竞赛网评结果的评价与分析
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网络评论已经成为人们表达观点和交流意见的重要方式,同时也是许多研究者和决策者关注的焦点。
通过对网络评论数据进行分析和解读,可以深入了解公众的想法和态度,为决策制定提供参考。
本文将探讨网络评论数据的分析方法,并解读其在社会、政治和经济等领域的影响。
【第一部分:网络评论数据的分析方法】1.1 数据收集与整理网络评论数据的收集可以通过爬虫技术获取社交媒体、新闻网站或论坛上的评论内容。
这些数据需要进行整理、清洗和标注,以便后续的分析和解读。
1.2 文本挖掘与情感分析文本挖掘技术可以帮助分析大量的评论文本,从中提取出关键词、主题和观点。
情感分析可以判断评论中的情感倾向,如正面、负面或中立,进一步了解公众对某一事件或议题的态度和情感。
1.3 社交网络分析通过社交网络分析,可以分析评论者之间的关系和互动模式。
例如,可以构建用户网络图谱,分析评论者之间的关注关系和意见传播路径,进而了解社交网络中的意见领袖和意见影响者。
【第二部分:网络评论数据的解读】2.1 公众舆论和话题热度通过对网络评论数据的分析,可以了解公众对不同话题的关注程度和讨论热度。
某一事件或议题引发的评论数量和情感倾向可以反映公众对该事件的态度和情感反应。
2.2 政策决策参考政府和决策者可以通过分析网络评论数据来获取公众对政策的看法和意见。
这些数据可以为政策制定提供参考,帮助决策者更好地了解公众需求,调整政策方向和措施。
2.3 品牌声誉和市场反馈企业可以通过分析网络评论数据了解公众对其产品或服务的评价和反馈。
这些数据可以用于评估品牌声誉、市场竞争力以及消费者需求的变化趋势,为企业决策提供依据。
2.4 社会舆论监测和危机管理分析网络评论数据可以帮助监测社会舆论的走向和变化,及时发现潜在的危机和问题。
政府、组织和企业可以通过对网络评论的解读,及时做出回应和调整,有效管理危机和舆情。
【第三部分:网络评论数据分析的挑战】3.1 数据质量和准确性网络评论数据的质量和准确性是一个重要的挑战。
竞赛网评结果的评价与分析报告在当今竞争激烈的社会环境中,各类竞赛层出不穷,而竞赛网评作为一种便捷、高效的评选方式,被广泛应用于各个领域。
然而,网评结果是否公正、准确、具有代表性,值得我们深入探讨和分析。
首先,我们来看看竞赛网评的流程和机制。
通常情况下,参赛者会在规定的时间内将自己的作品或表现上传至指定的网络平台。
评委们则通过登录该平台,在一定的时间内对参赛作品进行浏览、评估和打分。
在这个过程中,评委们往往会依据预先设定的评分标准来进行评判。
那么,竞赛网评结果的优点是显而易见的。
其一,它大大提高了评选的效率。
相较于传统的线下评选,网评无需评委们集中在同一时间和地点,节省了大量的人力、物力和时间成本。
其二,网评能够吸引更广泛的评委参与。
由于不受地域限制,来自不同地区、不同领域的专家都有机会参与评选,从而保证了评选的专业性和多元化。
其三,网评过程相对透明。
参赛者和公众在一定程度上可以了解评选的进展和大致情况,增加了评选的公信力。
然而,竞赛网评结果也并非完美无缺。
其中一个突出的问题就是网络环境的不确定性。
网络故障、服务器卡顿等问题可能会影响评委的正常操作,甚至导致评委无法按时完成评分。
另外,由于评委们只能通过网络来了解参赛作品,无法像线下评选那样直接观察和感受作品的细节,这可能会导致对作品的理解不够全面和深入。
从评委的角度来看,评委的专业水平和职业素养对网评结果有着至关重要的影响。
有些评委可能对竞赛的主题和要求理解不够准确,从而给出不恰当的评分。
此外,评委的个人偏好和主观因素也可能在一定程度上影响评分的公正性。
比如,对于某些风格或类型的作品,个别评委可能存在先入为主的偏见。
再从参赛作品的角度分析。
由于网络平台的展示方式有限,一些作品可能无法充分展现其独特之处和优势。
比如,对于一些需要现场演示或互动的作品,仅仅通过图片、视频等方式呈现,可能无法完全传达作品的精髓。
而且,在网络环境中,参赛作品的真实性和原创性也难以得到完全保证,存在抄袭、作弊等不良行为的可能。
