数据分析案例：归因分析
[全]MECE归因分析模型应用
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MECE归因分析模型应用1、MECE分析法的概念及原则MECE，是Mutually Exclusive Collectively Exhaustive，中文意思是“相互独立，完全穷尽”。
也就是对于一个重大的议题，能够做到不重叠、不遗漏的分类，而且能够藉此有效把握问题的核心，并解决问题的方法。
MECE的主要目的是为了把一个大的问题进行拆分，从而可以结构化地梳理解决问题的方法，在拆分过程中需要遵循着两大原则：•完整性：在把目标向下分解的时候，不能漏掉任何一项，需要保证目标的完整性。
比如说，我们在招聘的时候，会有工作经验要求，常见的有1-3年、4-5年、5年以上，这里就漏掉了一个没有工作经验的实习生；•独立性：拆分完成之后的每一项都需要独立，不同项之间不能有交叉产生。
举个例子，如果我们把服装品类划分为男装、女装、童装，这样对不对呢，按照大家生活中的理解可能是没错的，但是按照MECE原则，就没有遵循独立性原则。
正确的分类方法应该是男装+女装，或者是成人装-男装、成人装-女装、童装-男童、童装-女童。
2、MECE分析法的基本步骤从概念和原则方面我们已经知道了，想要按照MECE原则进行结构化拆解，最主要的就是要做到两个原则，完成性和独立性。
那么按照这个原则，我们在做MECE分析的时候会有三个基本步骤：第一步：确定问题范围在做MECE分析之前，我们需要明确需要分析的问题以及目的是什么，就像我们解决数学问题一样，只有确定了定义域的范围，才能知道值域的范围，同样的，只有清楚的知道问题是什么，我们才能够把这个问题进行完全拆解，达到问题拆解完整的目的。
第二步：找准MECE切入点这个切入点值得是划分问题的维度，就是说在确定了问题之后，我们可以从哪些维度进行划分。
这就要考虑到我们的分析目的了。
比如说，我们的销售额出现了问题，那么我们可以从哪些维度来解决？零售行业有经典的人、货、场三个维度。
假如说我们想要了解不同的人对于销售额的影响，那么我们就按照人来进行划分，比如说可以按照职业来进行划分：学生、农民、白领、医生、教师、其它。
工作总结的业绩归因与问题分析
工作总结的业绩归因与问题分析一、背景介绍工作总结是每个人在工作中的必要环节，通过总结工作经验，可以更好地发现问题并优化解决方案。
在进行工作总结时，一项重要的工作是对业绩进行归因与问题分析。
二、业绩归因1. 业绩归因的定义业绩归因是指通过对工作过程的分析、问题的发现以及团队协作的评估，找出对某项工作业绩的贡献因素，并确定各项因素的权重和重要性。
2. 归因方法（1）贡献度分析：将工作过程中的各个环节进行分析，从中找出对最终结果产生重要贡献的因素。
（2）对比分析：将不同阶段、不同团队或不同方法进行对比，找出业绩差异产生的原因。
（3）数据分析：通过对数据的挖掘和分析，发现影响业绩的关键指标和因素。
3. 业绩归因的意义（1）明确工作贡献：通过业绩归因，可以明确每个环节和每个人在工作中的实际贡献，为后续的相关工作提供依据。
（2）优化资源分配：通过了解业绩归因，可以有效地配置资源，提升工作效率，减少资源浪费。
（3）激励团队成员：通过归因分析，可以确定每个成员在工作中的表现，为表现优秀的成员提供激励和奖励。
三、问题分析1. 问题的定义问题分析是对工作总结过程中出现的问题进行剖析，并找出问题的原因和解决方案。
2. 问题分析的步骤（1）确定问题范围：明确总结中出现的问题，进行逐一列举。
（2）问题分类：根据问题的性质和影响程度，将问题进行合理分类，以便更好地追踪和解决。
（3）问题原因分析：对每个问题进行深入分析，找出可能的原因。
