加载中…巧用SPSS分析学科关系和学生成绩关系
(2011-07-08 21:00:38)
标签：
spss聚会分析成绩分析教育 |
分类： 暑假学习 |
巧用SPSS分析学科关系和学生成绩关系
作者：杨晓哲
说明：此实验为探究实验，由于取样较少，数据依旧有待考证，不能作为普篇适用结论。
探究问题：1、学科考试成绩之间有相互关系吗？
（简单来说，数学成绩高的物理成绩也会高吗？还是化学成绩也会高？）
2、学生成绩相互之间呈现何种关系？ （谁和谁的成绩相近，谁和谁擅长的科目相近)
数据来源：某中学高一期末考成绩（随机抽取50名同学各科的成绩）
选用软件：SPSS19版
各科关系表格如下：
http://s13/middle/64be4ff9xa78eb077808c&690
再将该表格导出excel后再放到SPSS，对其进行多维度展开分析
http://s11/middle/64be4ff9xa78eb74460ca&690
得到清晰明朗的关系图
http://s1/middle/64be4ff9xa78ebb1697d0&690
得出结论：物理和数学相关；政治和生物相关；其余各科相关
数据来源：某中学高一期末考成绩（随机抽取50名同学各科的成绩）
选用软件：SPSS19版
针对第一个问题
学科考试成绩之间有相互关系吗？
学科考试成绩之间有相互关系吗？
创建SPSS数据库文件。如下图:
数据视图: 行：学员姓名 列：学科名称 （共50人，截图省略）
http://s1/middle/64be4ff9xa78e9607a030&690
变量视图:(共51列 截图省略)
http://s6/middle/64be4ff9xa78e9fa9a055&690
而后：分析距离，在相似中选择余玄生产关系表格
http://s8/middle/64be4ff9xa78ea7a17a97&690
http://s8/middle/64be4ff9xa78ea7b0c557&690
数据视图: 行：学员姓名
http://s1/middle/64be4ff9xa78e9607a030&690
变量视图:(共51列 截图省略)
http://s6/middle/64be4ff9xa78e9fa9a055&690
而后：分析距离，在相似中选择余玄生产关系表格
http://s8/middle/64be4ff9xa78ea7a17a97&690
http://s8/middle/64be4ff9xa78ea7b0c557&690
各科关系表格如下：
http://s13/middle/64be4ff9xa78eb077808c&690
再将该表格导出excel后再放到SPSS，对其进行多维度展开分析
http://s11/middle/64be4ff9xa78eb74460ca&690
得到清晰明朗的关系图
http://s1/middle/64be4ff9xa78ebb1697d0&690
得出结论：物理和数学相关；政治和生物相关；其余各科相关
针对第二个问题
学生成绩相互之间呈现何种关系？
由于方法和第一个问题相似，只是将行变成列，将列变成行。
最后得出50名同学之间的成绩关系
http://s13/middle/64be4ff9x7727e0b1b20c&690
这个奇怪的圈说明了什么呢？
首先靠得近的同学，成绩相关性强。
广泛分布，又有集中，反映了对于9大学科来说，学生各具特点，各有优势。
是否可以在教学上有所侧重呢？帮助学生弥补某一学科知识点的不足呢？
又是否可以建立对角线同伴互助，或是相近点同伴互助呢？
简简单单的数据分析，是否能够给我们更多反思，又是否可以对我们在组织教学上有所启迪呢？
后记：数据挖掘软件还处于起步阶段，老实说其操作还比较复杂。
日后，随着软件的升级和普及，将带给我们全新的思考方式，将让我们洞悉那些隐性的秘密！
最后得出50名同学之间的成绩关系
http://s13/middle/64be4ff9x7727e0b1b20c&690
这个奇怪的圈说明了什么呢？
首先靠得近的同学，成绩相关性强。
广泛分布，又有集中，反映了对于9大学科来说，学生各具特点，各有优势。
是否可以在教学上有所侧重呢？帮助学生弥补某一学科知识点的不足呢？
又是否可以建立对角线同伴互助，或是相近点同伴互助呢？
简简单单的数据分析，是否能够给我们更多反思，又是否可以对我们在组织教学上有所启迪呢？
后记：数据挖掘软件还处于起步阶段，老实说其操作还比较复杂。
日后，随着软件的升级和普及，将带给我们全新的思考方式，将让我们洞悉那些隐性的秘密！
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