学生学科竞赛成绩评估学科竞赛是评估学生学科能力和知识水平的重要指标之一。
通过学科竞赛,学生可以展示自己在相应学科领域的实力和潜力。
为了准确评估学生的学科竞赛成绩,我们需要以下几个方面进行综合考量。
一、评估标准的制定为了评估学生学科竞赛成绩,我们需要制定明确的评估标准。
评估标准应该包括考察的知识点、技能要求、分值分布等内容。
其中,知识点包括基础知识和扩展知识,技能要求则包括解题能力、分析能力、创新思维等。
这些评估标准应该针对不同年级和不同学科的特点进行量身定制,以确保评估结果的科学性和公正性。
二、考试形式的设计学科竞赛成绩的评估离不开相应的考试形式。
在设计考试形式时,我们需要考虑到学生学科能力的全面发展。
除了传统的笔试形式,我们还可以引入实验操作、口头答辩、项目展示等方式,以全面评估学生的学科掌握程度。
同时,在确定考试形式时,我们还要考虑到评分的客观性和准确性,避免主观因素对成绩评估的干扰。
三、参赛人数的控制为了确保评估的公平性和准确性,我们需要控制学科竞赛的参赛人数。
如果参赛人数过多,评估的难度会增加,同时评分的工作量也会大大增加,可能导致评估结果的不准确性。
因此,在选拔参赛学生时,我们可以通过预赛、复赛等环节进行筛选,选出人数合适的参赛者,以确保成绩评估的质量。
四、多元化的评估方法除了传统的成绩评估方法,我们还可以借鉴多元化的评估方法,以全面了解学生的学科素养。
例如,通过学术论文、科研报告、实验设计等形式,评估学生在该学科领域的研究能力和创新精神。
这些方法可以为学生提供更多展示自己的机会,同时也能够更加准确地评估学生的学科竞赛成绩。
五、注重综合素质的培养学科竞赛成绩评估不仅仅关注学生的学科能力,还应该注重学生的综合素质培养。
学科竞赛可以培养学生的自信心、团队合作精神、创新能力等。
因此,在评估学生学科竞赛成绩时,我们也应该充分考虑学生在综合素质方面的表现,而不仅仅局限于学科学习成绩的评估。
综上所述,学生学科竞赛成绩的评估需要综合考虑多个方面的因素。
学科竞赛成绩分析学科竞赛是评价学生学科知识掌握程度和能力水平的重要途径。
通过对学科竞赛成绩的分析,可以了解学生在不同学科中的表现,帮助学生找到自身的优势和不足之处,从而有针对性地进行学习和提高。
本文将就学科竞赛成绩进行分析,并提出相应的改进措施。
一、总体成绩分析首先,我们需要对学科竞赛的总体成绩进行分析。
通过对各科目的平均成绩、最高分、最低分等数据的统计,可以了解学生在不同学科中的整体水平。
同时,还需要比较各科目之间的差异,找出学生在哪些学科中表现较好或较差。
在分析总体成绩时,还需要考虑不同年级之间的差异。
比如,高年级学生通常会接触到更高难度的内容,因此在成绩上可能会有较大的提升。
这一点需要在分析总体成绩时进行综合考虑,以避免得出不准确的结论。
二、成绩变化趋势分析除了对总体成绩进行分析外,还需要对学生的成绩变化趋势进行研究。
通过比较同一学生在不同时间段的成绩,可以了解学生的学习进步情况,以及个体差异的变化趋势。
成绩变化趋势的分析可以帮助学生和教师了解学生在学习过程中的困难和进步点。
对于成绩有明显下滑的学生,我们需要关注其学习动力和学习方法是否存在问题,并给予适当的指导和支持。
而对于成绩有明显上升的学生,则需要鼓励和适时调整学习目标,以提供更有挑战性的学习任务。
三、与班级、学校水平的对比分析在进行成绩分析时,还需要将学生的成绩与整个班级或学校的水平进行对比。
通过这种对比分析,可以了解学生在班级或学校中的排名情况,以及是否存在明显的优势或不足之处。
对于成绩较好的学生,我们可以进一步挖掘其学习的优势和成功经验,以供其他学生参考和学习。
对于成绩较差的学生,我们需要找出其学习中存在的问题,并制定相应的改进措施。
四、激励和改进措施基于以上的成绩分析,我们可以给出一些激励和改进措施,帮助学生提高学科竞赛成绩。
对于成绩较好的学生,我们可以通过鼓励和奖励来激发其学习动力,同时提供更高难度的学习任务,以帮助其进一步发展潜力。
2015江西财经大学数学建模竞赛(B题)竞赛网评结果的评价与分析参赛队员:参赛队编号:2015年5月22日~5月27日承诺书我们仔细阅读了江西财经大学数学建模竞赛的竞赛章程。