（4）解决方案提出：根据问题原因的分析，提出相应的解决方案，并制定实施计划。
四、业绩归因与问题分析的关系1. 相辅相成业绩归因和问题分析是相辅相成的过程。
只有通过业绩归因，才能发现问题的所在，从而进行问题分析和解决方案的制定。
2. 优化工作流程通过业绩归因和问题分析，可以不断优化工作流程，提升工作效率和质量，实现工作的持续改进。
五、案例分析以某公司销售部门为例，进行业绩归因和问题分析的案例分析。
期末成绩归因分析总结
期末成绩归因分析总结引言在学生的学习生涯中，期末成绩往往是评价学生学习成绩的一个重要指标。
然而，不同学生的期末成绩存在着差异，有的学生成绩优秀，有的学生成绩不尽人意。
这种差异背后有着许多影响学生成绩的因素，包括个人特点、学习动机、学习策略等。
因此，通过对期末成绩的归因分析，可以更加深入地了解学生的学习情况，找出影响成绩的主要因素，为促进学生学习提供有效的建议和指导。
本文将对期末成绩归因分析进行总结和分析。
一、期末成绩的归因分析方法1. 定量分析方法定量分析方法通过分析大量的相关数据来推断出影响期末成绩的主要因素。
常用的分析方法包括回归分析、因子分析、路径分析等。
这些方法可以通过建立数学模型来量化影响因素之间的关系，并预测出不同因素对期末成绩的贡献程度。
2. 定性分析方法定性分析方法通过访谈、观察等方式来收集学生的学习经验和认知，进而探究影响期末成绩的主要因素。
这种方法可以深入了解学生的真实情况和感受，帮助发现影响成绩的隐藏变量。
二、期末成绩的主要影响因素1. 个人特点个人特点是影响学生成绩的重要因素之一。
个体差异在人群中普遍存在，不同个体在认知、情感和行为方面存在着差异。
例如，一些学生在学习过程中具有较强的自我调节能力和有效的学习策略，而另一些学生可能面临时间管理困难、学习动力不足等问题。
2. 学习动机学习动机对学生成绩的影响至关重要。
学生的学习动机可以分为内在动机和外在动机。
内在动机是指学生因为对学习本身的兴趣而努力学习，而外在动机是指学生因为获得奖励或避免惩罚而学习。
研究表明，内在动机对学生成绩的影响更为显著，内在动机更容易使学生产生持久的学习动力。
3. 学习策略学习策略是学生在学习过程中采取的一系列方法和技巧。
不同的学习策略对学生成绩有着不同程度的影响。
例如，合理的组织学习时间和任务，有效的记忆和应用知识，高效的解决问题方法等，都可以提高学生的学习效果。
4. 学习环境学习环境是指学生进行学习活动的具体场所和学习条件。
因子归因方法
因子归因方法在数据分析领域中，因子归因方法是一种重要的技术，用于确定数据中各个因素对整体结果的影响。
以下是五种主要的因子归因方法：1. 直接归因法：这种方法是最直观的归因方式，它根据每个因素的直接效应来分配功劳。
例如，如果一项广告活动在推出后导致销售额立即上涨，那么这个广告就可以直接归因于销售增长。
直接归因法的优点是简单易懂，但它的缺点在于无法考虑到其他潜在因素的影响，可能导致归因结果不够准确。
2. 间接归因法：与直接归因法相反，间接归因法关注的是因素之间的间接关系。
在这种方法下，一个因素的效果可能并不直接反映在结果上，而是通过其他因素产生影响。
例如，一项环保政策的推出可能并不会直接导致销售额上涨，但是它可能会提高消费者对环保产品的认知和接受度，从而促进销售额的增长。
间接归因法考虑了这种潜在的间接影响，但它的缺点是难以准确量化和解释。
3. 综合归因法：综合归因法是一种结合了直接和间接归因方法的综合方法。
它通过综合考虑直接和间接影响来确定因素的贡献度。
在实践中，综合归因法通常需要借助复杂的数学模型和计算技术来实现。
4. 统计归因法：统计归因法利用统计学原理来分析因素对结果的影响。
这种方法通常需要对数据进行深入分析和复杂计算，但它可以提供更加准确的结果。
