了进行分析，我们收集了某高中二年级学生在一学期内的数学成绩数据。
该学生的数学成绩分布如下：测试次数成绩1 852 763 894 925 786 847 888 909 9310 793. 成绩分布分析首先，我们对该学生的成绩分布进行了可视化分析。
通过绘制成绩的频率直方图，我们可以看到该学生的成绩大致呈正态分布。
大部分成绩集中在80-90分之间，即中等水平。
4. 成绩趋势分析我们还对该学生的成绩趋势进行了分析。
通过绘制成绩随时间的变化趋势图，我们可以看到该学生的数学成绩整体上呈稳定上升的趋势。
尽管在某些测试中表现较差，但总体趋势是积极的。
5. 成绩与学习时间的关系为了了解成绩与学习时间之间的关系，我们还收集了该学生每次测试前的学习时间数据。
通过绘制学习时间与成绩之间的散点图，我们可以发现学习时间与成绩之间存在一定的正相关关系。
这意味着学生在投入更多时间学习后，成绩往往会有所提高。
6. 成绩与课堂参与度的关系除了学习时间，我们还对学生的课堂参与度与成绩之间的关系进行了分析。
通过观察学生在课堂上的回答问题和发言次数，我们可以初步推断课堂参与度与成绩之间存在一定的正相关关系。
然而，由于数据的限制和主观因素，我们无法得出明确的结论，需要进一步的研究和分析。
7. 结论和建议通过对该高中学生的数学成绩进行分析，我们得出了以下结论和建议：•该学生的数学成绩整体上呈稳定上升的趋势，说明其在数学学科上有一定的进步空间；•学习时间对成绩有一定的影响，建议学生合理规划学习时间，增加学习效率；•课堂参与度可能对成绩有积极影响，建议学生积极参与课堂讨论和互动。
然而，本分析仅基于一学期的数据和个别因素，存在一定的局限性。
高中数学成绩分析报告范文
高中数学成绩分析报告范文一、整体表现。
这次高中数学考试成绩就像坐过山车，有起有伏，总的来说不是特别理想，但也不是完全没救。
咱先看总分，在满分150分的情况下，只拿到了[X]分，这个分数在班级里大概处于中等偏下的位置，在年级里就更往后排了。
这就好比在一场长跑比赛里，咱们还没跑到队伍的前面去，还在大部队的尾巴上晃悠呢。
二、知识板块分析。
# （一）函数。
函数这一块就像一个调皮的小鬼，总是给我捣乱。
这部分内容在试卷里占了相当大的比重，大概有[X]分的题。
可是我只拿到了[X]分，得分率低得可怜。
主要问题出在函数的性质（单调性、奇偶性之类的）理解得不够透彻。
比如说，有一道关于函数单调性证明的大题，我就像个没头的苍蝇，不知道从哪儿下手。
还有函数图像的变换，就像是在玩变形金刚，我还没搞清楚它是怎么个变法就已经晕头转向了。
这就像去寻宝，我知道宝藏就在函数这个大城堡里，但就是找不到打开各个房间的钥匙。
# （二）几何。
几何部分相对来说稍微好一点，但也好不到哪儿去。
立体几何和平面几何加起来大概占了[X]分，我得了[X]分。
立体几何的空间想象能力还是不够强，那些个棱柱、棱锥在我脑子里就像是一堆乱搭的积木，怎么也组合不出正确的形状。
在做证明题的时候，总是找不准线面关系，就像在黑暗里摸东西，全靠瞎猜。
平面几何呢，对于一些复杂的几何图形，比如那种多个三角形拼凑在一起的，我就容易看花眼，找不到解题的关键思路，就像在迷宫里乱转，找不到出口。
# （三）数列。
数列这个家伙也不好对付。
它占了[X]分，我只拿到了[X]分。
对于数列的通项公式和求和公式的推导，我总是掌握得不够熟练。
就像学骑自行车，刚学会一点就又忘了怎么骑。
有一道数列题，要求根据给定的递推公式求通项公式，我在考场上想了半天，尝试了各种方法，最后还是得出了一个错误的答案。
这就好比是做饭，材料都有了，可就是做不出一道可口的菜。
# （四）概率与统计。
三、考试技巧方面。
考试技巧就像战场上的战术，掌握好了能多杀几个“敌人”呢。
班级高数成绩分析报告
班级高数成绩分析报告班级高数成绩分析报告为了更好地了解班级中同学们的高数学习情况，我进行了一次高数成绩分析。
以下是我对班级的高数成绩情况的统计和分析。
首先，我对班级的高数成绩进行了整体统计。
班级共有40名学生，他们的平均成绩为75分，最高分为98分，最低分为52分。
从平均分来看，班级整体的高数成绩还是不错的，但仍有部分同学的成绩较低。
接下来，我对班级的成绩分布进行了进一步的分析。
根据成绩分布情况，我将班级的高数成绩分为三个等级：优秀、合格和不合格。