我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括电话、电子邮件、网上咨询等)与队外的任何人研究、讨论与赛题有关的问题。
我们知道,抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料(包括网上查到的资料),必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。
我们郑重承诺,严格遵守竞赛规则,以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛规则的行为,我们将受到严肃处理。
我们参赛选择的题号是(从A/B/C中选择一项填写):我们的参赛队编号为参赛队员(打印并签名) :队员1. 姓名专业班级队员2. 姓名专业班级队员3. 姓名专业班级日期: 2015 年 5 月 27 日编号和阅卷专用页2015年5月15日制定竞赛网评结果的评价与分析摘要合理地评价竞赛成绩是一个重要的教育问题,本文定量分析了竞赛的网评结果与最终成绩间的相关性,建立了能合理度量评委基本素质的指标体系,同时还比较了不同题目的评委之间的整体差异。
由于数据文件给出的是网评成绩的原始分,因此需要先将其换算成标准分。
为便于解答问题,本文使用Matlab将原数据按照评委序号而非论文序号归类进行排列。
对于问题一,虽然文件未给出最终成绩的绝对分数,但是可以用转化为虚拟变量的获奖名次作为最终分数的代理变量。
利用有序多分类的Logistic回归,对网评标准分总分与获奖名次进行相关性分析,SPSS的回归结果表明网评成绩与最终成绩间有显著的正相关性。
对于问题二,本文从两个方面来度量评委的基本素质:(1)同一评委对不同论文打分的方差大则说明此评委基本素质高;(2)同一篇论文,单个评委的评分与评委组的评分均值间的偏差的方差小,则说明此评委基本素质高。
当两个指标以相除的方式结合起来时,形成指标体系,指标得分越高则评委素质越高。
第九届互联网创新创业大赛国赛网评结果引言第九届互联网创新创业大赛国赛网评结果是指对在本届比赛中参与的各个项目进行评审评级,并公布其评估结果的一份报告。
本文将详细介绍参赛项目的评估标准、评价过程以及最终的网评结果。
评估标准在第九届互联网创新创业大赛国赛中,参赛项目的评估标准主要包括以下几方面:1.创新性:评估项目是否具有独特性和创新性,是否有突破性的技术或商业模式。
2.商业可行性:评估项目的商业模式是否合理,是否有市场需求,并对竞争环境和盈利模式进行分析。
3.技术可行性:评估项目的技术方案是否可行,是否有核心技术或技术优势。
4.团队能力:评估参赛团队的能力和经验,包括团队构成、背景、专业能力等。
5.市场潜力:评估项目的市场潜力和扩展性,是否有长期的可持续发展前景。
评价过程评估过程主要包括初评、面试和终评三个阶段。
初评初评阶段,评委会将对参赛项目进行初步筛选,并根据项目所提交的商业计划书和相关资料进行评估。
评委会将根据评估标准对每个项目进行打分,并根据分数确定项目的初评等级。
面试初评通过的项目将进入面试阶段。
在面试中,参赛团队将有机会向评委会展示他们的项目,并回答评委的问题。
评委会将根据面试表现综合评估项目的商业可行性、技术可行性和团队能力。
终评终评阶段,评委会将根据初评和面试的结果进行综合评估,并对参赛项目进行最终打分。
评委会将根据终评得分确定项目的最终等级。
网评结果基于以上评估过程,评委会最终确定了第九届互联网创新创业大赛国赛的网评结果。
以下是部分获奖项目的网评结果:•一等奖:团队名 - 项目名–评估等级:5星–项目介绍:项目具有创新独特的商业模式和核心技术,市场前景广阔,团队经验丰富且能力强大。
•二等奖:团队名 - 项目名–评估等级:4星–项目介绍:项目具有较为创新的商业模式和技术方案,具有一定的市场潜力,团队能力较强。
•三等奖:团队名 - 项目名–评估等级:3星–项目介绍:项目具有一定的创新性和商业可行性,但在技术可行性和团队能力等方面还有进一步提升的空间。