统计归因法的优点在于其严谨性和科学性，但它的缺点是可能需要大量的数据和专业知识才能实现。
5. 经验归因法：经验归因法是根据以往的经验和知识来判断因素对结果的影响。
这种方法通常依赖于专家的意见和判断，因此具有主观性。
经验归因法的优点在于其简单易行，但它的缺点在于可能受到个人经验和知识限制的影响，无法完全准确地反映实际情况。
在选择适当的因子归因方法时，需要考虑数据的可用性、精确性和复杂性等因素。
对于简单的问题和充足的数据，直接归因法可能是最合适的选择；对于复杂的问题和有限的数据，可能需要采用综合归因法或统计归因法。
无论选择哪种方法，都需要充分理解其优点和缺点，以便做出正确的决策。
企业数据违规案例分析与合规建议
企业数据违规案例分析与合规建议随着互联网的发展和企业数据的广泛应用，数据违规案例也不断出现。
本文将分析一些典型的企业数据违规案例，并提出相应的合规建议。
一、案例分析1. A公司泄露用户隐私数据案例A公司是一家知名的互联网企业，拥有大量用户的个人隐私数据。
然而，由于公司内部安全措施不当，黑客成功入侵了系统，并窃取了大量用户的隐私数据，导致用户隐私权受侵犯。
2. B公司滥用用户数据案例B公司是一家电商企业，通过收集用户购物数据进行个性化推荐。
然而，B公司在未经用户同意的情况下，将用户数据出售给第三方广告商，严重侵犯了用户的个人隐私。
3. C公司网络攻击案例C公司是一家金融机构，拥有庞大的客户数据。
不幸的是，公司的网络被黑客攻击，导致大量客户敏感信息泄露，给客户造成了巨大的财产损失。
二、案例分析与原因分析这些案例的出现主要归因于以下原因：1. 安全意识淡薄：企业没有重视数据安全，在数据管理、存储和传输等环节缺乏有效的安全防护措施。
2. 内部人员行为不端：部分企业员工滥用权限，将用户数据用于个人利益或非法牟利。
3. 第三方合作风险：部分企业在与第三方合作中，没有设立明确的数据保护条款和监督机制，导致数据泄露或滥用。
三、合规建议为了避免企业数据违规，以下是一些建议供企业参考：1. 加强安全意识培训：企业应定期组织员工进行数据安全培训，加强员工对数据安全重要性的认识，并告知相关法律法规。
2. 建立有效的数据保护体系：企业应制定详细的数据安全管理制度，包括数据收集、存储、传输和共享等各个环节的安全措施。
3. 加强内部权限管理：企业应建立合理的权限管理制度，对员工的权限进行细分和监控，防止内部人员滥用数据。
4. 建立合规合同和隐私政策：企业应与第三方合作建立明确的合规合同，在合同中明确数据保护责任和监督机制。
同时，企业应制定隐私政策，明确用户数据的使用范围和目的，并经过用户同意后方可使用。
5. 强化网络安全防护：企业应建立健全的网络安全体系，包括网络入侵检测与预防、安全审计、漏洞扫描等，防御黑客攻击。
网络安全事件案例分析
网络安全事件案例分析网络安全事件案例分析：WannaCry勒索软件攻击事件WannaCry勒索软件攻击事件是于2017年5月发生的一起全球性网络安全事件。
此次事件是由一个恶意软件，即WannaCry （又称WanaCrypt0r、WanaCrypt0r 2.0）发起的，该软件通过利用Windows操作系统的漏洞进行传播，并勒索受害者进行比特币支付以获得解密工具。
此次事件的影响范围非常广泛，几乎覆盖了全球范围内的各个国家和地区。
据报道，超过200,000台计算机受到了攻击，包括个人用户、企业和政府机构。
许多重要的服务和基础设施也受到了影响，包括医疗机构、交通系统和通信网络，给社会带来了严重的影响。
此次攻击事件的成功可归因于多个因素。
首先，攻击者利用了Windows操作系统的漏洞，这表明软件开发商和用户都存在着安全意识不足的问题。