成绩在90分以上的同学被归类为优秀，成绩在70-90分之间的同学被归类为合格，成绩在70分以下的同学被归类为不合格。
根据上述标准，班级中有20名学生的高数成绩属于优秀，占总人数的50%；有15名学生的高数成绩属于合格，占总人数的37.5%；有5名学生的高数成绩属于不合格，占总人数的12.5%。
由此可见，班级整体的高数成绩还是比较理想的。
对于成绩较低的同学，我进一步分析了他们的成绩情况。
通过与这些同学的交流和观察，我发现其中一部分同学在高数学习过程中存在一些问题。
例如，他们可能存在学习方法不正确、时间管理不合理、习题做得不够多等问题。
为了帮助这些同学提高高数成绩，我建议教师和家长共同关注和支持他们的学习。
教师可以根据这些同学的特点和问题，采取个性化的辅导措施，帮助他们找到适合自己的学习方法。
家长可以提供家庭学习环境的支持，鼓励孩子多做习题和总结复习经验。
除了帮助成绩较低的同学，我也鼓励班级中的优秀同学发挥榜样作用，帮助其他同学提高成绩。
他们可以分享学习经验和方法，互相学习和进步。
同时，班级和学校也可以组织一些学习交流活动，为同学们提供更多学习的机会和平台。
总体来说，班级的高数成绩还是相对理想的，但仍有部分同学的成绩较低。
通过分析成绩情况，我们可以找出问题所在，并采取相应的措施来帮助同学们提高成绩。
相信在老师、学生和家长的共同努力下，班级的高数成绩会再进一步提升。
高中数学成绩分析报告范文
高中数学成绩分析报告范文一、整体情况概述。
这次高中数学考试就像是一场刺激的冒险，成绩嘛，那可真是几家欢喜几家愁。
从整体成绩分布来看，有那么一小撮同学像是开了挂，一路高分碾压；而有些同学呢，就像是在数学迷宫里迷了路，分数有点不太理想。
全班的平均分就像个大蛋糕，被不同的分数层次给瓜分了。
二、各知识点掌握情况。
1. 函数部分。
函数这一块啊，就像是数学里的魔法城堡，有些同学进去之后就像哈利·波特一样游刃有余。
比如说求函数定义域、值域这些基础的魔法咒语，大部分同学都能念得不错，但是到了函数的单调性和奇偶性这块儿，有些同学就像是念错了咒语，开始出岔子了。
特别是那些需要综合运用多种方法来判断函数性质的题目，就像是魔法陷阱一样，好多人都掉进去了。
像函数图像的变换这种题，简直是考验大家的空间想象和魔法绘图能力。
那些得高分的同学呢，就像是绘画大师，几笔就能把函数图像的各种变化画得清清楚楚，而有些同学画出来的图像，那简直是“毕加索抽象派”，和正确答案相差十万八千里。
2. 立体几何。
立体几何就像是一个三维的迷宫，要想在里面找到出路，就得有超强的空间感。
一些同学在求棱柱、棱锥的体积和表面积的时候，就像是经验丰富的建筑师，能够准确地测量出各个面的大小并算出总体的数值。
但是一遇到证明线面平行、垂直这种需要逻辑推理的题目，有些同学就像是迷失在迷宫里的小老鼠，东撞西撞找不到方向。
特别是那种需要添加辅助线的立体几何题，简直是“恶魔”级别的挑战。
有些同学加辅助线就像是在乱涂鸦，完全不知道辅助线是通往答案的“秘密通道”，而那些厉害的同学呢，眼睛就像自带X光透视仪，一下子就能找到最佳的辅助线位置，然后轻松解题。
3. 数列部分。
数列啊，就像是一串有规律的魔法数字链。
对于等差数列和等比数列的基本公式，大多数同学都能背得滚瓜烂熟，这就像是掌握了打开数列大门的钥匙。
可是，一旦题目变得稍微复杂一点，比如说求数列的通项公式或者前n项和的一些变形题目，有些同学就像是拿着钥匙却找不到锁眼一样，干着急。
数学成绩详细分析报告
数学成绩详细分析报告数学成绩详细分析报告根据最近一次数学考试成绩统计数据，以下是对学生数学成绩的详细分析报告：1. 成绩分布情况：考试的总分为100分，成绩分布在0-100之间。
根据分析，学生的数学成绩分布呈现正态分布，大部分学生的成绩集中在60-80分之间，其中有20%的学生获得高于90分的优秀成绩，约30%的学生获得80-90分的良好成绩，约40%的学生获得60-79分的中等成绩，还有约10%的学生获得60分以下的较低成绩。
2. 错题分析：在学生的错题分析中，主要发现以下几个问题：a) 高频易错题型：对于一元一次方程和多项式的运算，学生易出错。
这些题型涉及到基本的代数知识和运算规则，学生需要更加熟练地掌握基本的代数运算法则。
b) 题意理解错误：一些学生在解答应用题时，未能正确理解题意，导致做错题。