关于网评情况汇报近期针对网评情况进行了一次全面的汇报和分析,以下是对网评情况的详细汇报。
首先,针对网评情况的总体分析显示,近期网评情况整体较为稳定。
大部分网民对我们的产品和服务持有正面评价,对我们的品牌形象和企业形象也有一定的认可度。
同时,也有少部分负面评价,主要集中在产品质量、售后服务等方面。
这些负面评价对我们的品牌形象和企业形象造成了一定的影响,需要我们引起重视并采取相应措施加以改进。
其次,针对不同渠道的网评情况进行了具体分析。
在社交媒体平台上,我们的产品和服务得到了较多网民的积极评价,同时也有一些负面评论,需要我们及时回应并进行解释和处理。
在电商平台上,我们的产品评价整体较好,但也存在一些售后服务方面的负面评价,需要我们加强售后服务质量,提升客户满意度。
在论坛和博客等平台上,我们的品牌形象和企业形象得到了一定的认可,但也存在一些负面评价,需要我们加强品牌宣传和形象塑造。
再次,针对不同地域的网评情况进行了具体分析。
在一线城市和发达地区,我们的产品和服务得到了较多网民的积极评价,但也存在一些负面评价,需要我们加强产品质量和服务质量。
在二线城市和欠发达地区,我们的品牌形象和企业形象得到了一定的认可,但也存在一些负面评价,需要我们加强品牌宣传和形象塑造。
最后,针对网评情况提出了改进措施。
我们将加强与用户的沟通和互动,及时回应用户的负面评价,解释和处理用户的投诉和意见,提升用户满意度。
我们将加强产品质量和服务质量,提升客户体验,增强用户对我们的信任和认可。
我们将加强品牌宣传和形象塑造,提升品牌知名度和美誉度,增强用户对我们的好感和忠诚度。
通过以上汇报和分析,我们对网评情况有了更清晰的认识,也为我们今后的改进工作指明了方向。
我们将认真对待用户的每一条评价,不断改进和提升我们的产品和服务,努力提升用户满意度和品牌形象,为公司的长远发展打下坚实的基础。
比赛考核维度分析报告根据比赛考核维度进行分析,以下是对每个维度的评估和详细报告:1. 学术能力:参赛选手在比赛过程中展现出了扎实的学术能力。
他们能够准确理解比赛任务的要求,并能够根据所学到的知识进行分析和解决问题。
他们阐述观点的能力较强,逻辑清晰,能够运用所学的理论进行推理和论证。
在解答问题的过程中,他们能够提供准确的定义和解释,充分展现了自己的学术水平。
2. 创新思维:在比赛中,选手们展示了一定的创新思维能力。
他们不仅能够独立思考问题,还能够提出新颖的观点和解决方案。
选手们在解答问题时展现出了对问题的全面理解,并能够提出独特的见解。
他们能够从不同的角度去分析问题,并尝试寻找创新的解决方法。
他们的思维灵活且具备独立思考的能力。
3. 团队合作:比赛过程中,选手们展示了较强的团队合作能力。
他们能够积极参与团队讨论,协调团队成员之间的关系,并能够迅速适应团队合作的环境。
选手们善于倾听他人意见,能够充分发挥各自的专长,共同合作完成任务。
他们能够有效地分工合作,充分发挥每个人的优势,并能够在紧张的比赛环境下保持良好的团队合作状态。
4. 技术应用:选手们展示了优秀的技术应用能力。
他们能够熟练运用所学的技术知识,并能够将其应用到解决实际问题的过程中。
选手们在比赛中展现出了熟练的操作技巧和灵活运用各种工具的能力。
他们能够迅速掌握新的技术方法,并在比赛中灵活运用。
综上所述,参赛选手在学术能力、创新思维、团队合作和技术应用等方面展现出了强大的能力。
他们在比赛过程中表现出色,符合比赛考核维度的要求,并表现出优秀的综合素质。
选手们的出色表现使得比赛更具竞争力,也为各方提供了一个良好的交流与学习平台。
关于大赛评选结果的报告报告标题:大赛评选结果分析报告一、引言大赛评选是各行业中重要的竞争之一,对于参赛选手来说,评选结果的公正与科学性非常重要。
本报告根据大赛评选结果进行分析,旨在对评选结果进行客观的评价与深入的讨论,提供有价值的参考意见。
二、评选结果分析1.数据概览本次大赛共收到参赛作品1000件,由评委团队根据一定的评分标准进行了评选。
在1000件作品中,标准分布如下:-一等奖:100件-二等奖:200件-三等奖:300件-优秀奖:400件可以看出,评选结果符合分布比例,与参赛作品数量呈正相关。
