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spss的聚类分析功能在试卷分析中的应用

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spss的聚类分析功能在试卷分析中的应用spss的聚类分析功能在试卷分析中的应用篇一：浅谈SPSS软件在试卷分析中的应用浅谈SPSS软件在试卷分析中的应用摘要：应用SPSS对试卷进行定量统计分析和评价，提高教师独立分析试卷的水平。

关键词：SPSS；难度分析；区分度分析；信度分析考试是学校教学工作的重要环节，是衡量教学效果、选拔优秀人才的重要手段。

通过试卷分析，能客观地反映“教”与“学”的水平与效果，并可以帮助教师发现教学活动中的薄弱环节，以利于不断提高教学成绩。

笔者在教学工作之余发现，用SPSS分析试卷，比用Excel还要全面，功能更多。

SPSS是全球三大著名统计软件之一，由美国SPSS 软件公司开发，其数据管理和分析功能强大，界面友好，操作简单，全部为Windows菜单式操作，是当前社会科学范围内应用最为广泛的统计软件。

本文运用SPSS 15软件，通过难度、区分度、信度等指标，对我校2007年中考县三模化学试卷进行定量分析和评价，目的是让读者学会独立分析试卷。

1试卷结构2 试卷分析2．1 创建数据文件启用SPSS，软件将自动打开数据编辑窗口，该界面和Excel极为相似，由若干行和列组成，每一列对应一个变量；每一行为一个观测量，每个学生代表一个观测量。

窗口左下方有数据视图和变量视图的标签，可以随时进行切换。

2．1．1 创建变量具体操作为：单击“Variable View”,切换到变量视图窗口，视图的每一行代表一个变量的各种属性，如变量名（Name）、变量类型（Type）、变量长度(Width)等；在Name标题下输入变量名：姓名、性别、题号、总成绩，其中总成绩名定义为TOTAL（防止系统冲突）；在Type标题下定义各项目的类型，其中姓名、性别定义为String型，题号和总成绩定义成Numeric型，小数点后长度为1，其余项使用默认值。

2．1．2 输入数据单击“Data View”，将窗口切换回数据视图，将103份试卷按照各题得分情况输入SPSS，如下图一所示。

图一SPSS软件也可以直接读取Excel等格式的文件，例如，导入Excel 文件需先执行【File】/【Open】/【Data?】操作，在“Open file”窗口中，选择＊.xls文件类型,选中所需打开的文件,单击【Open】,出现“Opening Excel Data Source”对话框,选择需要打开的工作单(Worksheet),就可以顺利导入Excel文件。

2．1．3 保存数据选择菜单【File】/【Save As】，在弹出的“Save Data As”对话框中，选择适当的保存地址，在文件名框中输入“建水九中2007年中考县三模化学成绩”，默认格式为SPSS（＊.sav），按回车键，系统便回到数据编辑窗口，其左上角已经由“Untitled”变为“建水九中2007年中考县三模化学成绩”，表明当前的编辑文件名称为“建水九中2007年中考县三模化学成绩.sav”。

2．2基本统计分析2.2．1 计算均分、标准差、最低分、最高分由图一中的原始数据，运行菜单:【Analyze】/【Descriptive Statistics】/【Frequencies】得到频数表，如下表所示：Statistics总分2．2．2计算各分数段人数在SPSS软件中，各分数段人数可通过对原始数据进行重新编码和利用已存在的变量建立新变量来达成目标，下面笔者谈一谈如何利用SPSS自带的函数建立新变量。

具体操作为：单击【Transform】/【Compute】,出现“Compute Variable”(计算新变量)对话框：图二在“Target Variable”下的文本框中输入目标变量名：分数段；在图二的右边中部，“Function group”下的列表框中是一系列SPSS函数，可以拖动滑块选中“TRUNC”函数，然后单击向上箭头按钮，调入上面的“Numeric Expression”表达式文本框内，再利用图二中央的计算器板把“TRUNC”函数调整为：“TRUNC （total/10）*10”，此函数意思为：将各学生总分除以10取整再乘以10，如此操作可得到一个名为“分数段”的新变量，以新变量作频数分析：即可以得到各分数段学生人数分布，如下表所示：CumulativeValid 20.0030.0040.0050.0060.0070.0080.0090.00Total Frequency 4 19 15 4 20 18 21 2 103 Percent 3.9 18.4 14.63.9 19.4 17.5 20.4 1.9 100.0 Valid Percent 3.918.4 14.6 3.9 19.4 17.5 20.4 1.9 100.0 Percent 2．3 难度分析试题的难度是指全体被试对象对该题的失分率，计算公式为：P=1-X,其中P为难度值, X为均分值,W为该题满分值。