在解答应用题时，学生需要仔细阅读题目，理解题目的要求，并结合实际情况进行分析和解答。
c) 过程计算错误：部分学生在题目的过程计算中存在错误，导致最后答案不正确。
学生在计算过程中需要注意细节，减少计算错误的可能性。
3. 学生群体分析：基于学生的数学成绩，我们可以将学生分为三个群体：a) 优秀群体：成绩在90分以上的学生，约占总人数的20%。
这部分学生对数学的理解较好，能够熟练运用各种数学方法和技巧解决问题。
他们在数学方面的天赋较高，并且积极主动地学习和思考数学知识。
b) 良好群体：成绩在80-90分之间的学生，约占总人数的30%。
这部分学生在数学方面具有一定的掌握能力和应用能力，但还需进一步加强对数学知识的学习和理解。
c) 中等群体：成绩在60-79分之间的学生，约占总人数的40%。
这部分学生对数学知识还不够扎实，需要加强基础知识的学习和掌握，提高解题能力。
d) 较低群体：成绩在60分以下的学生，约占总人数的10%。
这部分学生对数学知识理解不够深入，需要补充基础知识，加强了解题和计算能力。
4. 提高策略：针对不同群体的学生，需要采取不同的提高策略：a) 对于优秀和良好群体的学生，可提供更多的拓展资源，激发他们学习数学的兴趣，并鼓励他们参加一些数学竞赛和活动，提升他们的数学能力。
高中数学成绩分析报告
高中数学成绩分析报告1. 引言本文旨在对高中数学成绩进行全面分析和总结，以帮助学生和教师进一步了解学生的学习状况，并提供相关建议和改进方案。
本次分析主要针对高中数学成绩的整体分布、各个章节的得分情况以及学生群体的表现差异等方面展开。
2. 数据收集与处理为了进行本次分析，我们收集了X所学校XX年级共XX名学生在最近一次数学考试中的成绩数据，并进行了必要的数据处理。
处理包括去除异常值、统一成绩计算方式等，以确保数据的准确性和可比性。
3. 总体成绩分布根据收集到的数据，我们绘制了高中数学成绩的总体分布图。
图中横轴表示成绩段，纵轴表示学生人数。
从图中可以看出，数学成绩分布呈现正态分布的趋势，多数学生的成绩集中在中等水平。
4. 各个章节的得分情况为了了解学生在不同章节上的表现，我们对各个章节的得分情况进行了分析。
根据统计结果，我们发现X章节是学生的薄弱环节，平均得分较低。
而X章节则是学生的优势所在，平均得分较高。
这些结果为学生和老师提供了有针对性的参考，可以加强对薄弱章节的复习和提高。
5. 不同学生群体的表现差异我们在分析过程中还注意到不同学生群体的表现差异。
根据性别分组分析，我们发现男生在数学成绩上稍微领先于女生，这可能与男生在数学学科上的普遍优势有关。
此外，我们还对不同班级的学生进行了对比，发现X班级的学生整体上表现更好，可能是因为该班级教学质量较高或学生学习氛围更好。
6. 改进方案和建议基于以上分析结果，我们可以提出以下改进方案和建议： - 针对薄弱章节，学生可以加强复习和练习，优化学习效果。
- 学校可以针对不同班级的表现差异，积极分享教学经验，提高教学质量。
- 学生可以互相学习借鉴，形成良好的学习氛围，共同进步。
- 学校和家长可以共同关注学生的学习情况，提供必要的支持和帮助。
7. 结论通过对高中数学成绩的分析，我们可以得出以下结论： - 数学成绩总体呈正态分布，大部分学生处于中等水平。
- 学生在不同章节上存在较大差异，某些章节成绩较低，需要加强复习。
高中数学成绩分析报告
高中数学成绩分析报告高中数学成绩分析报告应该怎么写呢?今天我们就一起来看看相关内容吧!(一)考情分析1、考试内容：经济生活第一单元三课，第二单元第四课，一共四课内容主要考查经济生活的中消费的基本条件，影响消费水平与结构的因素、支配消费行为的心理，正确的消费观以及消费离不开生产，社会主义必须大力发展生产的基础理论及在现实生活中的体现和应用。
2、考试成绩：学年平均分为61.5分，成绩呈正态分布，实验班位居第一序列，其中2班第一，1班第二，7班第三，相对来看实验班序列4班、5班成绩不算理想，位居第七位和第六位，班平均成绩在学年平均成绩之上.普班考的最好的班级是20班平均成绩为60.7分，其次是14班平均成绩为59.7分.(二)学情分析1、学生是刚进入高中学习的学生，自主学习、合作学习、探究学习的自觉性、主动性还不够，学习方式、方法还有待改变。