其次，很多用户没有及时更新他们的系统和应用程序，从而向攻击者暴露了他们的计算机。
此外，由于勒索软件的恶意性和传播速度，许多用户不得不被迫支付赎金来解封他们的文件，以恢复他们的工作和生产活动。
这次事件对网络安全形势的影响是显而易见的。
首先，这次攻击事件暴露了全球计算机网络的脆弱性以及高度依赖互联网的社会的固有风险。
其次，这次事件也凸显了网络犯罪的威胁，黑客利用先进的技术手段来攻击各种目标，造成巨大的经济和社会损失。
为了应对此类网络安全事件，政府、企业和个人应该采取一系列措施。
首先，软件开发商应该加强安全意识培训，及时修补软件中的漏洞，并向用户提供及时的安全更新。
其次，企业和个人用户应该加强网络安全意识教育，提高安全防范能力，定期备份重要的数据以防止数据丢失。
最后，政府应加大网络安全法律法规的制定和执行力度，加强对网络犯罪的打击力度，并提供必要的技术支持和协助。
总之，WannaCry勒索软件攻击事件暴露了网络安全面临的严重威胁和挑战。
各方应该联手合作，加强安全防范，保护自己的网络和数据安全。
期末成绩归因分析报告范文
期末成绩归因分析报告范文引言本报告对本学期期末考试成绩进行了归因分析，旨在了解成绩的来源和影响因素，从而为今后的学习提供指导和改进建议。
方法本次归因分析主要采用了量化和定性相结合的方法。
首先，我们对期末成绩进行了整体数据分析，包括平均成绩、最高成绩、最低成绩等指标。
然后，我们对个人成绩进行了细致的分析，结合学生平时表现、课堂表现、作业和考试等方面的数据，进行了成绩归因分析。
整体数据分析通过对全班期末成绩的统计，我们得到了以下结果：- 平均成绩：80分- 最高成绩：98分- 最低成绩：60分- 成绩标准差：10分根据以上数据，我们可以看出班上整体成绩较为集中，平均水平良好。
然而，最高成绩与最低成绩差距较大，说明个别学生的学习情况较为突出或较为薄弱。
个人成绩分析在个人成绩的归因分析中，我们综合考虑了以下方面因素：1. 平时表现平时表现是学生学习的重要组成部分，包括课堂参与、课后作业等。
通过对平时表现数据的分析，我们发现：- A同学的平时表现优秀，积极参与课堂讨论，认真完成作业，这对他的期末成绩有较大的积极影响；- B同学的平时表现一般，课堂参与较少，作业完成较为马虎，这对他的期末成绩有一定的负面影响。
2. 课堂表现课堂表现是考察学生对所学知识的理解和掌握程度的重要标准。
通过对课堂表现数据的分析，我们发现：- C同学在课堂上积极回答问题，对讲解内容有很好的理解和掌握，这在一定程度上提高了他的期末成绩；- D同学在课堂上缺乏参与度，对知识理解程度有限，这对他的期末成绩产生了不利影响。
3. 作业和考试作业和考试是对学生学习成果的直接评估。
通过对作业和考试数据的分析，我们发现：- E同学在平时作业中表现出色，对考试内容深入理解，并能够高效地应用，这对他的期末成绩起到了积极的影响；- F同学对作业不太重视，考试前准备不充分，这导致了他的期末成绩表现不佳。
结论通过以上的归因分析，我们可以得出以下结论：- 学生的平时表现对期末成绩有明显影响，积极参与课堂和认真完成作业能够提高成绩；- 课堂表现对期末成绩有重要影响，积极的课堂参与和对知识的深刻理解有利于提高成绩；- 作业和考试对期末成绩直接影响较大，认真完成作业和充分备考是取得好成绩的关键。
产品经理【数据分析思维】多因素影响下如何归因
编辑导语：随着移动互联网的兴起，业务的形态越来越复杂，归因分析的需求日趋增多。
本篇作者就对归因分析进行了概念定义和罗列了6种常见的归因分析模型，以及实际在生活中出现的案例场景，一起来看一下吧。
