教育测量与评价-冯仕芬

利用SPSS对高中化学期末考试成绩进

行分析与评价

冯仕芬

(贵州师范大学,贵州贵阳,550001)

摘要:本文基于SPSS21.0统计软件,对贵州省习水县第三中学的2013期末化学考试成绩进行统计分

析并作出评价。根据成绩统计与分析,教师可以比较全面掌握学生的学习定位,同时获取改进教学方法、教学手段等的反馈信息。

关键字:SPSS统计软件;考试成绩分析;教育测量与评价

SPSS 是一款具有强大功能的最为优秀的教育统计软件之一,它能同时完成数据统计与检验工作。但是由于很多教师对该软件不够熟悉,导致对学生成绩的分析仅仅处于简单的表明观察。为了更加有效的分析学生期末考试成绩,本文根据学生的考试成绩主要利用SPSS软件对习水三中2013年春季高中化学期末考试成绩进行统计分析与评价。

一、课程基本情况

进行分析前,首先对课程基本情况和分析对象介绍如下表1所示。

表1 课程基本情况

二、考试成绩的基本描述性统计

本次考试成绩的基本描述统计量包括以下各量[1]:

均值(mean):描述一组数据的平均值,即数据的集中趋势。

标准差(Standard Deviation:Std Dev):用于数据离散程度的描述,标准差越大说明数据间的差异越大。

全距(Range):最大值与最小值之差的绝对值,也可用于描述数据离散程度。

偏度(Skewness)和峰度(Kurtosis)用来描述数据分布是否对称,偏斜程度如何,分布

陡缓程度等。

利用SPSS进行统计分析,输出各班的基本描述统计量,得到如表2所示结果。

表2 4 班、5 班总体物理期末成绩基本描述性统计

总体期末考试成绩 4班期末考试成绩 5班期末考试成绩

均值 67.67

67.64 67.70

标准差 8.463 8.637 8.364

全距 40 40 34

峰度 . 188 .477 -.017

偏度 -.733 -.782 -.699

教育学与统计学理论认为,一次难度适中信度可靠的考试,其成绩分布应该接近正态

分布[2],文章为了验证本次考试是否符合正态分布,通过频数(Frequency)直方分布图(如图1 所示)以及Q-Q概率分布图(如图2 所示)对考试成绩进行正态分布分析。

图1 4 班、5 班总体期末成绩频数分布

图2 4 班、5 班总体期末成绩Q-Q概率分布图

经过对表2、表3 和图1、图2的分析比较,可以得出以下结论:

①5 班成绩的离散程度略低于4 班;②图1 表明从58 分开始两班总体成绩基本上呈正态分布;③表3 中4 班和5 班的偏度和峰度均接近0 ,所以4班和5 班成绩均可视为正态分布,但相对而言,5 班成绩更接近正态分布;④图2结果表明此次考试学生成绩基本呈现为正态分布。

三、成绩等级比率统计

对成绩进行统计分析时等级比率的统计可以更为直观的帮助教师了解各层次的学生学习状况,并为以后的教育教学提供参考。以下是按照优、良、中、及格和不及格五个等级对各班学生成绩的统计,统计的内容是成绩等级的人数及所占比例。如表4所示。结果显示, 处于60~79的学生较多,学生成绩基本没有出现两极分化现象,这说明学生学习水平相当。作为B类班学生,这次成绩结果与学生实际学习情况符合。

表3 班级化学期末成绩等级分布

四、考试成绩信度检验

为了更加有效的反应学生学习成绩的可靠性,除了以上统计内容外,还必须对考试成绩的可信度进行分析。同一份试卷,对于水平相当的B类班学生,结果应该是比较接近。但成绩过于接近时,可能存在作弊、抄袭等现象,因此对考试成绩做信度分析非常必要。为此,笔者做了Pearson 相关性的分析和Spearman 相关性的分析。Pearson 相关性的分析如表4所示,