2、课时每周两节，课时量少，教学内容多，练习时间不够，课后复习巩固不及时。
出现基本理论模糊、实际应用理论不准确，知识运用出现张冠李戴的现象。
3、学生对政治学科学习不重视，对知识的把握只停留在课堂的学习理解，课后的思考、巩固流于形式，甚至几乎没有复习巩固的时间和习惯。
试卷分析1、相对选择题的准确率高一些，多数准确率在80%左右，出现问题主要是对知识的深入理解上;主观性试题问题突出，主要表现是第一，基础理论记忆不扎实，其次是理论的准确性不够，三是实际应用能力有待提高。
2、学生规范答题的意识及能力有待提高，书写不清晰，语言不通顺，卷面不够整洁。
解决措施1、加强基础知识的训练，课堂注意强调，课后及时巩固，充分调动课代表的积极性，通过课代表的实际工作，带动班级的学习积极性。
2、调动学生的学习积极性，发挥他们的创造性、主动性，课前布置预习，安排时政播报，提高学生的参与意识，进而提高学生的学习热情。
9月15日，学校进行了高三本学期的第一次月考。
语文试卷采用高考模式。
总分150分，时间120分钟。
高等数学考试成绩分析报告
2.试题的质量试题题型丰富，内容覆盖面广，容纳了本课程教学目标的知识重点，题目具有一定的综合性及灵活性，能够较全面的考察出学生对本课程的掌握程度。
考试成绩分析报告3.考试过程的控制情况考前试卷保密良好；考试过程中，监考教师严格履行监考职责；考后评卷流水作业，学生成绩客观、公正。
四、本门课考试中可借鉴的优点、缺点及改进的措施优点：试题覆盖面较广，题型较丰富，能够较全面地考察对本课程的掌握程度，考试过程进行了较好的控制；缺点：试题题量偏大，个别填空题计算量较大；改进措施：适当减少试题题量，选择计算量适中的考题。
五、教学单位领导意见签字：年月日备注：考试成绩报告请于下学期开学后三日内交教务处教学质量科黑河学院教务处制分数的组中值 45 60 70 80 90 100差异系数)100(⨯=•X V C ：高等数学是高等院校计算机科学与技术专业基础课程之一，通过学习使学生掌握极限与连续、一元函数函数微积分学、多元函数微积分学、常微分方程、向量代数与空间解析几何、曲线积分与曲面积分及无穷级数等内容的基本知识。
培养学生的抽象思维能力，逻辑推理能力、运算能力及应用所学的知识解决实际本门课程有些困难；多数学生学习积极性较高，能够按时完成老师布置的学习任务；教学时根据学生实际情况，注重基础知识的训练和基本能力的培养，讲解详略得当；本课程教学任务较重，习题课较少，使学生对基本知识点的理解深度不够,不利于形成完善合理的认知结构。
24.62 说明学生对高等数学的基础知识掌握较好。
证明题及应用题准确率较高，说明逻辑思维能力、抽象思维能力及综合应用能力较强。
部分计算题准确率不高，说明运算能力的培养还有一定的不足。
平均分数为63.90，几个率为 ，学生成绩总体较好，真实反映了学生的学习效果。
高等数学(A)基础课成绩分析报告
高等数学（A ）基础课成绩分析报告
2020-2021学年第一学期，2020级共应参加考试657人，其中旷考5人，实际参加考试652人。
2020级整体平均成绩为：71.63分 及格人数：499人 占比：75.95% 最高分：100分 8人 占比：1.21% 最低分：20分 1人 占比：0.15%
2020级对比2019级相同考试情况：
2019-2020学年第一学期，2019级共应参加考试841人，其中旷考29人，缓考1人，实际参加考试811人。
2019级整体平均成绩为：71.97分 及格人数：638人 占比：75.95% 最高分：100分 5人 占比：1.21% 最低分：0分 1人 占比：0.12% 0
20406080100120140160180各段成绩人数分布
人数
2020级与2019级各分数段占比对比
2020级对比2018级相同考试情况：
2018-2019学年第一学期，2018级共应参加考试751人，其中旷考12人，实际参加考试739人。
2018级整体平均成绩为：64.85分 及格人数：513人 占比：68.31% 最高分：100分 2人 占比：0.27% 最低分：9分 1人 占比：1.33% 各分数段分布人数为：
50100150200250各段成绩人数分布
人数
2020级与2018级各分数段占比对比
20406080100120140160180
各段成绩人数分布
人数。