2.评委打分分布我们对评委打分进行了统计分析,结果如下表所示:排名,评委1得分,评委2得分,评委3得分,评委4得分,评委5得分-----,---------,---------,---------,---------,---------第一名,90,95,93,91,94第二名,88,92,91,89,90第三名,85,89,87,86,90第四名,82,88,84,85,85第五名,80,87,83,84,84从评委打分可以看出,各个评委对作品的评分略有差异,但整体分布相对比较均匀,不存在明显的打分偏差。
3.参赛作品特点分析针对所有参赛作品,我们进行了深入的分析,发现以下几个特点:-创新性和原创性:评选结果中一等奖作品多数具有独特的创新点和原创性的设计;有些二、三等奖作品也体现了部分创新和原创性,但整体创新程度还有待提高。
-技术难度:一等奖作品在技术上相对较高,涉及到复杂的算法和工程实现;而其他奖项作品的技术难度相对较低。
-内容质量:一等奖作品在整体内容质量上更好,包括扎实的理论基础、清晰的逻辑结构和详细的实验分析。
三、改进建议基于以上分析,我们提出以下改进建议,以提高大赛评选的公正性和科学性:1.评分标准的明确性:在今后的评选中,应进一步明确评委的评分标准、权重和细节要求,以减少主观因素对评选结果的影响。
2015江西财经大学数学建模竞赛(B题)竞赛网评结果的评价与分析参赛队员:参赛队编号:2015年5月22日~5月27日承诺书我们仔细阅读了江西财经大学数学建模竞赛的竞赛章程。
我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括电话、电子邮件、网上咨询等)与队外的任何人研究、讨论与赛题有关的问题。
我们知道,抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料(包括网上查到的资料),必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。
我们郑重承诺,严格遵守竞赛规则,以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛规则的行为,我们将受到严肃处理。
我们参赛选择的题号是(从A/B/C中选择一项填写):我们的参赛队编号为参赛队员(打印并签名) :队员1. 姓名专业班级队员2. 姓名专业班级队员3. 姓名专业班级日期: 2015 年 5 月 27 日编号和阅卷专用页2015年5月15日制定竞赛网评结果的评价与分析摘要合理地评价竞赛成绩是一个重要的教育问题,本文定量分析了竞赛的网评结果与最终成绩间的相关性,建立了能合理度量评委基本素质的指标体系,同时还比较了不同题目的评委之间的整体差异。
由于数据文件给出的是网评成绩的原始分,因此需要先将其换算成标准分。
为便于解答问题,本文使用Matlab将原数据按照评委序号而非论文序号归类进行排列。
对于问题一,虽然文件未给出最终成绩的绝对分数,但是可以用转化为虚拟变量的获奖名次作为最终分数的代理变量。
利用有序多分类的Logistic回归,对网评标准分总分与获奖名次进行相关性分析,SPSS的回归结果表明网评成绩与最终成绩间有显著的正相关性。
对于问题二,本文从两个方面来度量评委的基本素质:(1)同一评委对不同论文打分的方差大则说明此评委基本素质高;(2)同一篇论文,单个评委的评分与评委组的评分均值间的偏差的方差小,则说明此评委基本素质高。
当两个指标以相除的方式结合起来时,形成指标体系,指标得分越高则评委素质越高。
将其用于附件的评审数据,即可解决问题三。
以A附件为例,14个评委的指标得分出现了显著的断面差异。
对于问题四,本文先计算每题中每个评委所有评分的方差,用此方差序列表示该组评委的整体状况。
再将ABCDE组的方差进行比较,利用多因素方差分析,判断不同题目的评委的整体表现是否存在显著性差异。
结果表明,各组评委的整体表现并没有显著差异。