具体操作为：W【Analyze】/【Descriptive Statistics】/【Descriptives】，将除TOTAL和分数段以外的变量全部选入“Variable(s)”中，得到各题的均值，如下表所示：各题均分表用前面创建数据文件的办法，建立一个包含均值Mean和各个题满分值W的数据文件后，单击【Transform】/【Compute】，在“NumericExpression”表达式文本框内输入公式1-Mean，在“Target W Variable”中输入难度系数P，得到各题的难度系数，见下表2.4区分度分析spss的聚类分析功能在试卷分析中的应用篇二：SPSS软件聚类分析过程的图文解释及结果的全面分析SPSS聚类分析过程聚类的主要过程一般可分为如下四个步骤：1.数据预处理（标准化）2.构造关系矩阵（亲疏关系的描述）3.聚类（根据不同方法进行分类）4.确定最佳分类（类别数）SPSS软件聚类步骤1. 数据预处理（标准化）→Analyze →Classify →Hierachical Cluster Analysis →Method然后从对话框中进行如下选择从Transform Values框中点击向下箭头，此为标准化方法，将出现如下可选项，从中选一即可：标准化方法解释：None：不进行标准化，这是系统默认值；Z Scores：标准化变换；Range –1 to 1：极差标准化变换（作用：变换后的数据均值为0，极差为1，且|xij*|1，消去了量纲的影响；在以后的分析计算中可以减少误差的产生。

）；Range 0 to 1（极差正规化变换/ 规格化变换）；2. 构造关系矩阵在SPSS中如何选择测度（相似性统计量）:→Analyze →Classify →Hierachical Cluster Analysis →Method然后从对话框中进行如下选择常用测度（选项说明）：Euclidean distance：欧氏距离（二阶Minkowski距离），用途：聚类分析中用得最广泛的距离；Squared Eucidean distance：平方欧氏距离；Cosine：夹角余弦(相似性测度；Pearson correlation：皮尔逊相关系数；3. 选择聚类方法SPSS中如何选择系统聚类法常用系统聚类方法a）Between-groups linkage 组间平均距离连接法方法简述：合并两类的结果使所有的两两项对之间的平均距离最小。

（项对的两成员分属不同类）特点：非最大距离，也非最小距离b）Within-groups linkage 组内平均连接法方法简述：两类合并为一类后，合并后的类中所有项之间的平均距离最小C）Nearest neighbor 最近邻法（最短距离法）方法简述：用两类之间最远点的距离代表两类之间的距离，也称之为完全连接法d）Furthest neighbor 最远邻法（最长距离法）方法简述：用两类之间最远点的距离代表两类之间的距离，也称之为完全连接法e）Centroid clustering 重心聚类法方法简述：两类间的距离定义为两类重心之间的距离，对样品分类而言，每一类中心就是属于该类样品的均值特点：该距离随聚类地进行不断缩小。

该法的谱系树状图很难跟踪，且符号改变频繁，计算较烦。

f）Median clustering 中位数法方法简述：两类间的距离既不采用两类间的最近距离，也不采用最远距离，而采用介于两者间的距离特点：图形将出现递转，谱系树状图很难跟踪，因而这个方法几乎不被人们采用。

g）Ward’s method 离差平方和法方法简述：基于方差分析思想，如果分类合理，则同类样品间离差平方和应当较小，类与类间离差平方和应当较大特点：实际应用中分类效果较好，应用较广；要求样品间的距离必须是欧氏距离。

谱系分类的确定经过系统聚类法处理后，得到聚类树状谱系图，Demirmen(1972)提出了应根据研究的目的来确定适当的分类方法，并提出了一些根据谱系图来分类的准则：A. 任何类都必须在临近各类中是突出的，即各类重心间距离必须极大B. 确定的类中，各类所包含的元素都不要过分地多C. 分类的数目必须符合实用目的D. 若采用几种不同的聚类方法处理，则在各自的聚类图中应发现相同的类实例分析spss的聚类分析功能在试卷分析中的应用篇三：spss 聚类分析例题1. 打开数据文件后，在数据编辑窗口中，从菜单栏中选择“分析”—“分类”—“k-均值聚类”命令。

