基于spss的教育技术专业学生成绩分析

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1、基于SPSS的教育技术专业学生成绩分析[摘要]学习成绩是衡量学生掌握知识和技能的重要依据，也是教学质量和教学效果的重要反映。通过对学生学习成绩的量化分析，可以发现数据背后潜在的教学规律或教学问题，为改进教学方法、优化课程设置或改善课程评价提供有价值的信息。基于SPSS统计软件，对某班级个案的学生成绩进行相关分析、聚类分析和因子分析，可以发现成绩数据背后潜在的教学规律或教学问题。[关键词]SPSS聚类分析因子分析[中图分类号]TP319[文献标识码]A[文章编号]2095-3437（2014）18-0004-04一、绪论学习成绩是衡量学生掌握知识和技能的重要依据，也是教学质量和教学效果

2、的重要反映。通过对学生学习成绩的量化分析，可以发现数据背后潜在的教学规律或教学问题，为改进教学方法、优化课程设置或改善课程评价提供有价值的信息。7本文将对某校教育技术学本科专业某个班级的学习成绩进行相关分析、聚类分析和因子分析，数据来源于该班级一至三年级42门课程的原始成绩，班级人数为43人。因2名学生的成绩缺失严重，实际有效样本为41。个别学生某门课程成绩缺失的，以课程平均成绩替代。本次分析工具采用统计分析软件SPSS19.0。二、分析方法（一）相关分析函数关系是变量间的一种确定性的关系，但在实际问题中，变量间的关系往往不是如此简单，一个变量的值不能由另一个变量的值唯一确定。这种两

3、个变量之间依存关系但又不精确、不稳定的关系称为相关关系。相关分析是研究变量之间相互关系的密切程度和相互联系方式的重要方法，它把变量之间的相关程度的强弱用适当的统计指标表示出来。（二）层次聚类分析聚类分析是研究“物以类聚”的一种有效的统计分析方法。聚类分析能够将一批样本数据按照他们在性质上的亲密程度在没有先验知识的情况下自动进行分类。[1]在分类过程中，人们不必事先给出一个分类的标准。7主要有两种聚类分析方法，即快速聚类分析方法（适用于大样本）和层次聚类分析方法。其中，层次聚类分析分为两种形式：一种是对样本（个案）进行分类，称为Q型聚类，它使具有共同特点的样本聚齐在一起，以便对不同类的

4、样本进行分析；另一种是对研究对象的观察变量进行分类，成为R型聚类，它使具有共同特征的变量聚在一起，以便从不同类中分别选出具有代表型的变量进行分析，从而减少分析变量的个数。[2]（三）因子分析教育领域的研究需要对反映事物的多个变量进行大量的观察，收集大量的数据以便进行分析，寻找规律。在大多数情况下，许多变量之间存在一定的相关关系。因此，有时可以用较少的综合指标来分析存在于各个变量中的各类信息，而各综合指标之间彼此是不相关的。代表各类信息的综合指标称为因子。因子分析的基本思想是将众多的原始变量浓缩成少数几个因子变量，利用这几个公共因子去解释较多需要观测的变量中存在的复杂关系[3]，以达到

5、简化现象，发现规律的目的。三、分析过程（一）对课程变量的R型聚类分析对课程变量进行探索性R型聚类分析，可以找到课程之间的某些规律和特点。连续性变量的样本距离测量方法有多种，包括欧氏距离（EucalideanDistance）、Minkowski距离、Chebychev距离和Pearon相关系数等。在SPSS聚类运算过程中，还需要计算样本与小类、小类与小类之间的亲密程度。SPSS提供了最短距离、最长距离、类间平均链锁法、类内平均链锁法等。[4]本次分析采用了Pearon相关系数和类间平均链锁法。表1显示了所有课程进行R型聚类分析后的归类情况。7（1）当课程分成两类时。体育课都属于类别2

6、，表明体育课以身体运动和技巧为主，跟其他课程不归属一个类别，符合常理。同时，模拟电子线路实验也属于类别2，可能的原因在于，模拟电子线路实验课程对学生的动作技能有一定的要求。（2）当课程分成3类时。体育课IV归类出现变化，单独归入类3，说明体育课IV与其他学期的体育课的成绩考核可能存在差别。（3）当课程分成4类、5类时。数字电路实验从其他课程中脱离出来，单独成为一个类别3，表明数字电路实验在课程评价或课程特性上，与其他课程存在一定的差别。（4）当课程分成6类时。概率论与数理统计单独成为类别2，原因未知。（5）当课程分成7类时。成为类别3的课程有马克思主义经济学原理（文科）、马克思主义哲

7、学原理、毛泽东思想概论、思想道德修养和就业指导。这些课程基本上属于思政课程范畴，具有较强的亲密性。（6）当课程分成8类时。彩色摄影技术、法律基础和军事理论含军训归为类别1。法律基础和军事理论含军训属于公共基础课，彩色摄影技术与之归为一类，原因未知。7其他大部分课程归为类别2，其中，传播学、英语等属于文科类课程，微机原理、高等数学、模拟电子线路属于理科类课程。从课程性质上看，类别2的课程很多课程之间似乎不存在非常紧密的联系。究其原因，可能在于学生因素或课程因