对于问题五,考虑到网评是将论文随机分配给评委的,而评分在某种程度上也属于随机事件,因此可以从网评分数中抽取前3个评委的分数,组成含3个评委分数的“虚拟分数”,用此分数代表不加入网评成绩的总成绩;如果加入网评成绩,则与网评的4个评委分数一起,组成含7个评委分数的“虚拟分数”,用此分数代表加入网评成绩的总成绩。
加入网评成绩后,单篇论文由3个评委打分转变为7个评委打分,这样改变了单篇论文得分的“组内方差”,同时也改变了每题中论文总成绩之间的方差,即“组间方差”。
借助这种构造方法,本文认为,加入网评成绩会降低组内方差,提高成绩的可靠性,但同时也会降低组间方差,给区分名次造成困难,但权衡考虑,加入网评成绩的利大于弊。
关键字:Logit模型方差分析虚拟变量评审方式比较1、问题重述某竞赛的评阅过程分为网评阶段与集中评审阶段。
在网评阶段,竞赛论文被随机平均分配给每位评委,每份竞赛论文由四位评委评阅,按照标准分总分排序,前55%的论文进入集中评审。
集中评审阶段每份论文由三位评委按“百分制”独立评审,换算成标准分后将每份论文的三个标准分与网评中该论文的平均标准分一起求平均分,即为该论文的最终成绩。
请完成以下建模任务:1、网评成绩与最终成绩的相关性,并对网评结果作出评价。
2、给出合理的度量评委基本素质的指标体系。
3、建立评价评委基本素质的数学模型,并将其运用于附件中的评审数据4、试分析不同题目的评委的整体表现之间是否存在显著差异?如果存在,分析出现差异的可能原因。
5、试分析将网评成绩加入总成绩的利弊,并对如何更有效地利用网评成绩给出建模结论。
2、问题分析这是一个评价问题,要求对评委素质和审核机制进行评价分析。
在处理问题之前,要注意到文件所给数据是按照论文序号进行排列的,而所涉及的问题却集中在评委上,并且标准分的计算公式中,平均分是以评委所评阅的所有论文的平均分,而非同一论文四个评委的平均分,因此需要制作一份将数据按照评委序号来排列的文件,这样方便计算每篇论文的标准分总分和每个评委给的所有评分。
2.1问题一可以利用回归分析,由于文件并未给出最终成绩的绝对分数,仅给出最终名次,因此只能建立以虚拟变量为因变量的模型。
本文选择较为常见的有序多分类的Logistic模型,把一等奖到无奖分别对应3、2、1、0。
在解答问题前,要先进行数据预处理,即利用每个评委给每篇论文的标准分,制作一份将论文号与标准分总分对应的文件,将其导入SPSS,即可得出结果。
2.2 问题二需要利用每个评委所打出的所有评分数据。
根据常识容易得出:(1)同一评委对不同论文打分的方差大则说明此评委有鉴别能力,即基本素质高;(2)同一篇论文,单个评委的评分与评委组的评分均值间的偏差的方差小,则说明此评委的意见是主流意见,即基本素质高。
利用这两种方差的商构造指标体系,将其应用与附件,即可得出每个评委的指标值,进而解答问题三。
2.3 问题四需要比较不同题目的评委间整体表现的差异,本文将这种差异理解为评委打分方差序列间是否存在显著性差异,这个方差序列是指:同一题目中,某一评委对所有评阅的论文的评分方差,所有评委的方差组成一个序列,通过比较不同题目的方差序列来比较不同题目评委的整体表现。
可以借助SPSS进行方差分析,得出方差序列间的差异是否显著。
2.4问题五原本可以通过比较不加入与加入网评成绩算出的最终分数之间的方差差异来评价加入网评成绩的利弊,然而问题在于文件并未给出集中评审的绝对分数,因此无法知道集中评审的分数。
但考虑到网评是将论文随机分配给评委的,而评分在某种程度上也属于随机事件,因此可以选取网评标准分总分前55%论文的前三位评委的评审数据,用其平均标准分来模拟不加入网评成绩的总成绩。
这样带来两方面的影响:1、加入网评成绩后,单篇论文由3个评委打分转变为7个评委打分,这样改变了单篇论文得分的方差,本文称其为“组内方差”;2、进入集中评审的195篇论文,每篇论文的总成绩之间会有方差的变化,本文称其为“组间方差”。
通过比较两种方差的前后变化,即可解答问题五。
3、模型假设1、评委在评审时是相互独立的;2、评委评分是一种随机事件;3、评委能公正合理地给出评分,不会打出异常分数;4、每个评委打分服从正态分布。