在所有数据分析师面对的分析问题中，有一种类型的分析十分费头发，但是业务中又会经常遇到，这种分析就是归因分析，先看以下两个案例：案例1：小果在手机上看到了朋友圈广告发布了最新的苹果手机，午休的时候刷抖音看到了有网红在评测最新的苹果手机，下班在地铁上刷朋友圈的时候发现已经有小伙伴收到手机在晒图了，于是喝了一杯江小白壮壮胆回家跟老婆申请经费，最后老婆批准了让他去京东买，有保障。
那么问题来了，朋友圈广告、抖音、好友朋友圈、京东各个站外渠道对这次成交分别贡献了多少？案例2：小丹在淘宝上买一双篮球鞋，通过首页搜索看到了AJ，点进去看了款式和颜色，觉得真香，无奈囊中羞涩，就作罢。
五一期间，小明再次打开了淘宝，看到首页的优惠活动，点击进入活动分会场，再次看到AJ，点进去再过了一把眼瘾，想想下个月的生活费，又忍痛退出到了首页。
但是，缘分就是那么神奇，在首页-猜你喜欢的页面再次看到了AJ，点击进去看了一下评论和买家秀，不管了，要剁手了。
那么问题来了，淘宝内首页搜索、活动会场和猜你喜欢这些站内的资源位对这次成交分别贡献了多少？随着移动互联网的兴起，业务的形态越来越复杂，归因分析的需求日趋增多。
上面两个案例分别是站外渠道和站内资源位两个经典场景下的归因分析。
场景虽有所区别，但是目的都是相似的。
即针对当前的场景和目标，怎么把“贡献”合理分配到每一个坑位上。
实际上这类问题其实并没有标准答案，因为真正的业务错综复杂，很难精准地把贡献进行合理的分配，但归因分析的需求又是如此高频且要求很强的时效性，所以需要一些方法论的支撑来进行快速尝试，快速定位问题而不至于面对问题一脸懵B不知从何处下手。
以下介绍几种常见的归因分析模型供参考。
也称最后点击模型，这种归因模型将功劳100%分配给转化前的最后一个渠道，即不管用户发生了啥行为，只关注最后一次。
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从以上统计数据起码可以得出两个对教学有指导意义的结论：
⑴ 分散性的每天复习，比集中式的突击复习，效果好得多；
⑵ 每天英语作业和复习的时间总量在 1 小时左右是最合适的，少于半小时或者多于二 小时，效果都会降低。
英语学习确实需要抓课外，于是不少教师把提高英语成绩的措施，放在布置更多的课 外复习和课外训练上。但是，这次测试和调查的数据提醒我们，课内比课外更重要，提高 教学质量更为有效的途径，是提高教师英语课堂教学水平。
表 5 学习习惯和方法对学习成绩的影响
课堂听课
课堂提问
学习习惯和学习方法
平均分
学习习惯和学习方法
几乎整节课都很专心
79.99 很积极思考，然后抢着举手
大部分时间留心，偶尔开小差 71.04 积极思考，不过不常举手
重要的、不懂的、或者有趣的内 58.48 自己想一想，等着听别人说
容才专心听课
基本不听课，大部分时间搞别的 45.35 老师点到自己的名才想
认为英语学习“有趣、有用、喜欢”的学生群体平均成绩，比感到英语是一门“无用、讨 厌”的课程的学生群体，平均成绩整整相差了 30.54 分！另外，在成绩排在前 27%的高分群 学生中，有 80.65%的学生认为英语学习“有趣，有用”的，这部分学生正是因为感受到学习 过程的“有趣”，所以从心底里感到“喜欢”，愿意学习的必然结果是获得自我满意的良好成 绩，好成绩带来的成功感反过来进一步强化学习的意愿，就这样形成了情感—态度—成绩的 良性循环。
表 6 课外复习对英语成绩的影响
课外用于学习英语的平均时间 平均分 每天作业后有否复习英语
0.5 小时以下
62.31 基本每天都会
0.5~1 小时
74.07 有英语课的那天会
1~2 小时
75.16 测验前那天会
2 小时以上
71.54 基本不复习
平均 分 77.9 8 66.5 5 67.7 8 56.7 8
学习者以什么样的情感对待学习内容，将直接影响着对学习采用什么样的态度，从而 对学习成绩产生极大的影响。这直接反映在下表所示的测试成绩中：