数学成绩分析怎么写高中
数学成绩分析怎么写高中在高中学习阶段，数学是一门重要的学科，而如何有效地分析数学成绩则是学生和老师们共同关注的问题。
通过对数学成绩进行细致的分析，可以帮助学生了解自己的学习状况，发现问题并制定改进方案。
本文将从不同角度探讨如何编写高中数学成绩分析报告。
1. 数据收集与整理首先，收集学生的数学成绩数据是分析的基础。
可以通过成绩单、学校系统或者老师的记录来获取数据。
在整理数据时，应该保证数据的准确性和完整性，包括学生姓名、学号、考试成绩等信息。
2. 成绩分布统计对数学成绩进行统计分析是一项重要的工作。
可以计算各个分数段的人数占比，绘制成绩分布直方图或饼图。
这样可以直观地看出班级整体的成绩水平和分布情况。
3. 考试题型分析分析不同题型的得分情况也是十分关键的。
可以统计每道题的平均分、得分率以及错误率。
这样可以帮助老师评估学生对各类题型的掌握程度，指导学生在学习中重点突破。
4. 知识点掌握程度针对数学知识点进行详细的分析也是必不可少的。
可以通过对每道题目涉及的知识点进行统计，了解学生对各个知识点的掌握情况，发现薄弱环节并有针对性地进行弥补。
5. 学习策略建议最后，在报告中提出学习策略建议是对学生成绩分析的总结和指导。
根据前面的分析结果，可以为学生制定针对性的学习计划，包括强化薄弱知识点、合理安排学习时间等建议。
通过以上几个方面的分析，可以帮助学生和老师更好地认识数学成绩的现状，发现问题并及时进行改进。
数学成绩分析不仅是对学习成果的总结，更是对学习过程中的反思和指导。
希望通过这份数学成绩分析报告，学生们都能取得更好的学习成果。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
高数成绩分析高数成绩分析一、 成绩之间的相关性。
研究平时成绩、末考成绩、技能成绩和综合成绩 之间的相关性，只需要从13位老师中抽取两位 进行研究。
利用R 软件sample 命令抽取得1和 12,并将老师的学生成绩进行研究。
1、 平时成绩与技能成绩的相关性。
教师1：data: x$ 平时成绩and x$技能 t = 28.9898, df = 51, p-value <2.2e-16alter native hypothesis: true correlati on is not equal to 0 95 perce nt con fide nee in terval:0 20 4060 80 x $平时成绩 0能0能0 00.9500053 0.9832217sample estimates: cor0.9709723教师 0 0厶匕能 0data: x$平时成绩 and x$技能t = 18.6062, df = 74, p-value < 2.2e-16alter native hypothesis: true correlati on is not equal to 095 perce nt con fide nee in terval:0.8577631 0.9406439sample estimates:cor 0.90768412:60 70 80 90 100x $ 平时成绩2、平时成绩和末考成绩相关性。
20 40 60 80 100平时成绩data:x$平时成绩and x$末考成绩t = 5.8029, df = 51, p-value = 4.169e-07is not alter native hypothesis: true correlati onequal to 095 perce nt con fide nee in terval:0.4343734 0.7697183sample estimates:cor0.6306264教师12:教师1：00 0D O-60 70 8090 100平时成绩data: x$平时成绩and x$末考成绩t = 5.6775, df = 74, p-value = 2.526e-07alter native hypothesis: true correlati on is not equal to 095 perce nt con fide nee in terval:0.3715237 0.6905375 sample estimates:cor0.55083973、末考成绩和技能成绩相关性。