4、符号说明表1符号 定义j k,X第k 号论文的第j 号评委打出的原始分j k,Y由j k,X 换算出的的标准分 j X第j 号评委所评阅的所有论文的平均分 j σ 第j 号评委所评阅的所有论文评分的方差k i,σ第i 题的k 号论文的组内方差 k M虚拟变量,第k 号论文最终名次k σ 第k 号论文的组间方差k j,∆第j 号评委与第k 号论文组平均分的偏差 k Y 第k 号论文评委组的组内标准分均值j S第j 号评委偏差的方差5、模型建立与求解5.1 模型一:有序多分类Logit 模型对于因变量水平数大于2时,就不能简单的将其中两个水平单独拟合二分类的Logistic 回归,而必须考虑拟合因变量为多分类的Logit 模型。
如果因变量是有序的,则采用有序多分类Logistic 回归。
以n 水平的因变量为例,假设应拟合n-1个Logit 模型,假设n 个取值水平的概率分别为1P ...n P ,对一个自变量x 拟合n-1个方程如下:x it01n21P ...P P log ββ+-=++ (1)x it02n321P ...P P P log ββ+-=+++ (2)......x itn 01n1-n 21P P ...P P log ββ+-=+++- (n-1)与二分类Logistic 回归相比,进行Logit 变换的分别为1P 和1P +2P ,即因变量有序取值水平的累积概率。
Logit 模型的估计方法属于非线性回归,幸运的是,SPSS 软件能够提供有序多分类Logistic 回归。
5.2 模型二:评委基本素质评价模型 根据题目,标准分的计算公式如下:608X X Y jjj ,k j k,+⋅-=σ,此公式中j σ即为评价指标体系中的第一项,是同一评委对不同论文打分的方差大小,与评委鉴别能力正相关。
指标体系的另一项为“同一篇论文,单个评委的评分与评委组的评分均值间的偏差的方差”,首先计算出每篇论文的评委组的评分均值,再求组内每个评委与该组评分均值的差。
随后按评委序号进行排列,每个评委对他所评的每篇论文均有一个偏差,求这些偏差的方差,即可得到指标体系的第二项值。
偏差的计算公式如下,值得注意的是,这里使用的评分均为标准分,且计算方差是按样本方差的计算公式进行的,再将偏差计算得到偏差的方差j S ,它与评委基本素质是负相关的。
k j ,k k j,Y Y -=∆j S =)1/(Y Y 2k j ,k --∑n )(为符合直观印象,将j σ/j S 作为总体指标,两者相除的商与评委基本素质是正相关的,即商值越大,评委基本素质越高。
5.3 模型三:F 统计量要比较不同样本间是否有显著性差异,可以利用方差分析。
由于所需要比较的附件超过两个,因此适用多因素方差分析。
多因素方差分析使用F 检验,其零假设为多个控制变量的不同水平下,各总体均值没有显著差异。
F 统计量的计算公式为:22n2.1S S F 随机变量。
,控制变量其中S 表示样本方差。
对于本题,如果以附件A 的评委方差为随机变量,则BCDE 的评委方差即为4个控制变量。
以上F 统计量服从F 分布,SPSS 将自动计算F 值,如果计算得到的相伴概率值小于显著性水平,则拒绝零假设,即表明数据间存在显著差异。
5.4 问题一以附件A 为例,先将数据整理为按评委序号排列的形式,如图1,再计算标准分。
图1 附件A 部分标准分示例将数据导入SPSS ,数据含两列,一列为网评标准分总分,另一列为名次,本题的因变量为名次,有四个水平:无奖、三等奖、二等奖、一等奖,分别取值0、1、2、3,如图2所示。
则本题的多分类的Logit 模型应含三个回归方程。
而自变量为网评总标准分,故自变量只有一个。
图2 网评总标准分与最终名次SPSS 的回归结果如表2所示,在1%显著性水平上可以认为网评成绩与最终成绩间有相关性,且为正相关。
表2系数(常数项)标准误 P 值 无名次 32.164 2.710 0.000 第三名 34.233 2.808 0.000 第二名 37.162 2.973 0.000 分数0.1300.0110.0005.5 问题二与问题三模型二即为问题二的解答,列出如下:素质指标=jS j将指标应用与附件A ,计算出指标值。