表 3 学习情感对英语成绩的影响 学生对英语学习的情感
很有趣，将来很有用，所以很喜欢 不喜欢，但因为要考试，还是想努力学好 困难，无用，仅仅为了应付考试 让人讨厌
平均成绩 80.24 68.11 52.09 49.70
学习策略与成绩的相关性（问题 23~25）
0.38615016248 2
课外学习时间与成绩的相关性（问题 12，13）
0.26537890370 7
学生学业负担与成绩的相关性（问题 11） 教师
老师的性格与学生成绩的相关性（问题 15）
0.22987986994 11 0.24251624407 9
这次对全市小学生英语学习状况进行的大规模质量监测，完全以改善教学为目的，按 照“抽样参加、成绩保密、学生免费”的原 则进行。监测是在我们研制和公布《广州市五年 级英语学生水平标准》的基础上进行的。测试采用的测量工具，包括了纸笔试题、听力考 查和归因问卷调查，测试后 的数据统计分析，为我们全面地了解全市小学英语教学质量和 学生学习水平，以利用测试反拨，更有效地调控教学，减轻学生过重的学习负担，提高小 学英语教学质 量，提供了很好的依据，也为今后的学业水平质量监测工作积累了经验。
教学方法与学生成绩的相关性（问题 17~20）
0.33569313832 3
家庭文化氛围与成绩的相关性（问题 3）
0.22165880007 12
家庭物质条件与成绩的相关性（问题 4~6）
0.29866501695 4
家庭 家庭辅导条件与成绩的相关性（问题 7，9）
0.27866408025 5
父母对学校和子女态度与成绩的相关性（问题 8，10） 0.19006132595 13
课外辅导班与成绩的相关性（问题 14）
0.07593621434 14
从统计看出，对学生测试成绩影响最大的三个因素依次是：学习情感和态度；学生学 习策略和方法；教师教学方法；影响最少的因素则是：参加课外辅导班或聘请家教。
二、学生的学业成就归因分析
除了相关度统计，还用另外两种方法对学生学业成就进行了归因统计：
所以，在我们的教学中，千方百计提高学生对英语学习的兴趣，让孩子们真真正正感 受到英语是一门“有趣”、“有用”的课程，学生就能主动地克服学习上的困难。将学习情感转 化为学习质量，这是提高教学质量的所有措施中最有效的一项措施。
有了“我要学”的情感、动机和态度，还需要“我会学”的学习习惯和方法。本次测试成绩 优秀的高分段组学生中，表示“我有不少独到的学习方法”和“我有一两种比较管用的做法” 的，分别占了 36.61%和 45.33%，相反，在成绩最低下的低分段组中，接近一半（49.16%） 的学生表示，自己在英语学习中是“没有什么方法”的。学习成绩好的学生，都是有比较良 好的学习习惯和学习方法的， 以上课时的听课和回答问题为例，不同的学习习惯和学习方 法，取得的学习成绩是完全不同的：
本次调查仅从课堂教学的三个侧面分析教师课堂教学行为对英语成绩的影响：
⑴ 教师能否在课内课外尽可能创设全英环境，对英语学习成绩有明显影响。
表 7 全英教学环境对英语学习成绩的影响
项目 1
项目 2
项目 3
鼓励阅读英文报
鼓励学生课堂英语对话 平均分 老师讲课的课堂语言 平均分
平均分
刊和看英文动画
总是鼓励 比较经常 很少鼓励
表 1 影响成绩因素的相关度统计
项目
相关系数 排序
课程 开设口语课程与成绩的相关性（问题 2）
0.2344225046 10
学习动机与成绩的相关性（问题 21）
0.27003572654 6
学习情感和态度与成绩的相关性（问题 16） 学生
考试心理与成绩的相关性（问题 22）
0.44859340274 1 0.24923300560 8
平均分 79.38 71.33 71.98 53.75 53.83