2. 在该对话框中选择变量城市进入“个案标记依据”文本框，作为标签变量。

把聚类数标记为4次。

3. 选择变量一至十二月份的日照时数进入“变量”列表框作为观测变量。

4. 单击“迭代”按钮，迭代次数为10次，收敛性标准为0.5. 单击“保存”按钮，选择“聚类成员”。

6. 单击“选项”按钮，选择“初始聚类中心”和“ANOVA表”，要求输出方差分析表，单击“继续”。

7. 单击“确定”按钮，执行快速聚类分析。

[数据集1] C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\ch9\主要城市日照时数.sav初始聚类中心一月日照时数二月日照时数三月日照时数四月日照时数五月日照时数六月日照时数七月日照时数八月日照时数九月日照时数十月日照时数十一月日照时数十二月日照时数聚类1 23 4聚类成员案例号1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 1516 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34城市北京天津石家庄太原呼和浩特沈阳大连长春哈尔滨上海南京杭州合肥福州南昌济南青岛郑州武汉长沙广州南宁海口桂林重庆温江贵阳昆明拉萨西安兰州西宁银川乌鲁木齐聚类距离二月日照时数三月日照时数四月日照时数五月日照时数六月日照时数七月日照时数八月日照时数九月日照时数十月日照时数十一月日照时数十二月日照时数每个聚类中的案例数聚类 1 2 3 4有效缺失。

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SPSS统计软件在试卷分析中的应用探析

SPSS统计软件在试卷分析中的应用探析

SPSS统计软件在试卷分析中的应用探析作者:裴利华SPSS（Statistic Package for the Social Science）即社会科学统计软件包，是一种在世界社会科学范围内应用最为广泛的统计软件，其数据管理和分析功能强大，具有界面的友好性和操作的简便性，支持多种统计图表的结果输出，具有实用、简单、操作性强等特点，能满足试卷分析全部指标的统计与检验工作。

本文例谈如何运用SPSS13.0统计软件进行试卷统计与分析，旨在提高教师编制试卷、独立分析试卷的能力，能为广大教师进行试卷分析提供一种模式参考。

一、试卷结构以我校科技学院人力资源管理专业2007级1班《人员测评理论与方法》期末考试试卷为例，参加考试人数38人，试卷共6大题。

试卷结构如表1：表1.试题分值分布表表中q1是填空题；q2是选择题；q3是判断说明题；q4是名词解释；q5是简答题；q6是论述题。

二、试卷成绩数据的定义与录入1．数据定义在SPSS软件中，点击Variable view（变量视图）标签，在Name标题下定义：班级、学号、题1、题2、题3……题6、总分。

在Type标题下定义各个项目的类型，其中班级、学号定义为String类型，长度为4，各题和总成绩均定义成Numeric类型，长度为5，小数点后长度为1，其余项使用默认即可。

其中题号和总成绩均定义成Numeric（数字型）类型，长度为5，小数点后长度为0，其余项使用默认。

2．数据录入数据录入可以直接输入，将窗口切换回数据视图，点击Data view标签，按照定义变量的顺序将共计38份试卷的相应数据输入SPSS。

数据录入也可以通过数据文件直接调入，先建立一个扩展名为txt的数据文件；再读入ASCII码数据文件并将其转换为SPSS格式。

转换的操作步骤：按File→Read Text Data顺序展开Open File对话框，指定前面已建立的扩展名为txt的数据文件并打开按钮，展开Text Import Wizard对话框，分6步完成转换工作。

【SPSS数据分析】SPSS聚类分析的软件操作与结果解读

【SPSS数据分析】SPSS聚类分析的软件操作与结果解读

【SPSS数据分析】SPSS聚类分析的软件操作与结果解读
在对数据进行统计分析时，我们会遇到将一些数据进行分类处理的情况，但是又没有明确分类标准，这时候就需要用到SPSS聚类分析。

SPSS聚类分析分为两种：一种为R型聚类，是针对变量进行的聚类分析；另一种为Q型聚类，是针对样本的聚类分析。

下面我们就通过实际案例先来给大家讲解Q型聚类分析。

我们搜集了31个样本的5种指标的数据，我们想根据5种指标的数据来将31个样本进行聚类分类。

（图1）
图1
操作步骤：
①点击“分析”--“分类”--“系统聚类”（图2）
图2
③将“样本”选入个案标注依据，将γ1-5选入变量，并勾选下方“个案”标签（图3）
图3
④点击右侧“统计”按钮，将解的范围设置为2-4，意思为分聚为2,3,4类，这里可根据自己分类需求设置（图4）
图4
⑤点击右侧“图”，勾选“谱系图”（图5），点击右侧“方法”，将聚类方法设置为“组间联接”，将区间设置为“平方欧氏距离”（图6）
图5
图6
⑥点击“保存”，将解的范围设置为2-4（图7）
图7
⑦分析结果
图8
由上图（图8）可以看出，第一列为31个样本聚为4类的结果，第二列为31个样本聚为3类的结果，第三列为31个样本聚为2类的结果。