教师1：0 20 40 60 80x $ 末考成绩data: x$末考成绩and x$技能t = 3.6298, df = 51, p-value = 0.0006568 alter native hypothesis: true correlati on is not equal to 095 perce nt con fide nee in terval:0.2083276 0.6444712 sample estimates:cor0.4531071教师12:o台匕能data: x$末考and x$技能t = 5.4649, df = 74, p-value = 5.963e-07alter native hypothesis: true correlati on is not equal to 095 perce nt con fide nee in terval:0.3535105 0.6795314sample estimates:cor0.5362282从成绩之间的相关性检验可知:平时成绩与技能成绩的相关程度很咼，都达到0.9以上。
而末考成绩与平时成绩还有末考成绩与技能成绩中的相关程度较小, 几乎都在0.5左右。
其中末考成绩与技能成绩相关程度最小。
4、两位教师的学生综合成绩对比。
教师12:频率Two Sample t-testdata:综合成绩by教师t = -6.3861, df = 127, p-value = 2.928e-09alter native hypothesis: true differe nee in means is not equal to 095 peree nt eon fide nee in terval:-28.94966 -15.25292sample estimates:mean in group 教师1 mean in group 教师1260.5660 82.15789从直方图和T检验可知，平时分给的高的教师，一般综合成绩也会很二、性别和综合成绩的比较：教师1：Welch Two Sample t-test data: 综合成绩by 性别t = -0.718, df = 50.968, p-value = 0.476 alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 095 percent confidence interval:-17.06004 8.07144sample estimates:mean in group 男mean in group 女57.85185 62.34615教师12：Welch Two Sample t-testdata: 综合成绩by 性别t = -2.5097, df = 53.91, p-value = 0.01512 alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 095 percent confidence interval:-17.555251 -1.962719sample estimates:mean in group 男mean in group 女76.6363686.39535因为只有教师12在a =0.05中显著拒绝原假设, 表示男生和女生成绩差距大。
于是再进行抽样sample(1:13,1)[1] 9抽到教师9,重新检验。
教师9：教师9 有两个班的学生，数据量大，更好说明问题。
Welch Two Sample t-testdata: 综合成绩by 性别t = -2.1993, df = 76.99, p-value = 0.03086 alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 095 percent confidence interval:-8.9338209 -0.4435587 sample estimates:mean in group 男mean in group 女57.73684 62.42553P值小于0.05，因此显著拒绝HO: u男=u女。
通过三个样本分析，最后认为在评比综合成绩中，总体中男生确实不如女生。
三、在相同教师不同专业的情况下比较专业与综合成绩的关系。
