用spss对学生成绩进行分析

spss分析学生成绩方法导语：考试成绩是对学生学习效果和教师教学效果最直接、最客观的的反馈，对考试成绩的合理分析可以帮助教师提高教学效果，改进教学方法，以实现良好教学的目的。

考试成绩只是一些零散的数据，对其进行科学的处理能够为我们提供更有价值的信息，因此，合理运用统计学工具，对数据做出深层次的剖析来指导后续的教学活动尤为重要。

1 SPSS 软件简介SPSS 是Statistical Program for Social Sciences 的简称，即社会科学统计程序。

作为统计分析工具，其统计和数据分析功能强大，理论严谨、内容丰富，广泛用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域。

它的统计过程包括描述性统计、相关分析、回归分析、聚类分析、数据简化、多重响应等几大类。

其统计功能囊括了教育统计学中所有的项目，包括集中量数和差异量数、相关分析、回归分析、方差分析、卡方检验、t 检验等，能够满足成绩分析全部指标的分析计算，为教师考试分析及教学工作起到一定的导向作用。

2 利用SPSS 对学生成绩进行分析2. 1 课程选取及成绩来源依据延安大学信息与计算科学专业培养方案及教学大纲，选取其核心课程高等代数及解析几何，对本专业2012 级学生两门课程的学习成绩进行基本描述性统计、正态分布检验，并对其关系进行相关性分析，从而了解解析几何、高等代数之间的相互影响，促进本校教学方法的改进和发展。

成绩数据来源于学校教务系统中的成绩库，对该年级共46 名学生成绩进行分析。

2. 2 成绩分析2. 2. 1 高等代数1、2 的成绩分析从高等代数1、2 成绩的均值、标准差、众数、最值、极差等方面的比较，可以看到该班的高等代数1比高等代数2 成绩略好一些，高等代数 1 学生的成绩较高等代数 2 的成绩有轻度的分化现象，原因可能是由于学生刚进入大学未能适应新的学习环境所致。

调用分析描述探索过程( 双侧检验) ，进行正态分布检验。

结果显示，该班的高等代数1、2 成绩在0. 01 水平下显著相关，说明随着高等代数学习的深入，内容难度逐渐增加，因此学好高等代数 1 是必要条件，可以为后面的学习打下坚实的基础。

SPSS数据分析，基于因子分析学生成绩综合评价因子分析在成绩综合评价中的应用成绩可以是多方面的，包括在校大学生的考试成绩、高考生的入学成绩、公务员考试的笔试（面试）成绩、公司员工或政府官员的测评考核成绩等，本节以学生的考试成绩为例，利用因子分析进行对考核对象的综合评价。

学生成绩能反映学生掌握知识和各种能力的程度，综合得分是评价一个学生学习好坏、评定奖学金和评先评优等工作中最重要的一个指标，也是择优推荐就业很主要的参考因素。

因此，合理的、公平的、科学的对学生成绩做出综合评价显得格外重要。

因子分析概念因子分析是多元统计的重要分析方法之一，其基本思想是根据相关性大小对变量进行分组，使得同组内的变量之间相关性较高，不同组的变量之间相关性较低，每组变量代表了一个基本结构，因子分析中将之称为公共因子。

因子分析在教育学、社会经济学、心理学等领域都有广泛的应用价值。

数据来源SPSS操作依次单击菜单“分析—降维—因子”执行因子分析过程，选取变量。

点击“描述”按钮，依次选系数、显著性水平、KMO 和巴特利特球形度检验，点击继续，返回主菜单。

单击“提取”按钮，勾选“碎石图”，其他选项默认，选择主成份法进行因子提取。

单击“继续”按钮返回主面板。

单击旋转按钮，单击选中最大方差法单选框，表示采用方差最大旋转法进行因子旋转。

单击继续按钮返回主面板。

单击得分按钮，勾选底部的显示因子得分系数矩阵复选框。

单击继续按钮返回主面板。

设置完毕后，点击确定，生成结果。

结果分析KMO检验和Bartlett球形检验。

如图22-11所示，KMO检验研究变量间的偏相关性，计算偏相关时控制了其他因素的影响，所以比简单相关系数要小，一般KMO统计量大于0.9时效果最佳，0.7以上可以接受，0.5以下不宜作因子分析，本例KMO取值0.857进一步印证了作因子分析的必要性。