至于冰柱图和谱系图都是用图形化来进一步表达这个些结果，这里就不再赘述，想学习的朋友可以关注我们公众号进行深入学习。

以上就是今天所讲解的SPSS聚类分析的软件操作与分析结果详解，回顾一下重点，Q型聚类是根据变量数据针对样本进行的聚类。

然而还有R型聚类我们将在下一期中进行详细的讲解和分析。

敬请大家的关注！。

spss使用教程聚类分析与判别分析新

spss使用教程聚类分析与判别分析新


3.2 SPSS中实现过程
研究问题 对一个班同学的各科成绩进行聚类，分析 哪些课程是属于一个类的。聚类的依据是4门 功课的考试成绩，数据如表2所示。
表2 姓 名 hxh yaju yu shizg
学生的四门课程的成绩 数 学 99.00 88.00 79.00 89.00 物 理 98.00 89.00 80.00 78.00 语 文 78.00 89.00 95.00 81.00 政 治 80.00 90.00 97.00 82.00
（4）Block距离 两个样本之间的Block距离是各样本所有 变量值之差绝对值的总和，计算公式为
（5）Minkowski距离 两个样本之间的Minkowski距离是各样 本所有变量值之差绝对值的p次方的总和，再 求p次方根。计算公式为
（6）Customized距离（用户自定义距离） 两个样本之间的Customized距离是各样 本所有变量值之差绝对值的p次方的总和，再 求q次方根。计算公式为

实现步骤
图9 在菜单中选择“Hierarchical Cluster”命令
图10 “Hierarchical Cluster Analysis”对话框（二）
图11 “Hierarchical Cluster Analysis：Method”对话框（二）
图12 “Hierarchical Cluster Analysis：Plots”对话框（二）
1.聚类分析与判别分析的基本概念
统计学研究这类问题的常用分类统计方法 主要有聚类分析（cluster analysis）与判 别分析（discriminant analysis）。其中聚 类分析是统计学中研究这种“物以类聚”问题 的一种有效方法，它属于统计分析的范畴。聚 类分析的实质是建立一种分类方法，它能够将 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。这里所 说的类就是一个具有相似性的个体的集合，不 同类之间具有明显的区别。
《SPSS数据分析与应用》第6章聚类分析

《SPSS数据分析与应用》第6章聚类分析

《SPSS数据分析与应用》第6章聚类分析聚类分析是一种数据挖掘技术，用于将一组数据中的对象进行分类或分组。

其主要目标是将相似的对象放在同一组中，而将不相似的对象放在不同的组中，以便研究者能够更好地理解数据的结构和特征。

在《SPSS数据分析与应用》第6章中，聚类分析被详细地介绍了。

该章节主要包括以下内容：聚类分析的基本概念、聚类分析的步骤、聚类分析的常见算法以及聚类分析的应用。

聚类分析的基本概念是指将一组数据中的对象根据其相似性进行分组的过程。

相似性可以通过计算对象之间的距离或相似性度量来确定。

距离可以是欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离等，而相似性度量可以是相关系数、余弦相似度等。

聚类分析的步骤包括：选择变量、选择聚类算法、设置聚类分析选项、运行聚类分析、解释和评估聚类结果。

其中，选择变量是指从原始数据中选择要参与聚类的变量；选择聚类算法是指选择适合研究问题的聚类算法，常见的有层次聚类、K均值聚类等；设置聚类分析选项是指设置聚类分析的参数，如距离度量、聚类方法等；运行聚类分析是指将设置好的聚类分析选项应用到原始数据中进行聚类分析；解释和评估聚类结果是指根据聚类分析的结果，对不同的聚类进行解释和评估。

聚类分析的常见算法有层次聚类和K均值聚类。

层次聚类是一种通过生成层次树状结构将数据分成不同的聚类的方法。

它可以分为凝聚法和分立法两种，其中凝聚法是自下而上的将对象进行合并，而分立法则是自上而下的将对象进行分割。

K均值聚类是一种迭代的聚类算法，它将数据划分为K个聚类，每个聚类中的对象与其他聚类中的对象的差异最小。

聚类分析的应用非常广泛，它可以用于市场分割、群体分析、图像分析等领域。

在市场分割中，聚类分析可以根据消费者的属性和行为将市场细分为不同的目标市场，以便企业能够更好地满足不同目标市场的需求；在群体分析中，聚类分析可以将相似的个体划分为同一个群体，以便研究者能够更好地理解不同群体的特征和行为规律；在图像分析中，聚类分析可以将图像中的像素根据其颜色和亮度进行分组，以便研究者能够更好地理解图像的结构和特征。