Spearman 相关性的分析如表5所示。

4班成绩

5班成绩

Pearson 相关性 1 .978**

4班成绩 显著性(双侧sig) .000

N 55 53 Pearson 相关性 .978** 1

5班成绩 显著性(双侧sig ) .000

N 53 55

**. 在 .01 水平(双侧)上显著相关。

测量结果显示sig值等于0.000

原因是存在学生间抄袭现象;也可能是学生本身水平相当;还可能是因为同一个任课教师所讲述的内容相同。

表5 Spearman相关系数

4班成绩

5班成绩

相关系数 1 .984**

4班成绩 显著性(双侧sig) .000

Spearman 的 rho N 55 53

相关系数 .984** 1

5班成绩 显著性(双侧sig ) .000

N 53 55

**. 在 .01 水平(双侧)上显著相关。

通过Spearman相关系数检验,sig仍然为0,有显著性相关关系。这与上面Pearson 相关性的分析结果一样。为探究究竟是什么原因导致学生成绩具有显著性相关关系,本研究进行α系数(Cronbach's Alpha)检验,即可靠性统计,统计结果表明α=0.988 > 0.9,那么该次考试的结果是

非常可靠的。学生成绩显著性相关的原因是学生均来自B类班,由于同一任课教师所讲述的内容相同,所以考试结果存在显著性相关。

五、学习成绩差异性检验

一次好的考试必须能够真实的反映不同学生的不同学习水平。以上信度检验说明本次考试成绩可信。为了更加充分说明学生的真实性以及学生学习的差异性,以下进行单个样本T检验,用以判断学生成绩是否有差异,如表6所示。

表6单个样本T检验

T df Sig.(双侧) 均值差值 差分的 95% 置信区间 下限 上限

4班成绩 58.073 54 .000 67.63636 65.3013 69.9714 5班成绩 58.946 52 .000 67.69811 65.3935 70.0027

单个样本T检验结果显示,Sig.(双侧)=0.000

六、总结

考试是教育系统中对学生考察所必须的一个环节,也是教育评价的一种方式,对考试成绩进行有效的统计分析与评价是信息化时代教育者所必备的能力[3]。本文主要利用SPSS21.0统计软件对学生期末考试成绩进行统计与分析,从而更加客观的对考试结果作出评价,通过成绩分析能够更加有效的掌握学生的学习能力,便于教师在教学过程中更加有效的教学。从而为教育事业服务。

参考文献

[1]刘健智.利用SPSS进行试卷分析的模式探析[J].教育测量与评价(理论版),2008,03:4-8. [2]车慧清.基于SPSS 统计软件的学生省质检理综成绩分析[J].福建基础教育研究.2011.02:24-25 [3]林忠章.教育测量与评价能力是现代教师必备的专业素养[J].继续教育研究,2008,09:69-70.

利用SPSS对高中化学期末考试成绩进

行分析与评价

冯仕芬

(贵州师范大学,贵州贵阳,550001)

摘要:本文基于SPSS21.0统计软件,对贵州省习水县第三中学的2013期末化学考试成绩进行统计分

析并作出评价。根据成绩统计与分析,教师可以比较全面掌握学生的学习定位,同时获取改进教学方法、教学手段等的反馈信息。

关键字:SPSS统计软件;考试成绩分析;教育测量与评价

SPSS 是一款具有强大功能的最为优秀的教育统计软件之一,它能同时完成数据统计与检验工作。但是由于很多教师对该软件不够熟悉,导致对学生成绩的分析仅仅处于简单的表明观察。为了更加有效的分析学生期末考试成绩,本文根据学生的考试成绩主要利用SPSS软件对习水三中2013年春季高中化学期末考试成绩进行统计分析与评价。

一、课程基本情况

进行分析前,首先对课程基本情况和分析对象介绍如下表1所示。

表1 课程基本情况

二、考试成绩的基本描述性统计

本次考试成绩的基本描述统计量包括以下各量[1]:

均值(mean):描述一组数据的平均值,即数据的集中趋势。

标准差(Standard Deviation:Std Dev):用于数据离散程度的描述,标准差越大说明数据间的差异越大。

全距(Range):最大值与最小值之差的绝对值,也可用于描述数据离散程度。

偏度(Skewness)和峰度(Kurtosis)用来描述数据分布是否对称,偏斜程度如何,分布

陡缓程度等。

利用SPSS进行统计分析,输出各班的基本描述统计量,得到如表2所示结果。

表2 4 班、5 班总体物理期末成绩基本描述性统计

总体期末考试成绩 4班期末考试成绩 5班期末考试成绩

均值 67.67

67.64 67.70

标准差 8.463 8.637 8.364

全距 40 40 34

峰度 . 188 .477 -.017

偏度 -.733 -.782 -.699

教育学与统计学理论认为,一次难度适中信度可靠的考试,其成绩分布应该接近正态

分布[2],文章为了验证本次考试是否符合正态分布,通过频数(Frequency)直方分布图(如图1 所示)以及Q-Q概率分布图(如图2 所示)对考试成绩进行正态分布分析。