Bartlett球形检验统计量的Sig值小于0.01，由此否定相关矩阵为单位阵的零假设，即认为各变量之间存在显著的相关性，这与从相关矩阵得出的结论致。

基于SPSS统计软件对学生成绩的分析陈利利摘要：应用统计软SPSS，对某校法律专业一、二班76名学生的民法科目的期末成绩进行分析。

学生绩分析是教师应做的一项比较麻烦的工作，主要包括：计算平均值和标准差，绘制学生成绩分布直方图等。

SPSS(Statistics Package for Social Science)社会科学统计软件是全球知名的统计分析软件之一。

运用SPSS 统计软件对学生成绩进行分析处理，速度快、直观、全面，对后续的教学工作和课程评价有着重要意义。

关键字：频数分析，描述统计，独立样本t检验一、数据调查（1）数据调查方法：由于学校的班级和考试科目比较多，如果对于每一个学生的学习成绩进行普查，会加大工作难度，并且不利于从繁杂的数据中获取信息。

因此本文采用抽样的方法进行数据调查。

（2）数据来源：抽取2015级法律专业一班、二班，共七十六名同学，采集民法和英语的期末成绩作为本次统计分析的对象。

二、SPSS软件应用分析统计分析的目的在于研究总体特征。

描述性统计分析是统计分析的第一步，是统计分析的基础，它包括数据的收集、整理、显示，对数据中有用信息的提取和分析。

做好这一步是进行正确统计推断的先决条件。

通过描述性统计分析可以大致了解数据的分布类型和特点、数据分布的集中趋势和离散程度，或对数据进行初步的探索性分析（包括检查数据是否有错误，对数据分布特征和规律进行初步观察）。

1、频数分析（Frequencies）1频数分析多适用于离散变量，其功能是描述离散变量的分布特征。

对把握数据的分布特征是非常有用的。

（1）民法成绩的频数分析输出的结果及解释：系统输出的频数检验结果见表1、表2和图1。

表 1法律专业学生民法成绩统计表1频数分析多适用于离散变量，其功能是描述离散变量的分布特征。

统计量民法N 有效76缺失0均值81.45中值82.50众数83标准差 5.338方差28.491偏度-3.025偏度的标准误.276峰度13.744峰度的标准误.545极小值54极大值90表1为76名法律专业学生的民法科目期末成绩统计表，给出了数据的描述统计量。

基于spss对学生物理成绩差异性分析摘要考试是落实发展学生物理核心素养的课程目标的评价方法之一，对学生考试成绩的分析是必要的。

本文利用统计软件spss对高一年级期末物理成绩取样进行方差分析，从而分析出各样本物理成绩的差异性，了解各班学生对物理知识的掌握程度，为学校评估教学效果提供参考，为老师对不同样本班级教学活动的组织提供理论依据。

关键词SPSS统计分析软件方差分析物理成绩1引言为减轻学生学习物理的压力，方便教师根据学生的学习能力针对性教学，更好的落实“双减”政策，需要对学生每个阶段的考试成绩进行分析，而学生的成绩差异性是否明显，这不能依靠平均分作为唯一考察标准来进行评估。

为更精准地分析不同班级物理成绩差异性，该研究以学校高一年级部分班级期末考试成绩为例，利用统计软件spss进行方差分析，发现学生物理成绩均分不同，不代表有显著差异。

2SPSS软件简介SPSS是Statistical Program for Social Sciences的简称，即社会科学统计程序。

作为统计分析工具，其统计和数据分析功能强大，广泛应用于自然科学、医学、教育学等重要领域。

它的统计过程包括：描述统计、相关分析、回归分析、聚类分析、数据简化、多重响应等几大类。

其统计功能包括教育统计学中所有的项目，有集中量数和差异量数、相关分析、回归分析、方差分析、t 检验等，能够满足教师对学生成绩分析的所有要求，对教师教学工作和考试成绩分析具有指导性作用。