（因为有的班级只有一个专业，而有的班级有三个以上专业，因此需选择只有两个专业并且人数相当的教师所在班级。
通过比较，教师11 所在班级1 非常适合，为了更具有说服力，再选择教师2。
）教师11、1：Welch Two Sample t-testdata: 综合成绩by 专业t = 0.4191, df = 71.268, p-value = 0.6764 alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 095 percent confidence interval:-5.155206 7.899529sample estimates:mean in group 11 会计学4 mean in group 11 税务74.7435973.37143教师2：Welch Two Sample t-testdata: 综合成绩by 专业t = 0.3418, df = 52.702, p-value = 0.7338 alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 095 percent confidence interval:-4.002966 5.647410sample estimates:mean in group 11 旅游管理（酒店管理方向） mean in group 11 人力资源管理267.22222 66.40000在经过两个班级分析中，在相同教师情况下，专业不同对综合成绩影响不明显。
四、相同专业而不同教师情况下比较（经过不断寻找。
）方差齐性 F 检验F test to compare two variancesdata: 综合成绩by 教师F = 0.7651, num df = 57, denom df = 23, p-value =0.4097alternative hypothesis: true ratio of variances is not equal to 195 percent confidence interval:0.361291 1.460340 sample estimates: ratio of variances 0.76514P 值大于0.05，不拒绝方差齐次的假定Two Sample t-testdata: 综合成绩by 教师t = 1.7042, df = 80, p-value = 0.09223 alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 095 percent confidence interval:-0.9163274 11.8416147sample estimates:mean in group 教师7 mean in group 教师866.37931 60.91667影响不显著于是再选择教师5和教师 6 的教育技术学进行比较方差齐性F 检验F test to compare two variances data: 综合成绩by 教师F = 1.0391, num df = 42, denom df = 28, p-value =0.9306alternative hypothesis: true ratio of variances is not equal to 195 percent confidence interval:0.5098156 2.0191886 sample estimates: ratio of variances 1.039098> t.test（综合成绩~ 教师,data=x,var.equal=TRUE）Two Sample t-testdata: 综合成绩by 教师t = 3.3363, df = 70, p-value = 0.001362 alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 095 percent confidence interval:4.520253 17.957694sample estimates:mean in group 教师5 mean in group 教师678.79070 67.55172这次又显著。