图1 4 班、5 班总体期末成绩频数分布

图2 4 班、5 班总体期末成绩Q-Q概率分布图

经过对表2、表3 和图1、图2的分析比较,可以得出以下结论:

①5 班成绩的离散程度略低于4 班;②图1 表明从58 分开始两班总体成绩基本上呈正态分布;③表3 中4 班和5 班的偏度和峰度均接近0 ,所以4班和5 班成绩均可视为正态分布,但相对而言,5 班成绩更接近正态分布;④图2结果表明此次考试学生成绩基本呈现为正态分布。

三、成绩等级比率统计

对成绩进行统计分析时等级比率的统计可以更为直观的帮助教师了解各层次的学生学习状况,并为以后的教育教学提供参考。以下是按照优、良、中、及格和不及格五个等级对各班学生成绩的统计,统计的内容是成绩等级的人数及所占比例。如表4所示。结果显示, 处于60~79的学生较多,学生成绩基本没有出现两极分化现象,这说明学生学习水平相当。作为B类班学生,这次成绩结果与学生实际学习情况符合。

表3 班级化学期末成绩等级分布

四、考试成绩信度检验

为了更加有效的反应学生学习成绩的可靠性,除了以上统计内容外,还必须对考试成绩的可信度进行分析。同一份试卷,对于水平相当的B类班学生,结果应该是比较接近。但成绩过于接近时,可能存在作弊、抄袭等现象,因此对考试成绩做信度分析非常必要。为此,笔者做了Pearson 相关性的分析和Spearman 相关性的分析。Pearson 相关性的分析如表4所示,

Spearman 相关性的分析如表5所示。

4班成绩

5班成绩

Pearson 相关性 1 .978**

4班成绩 显著性(双侧sig) .000

N 55 53 Pearson 相关性 .978** 1

5班成绩 显著性(双侧sig ) .000

N 53 55

**. 在 .01 水平(双侧)上显著相关。

测量结果显示sig值等于0.000

原因是存在学生间抄袭现象;也可能是学生本身水平相当;还可能是因为同一个任课教师所讲述的内容相同。

表5 Spearman相关系数

4班成绩

5班成绩

相关系数 1 .984**

4班成绩 显著性(双侧sig) .000

Spearman 的 rho N 55 53

相关系数 .984** 1

5班成绩 显著性(双侧sig ) .000

N 53 55

**. 在 .01 水平(双侧)上显著相关。

通过Spearman相关系数检验,sig仍然为0,有显著性相关关系。这与上面Pearson 相关性的分析结果一样。为探究究竟是什么原因导致学生成绩具有显著性相关关系,本研究进行α系数(Cronbach's Alpha)检验,即可靠性统计,统计结果表明α=0.988 > 0.9,那么该次考试的结果是

非常可靠的。学生成绩显著性相关的原因是学生均来自B类班,由于同一任课教师所讲述的内容相同,所以考试结果存在显著性相关。

五、学习成绩差异性检验

一次好的考试必须能够真实的反映不同学生的不同学习水平。以上信度检验说明本次考试成绩可信。为了更加充分说明学生的真实性以及学生学习的差异性,以下进行单个样本T检验,用以判断学生成绩是否有差异,如表6所示。

表6单个样本T检验

T df Sig.(双侧) 均值差值 差分的 95% 置信区间 下限 上限

4班成绩 58.073 54 .000 67.63636 65.3013 69.9714 5班成绩 58.946 52 .000 67.69811 65.3935 70.0027

单个样本T检验结果显示,Sig.(双侧)=0.000

六、总结

考试是教育系统中对学生考察所必须的一个环节,也是教育评价的一种方式,对考试成绩进行有效的统计分析与评价是信息化时代教育者所必备的能力[3]。本文主要利用SPSS21.0统计软件对学生期末考试成绩进行统计与分析,从而更加客观的对考试结果作出评价,通过成绩分析能够更加有效的掌握学生的学习能力,便于教师在教学过程中更加有效的教学。从而为教育事业服务。

参考文献

[1]刘健智.利用SPSS进行试卷分析的模式探析[J].教育测量与评价(理论版),2008,03:4-8. [2]车慧清.基于SPSS 统计软件的学生省质检理综成绩分析[J].福建基础教育研究.2011.02:24-25 [3]林忠章.教育测量与评价能力是现代教师必备的专业素养[J].继续教育研究,2008,09:69-70.


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