明显看出，有比较明确的学习目的，认为英语“有用”、感到“有趣”而学习的学生群体 （A 群），比仅仅为了他人表扬和自我肯定而学习的学生群体（B、C 群），平均成绩高出
大约 8 分，而缺乏明确目的，在遇到困难或者诱惑时持放弃态度的学生群体（D、E 群）， 成绩则明显比学习有目的、有动力的学生低得多。这种由学习动机引发的成绩差异，在成 绩优秀和成绩低下两部分学生群体中的分布也很明显：在高分群学生中，持前述 A 项学习 目的的学生占了 45.42%，比持 B、C 项动机的学生的比例（分别是 29.68%和 22.99%）明显 要多；值得我们关注的是，学习成绩处于最末 27%的低分群学生中，有 36.55%的学生持 B 项动机，是成绩低下学生中比例最大的群体。本来，对于小学阶段的孩子，为了父母高兴 和老师表扬而学习，也不失为一种学习动机，但这样一种比较本能的学习动机，如果不及 时给予引导和提升，学习的动力将会随着年龄的增长而显得后继乏力。
76.06 74.19 66.81
以英语为主
74.48
英文中文各半
73.79
中文为主，偶尔英文 65.58
总是 经常 偶尔
80.31 75.88 70.57
从不鼓励
60.99 从不用英语
48.06 从不
Hale Waihona Puke 62.92⑵ 课堂上教会学生一些学习方法，能有效提高学生的学习成绩。
表 8 学习方法指导对学习成绩的影响 教师在要求学生记忆英语单词、语法和典型例句等内容时采用的方法
本次监测随机抽样的学生人数为 86289 人，约占全市小学五年级学生的 70%，除了纸 笔测试，还以问卷的形式，对测试反映出的学生成绩，进行了学业成就归因分析。
问卷统计的抽样样本数为 36 463 人，样本学生来自荔湾、番禺、白云、黄埔、罗岗 5 区。调查问卷从课程、学生、教师、家庭四个角度，设计了 25 个问题，从 15 个侧面对小 学生英语学习的学业成就进行了归因分析。
我市从 2002 年开始进行在小学低年段开设英语口语课程的实验。本届五年级学生有 80.26%在一、二年级开始学习英语。测试和调查的数据表明，有否参与这项课改实验的学 生，成绩有比较大的差别：
表 2 小学英语口语课对英语学习成绩的影响
项目
平均
在高分学生中的 在低分学生中的比
标准差
分
比例
例
在一、二年级学了英语的学生 77.35 19.69 80.28%
与此相关的，是学习的动机，下面是不同学习目的学生群体的测试成绩：
表 4 学习动机对学习成绩的影响 学生对自己学习英语目的和学习心态的描述 A．英语将来很有用，而且学习本身很有趣，我喜欢 B．我想争取更好的学习成绩，这样会得到老师表扬，也会让爸爸妈妈高兴 C．努力学习可以挑战自己，向同学证明我的能力 D．我也想成绩好点的，不过我天生不是读书的料，成绩差也是没办法的事 E．比读书有趣好玩的事多着呢，有时间还不如多玩玩
一、测试成绩与影响成绩因素的相关度统计
本文用赋值的方法定义相关系数，即先给每个问题各个选项分别赋分，按 A、B、C、 D、E 顺序，正向问题（第 1、2、5、6、7、9、10、13、14、15、16、17、18、19、20、 21、23、24、25 题）分别赋予 4 分、3 分、2 分、1 分、0 分；反向问题（第 3、4、8、 11、12、22 题）分别赋予 0 分、1 分、2 分、3 分、4 分。然后计算不同项目得分与总成绩 的相关程度。
方法一：选答率统计。根据测试成绩将学生分为高分群（前 27%）、中等群、低分群 （后 27%）三个群体，统计每个问题各选项不同群体的选择频率。
方法二：平均分统计。以全市为单位，统计每道题选择不同选项的学生的平均成绩和 标准差。
从统计结果中至少可以得出如下几个结论：