[1]3利用 SPSS 对学生成绩进行分析3.1学生成绩来源高一年级期末考试部分班级成绩3.2不同样本学生成绩基本描述性统计情况表 1 不同样本学生物理成绩的基本描述性统计情况样本个案数平均值标准偏差标准错误平均值的95% 置信区间最小值最大值下限上限样本一14156.1615.4921.30553.5858.741289样本二15266.6613.0111.05564.5768.743693样本三16568.5113.7921.07466.3970.632697样本四16673.9614.4781.12471.7476.184100总626150.66567.911计4 6.72.51121.54200图 1 样本一成绩频数分布直方图图 2 样本二成绩频数分布直方图图 3 样本三成绩频数分布直方图图4 样本四频数分布直方图通过对不同样本基本描述性统计数据分析发现，样本一的平均分为56.16，且平均分最低、标准偏差最大，表明学生成绩偏离平均值的比较多，也就是样本一成绩离散程度比较大，所以教师在教学过程中需要注意分层教学，要注意培养优生解决中等题和难题的能力，注重帮助差生理解基础知识；样本四的平均分为73.95，且通过图4可观察到样本四60-100的学生频数比例偏大，所以在样本四要注重培优，课堂进程可以适当加快，知识难度可以适当深入。

<<SPSS统计分析软件>> 课程设计报告班级姓名学号指导教师用统计软件spss分析学生成绩摘要：应用统计软件spss，对某校一、二班学生语文，数学，英语成绩进行分析。

学生成绩分析是考试后老师应做的一项比较麻烦的工作，主要包括：计算平均值和标准差，绘制学生成绩分布直方图等，用统计分析软件spss来进行这类数据的处理，速度快，直观，全面。

spss是世界顶尖的统计软件，其功能-几乎涵盖了数理统计的各个方面，适用于自然科学于社会科学各个领域进行分析统计，给人们进行数据分析爱来很大方便。

关键字：频数分析，描述性分析，均值比较，独立样本均值检验一、数据调查（1）数据调查方法：由于学校的班级比较多，涉及到学生有上千人，如果对于每一个学生的学习成绩进行普查，会加大工作难度，并且不利于从繁杂的数据中获取信息。

因此采用抽样的方法进行数据调查。

（2）数据来源：抽取一班、二班的各十名，共二十名同学，采集语文成绩，数学成绩，英语成绩作为本次统计分析的表1 学生成绩表（原始数据）二、spss软件应用分析1、频数分析（1）语文成绩的频数分析由分析可得，语文成绩为86分的最多，占总人数15% （2）数学成绩频数分析由此得知，数学成绩为60分的人数最多，占总人数的15%。

（3）英语成绩频数分析有分析得知，英语成绩为78分的人最多。

占总人数的15%。

2、描述性统计有分析得知：语文成绩的最低分是66分，最大值是88分，标准差是7.725。

数学成绩的最低分是40分，最大值是90分，标准差是13.214 。

英语的最低分是44分，最大值是89分，标准差是10.723可见，英语的标准差最大，水平相差较大。

3、均值比较独立样本均值检验一班和二班的英语成绩分组统计量表独立样本均值检验表由图得知：分组统计量表显示两组数据的样本容量，均值，标准差，和抽样平均误差。

一班的英语平均成绩低于二班。

独立样本均值检验表包含了两组样本的独立检验统计量。

第6卷第5期辽宁工学院学报V o l .6　N o .52004年10月JOU RNAL O F L I AON I N G I N ST ITU T E O F T ECHNOLO GYO ct.2004①正态分布密度及学生考试成绩统计李中复,吕秀芳,王大雷(辽宁工学院机械工程与自动化学院,辽宁锦州　121001)摘要:学生考试成绩统计应符合正态分布规律。

本文提出学生成绩正态分布的形成条件,分析了数学期望和均方差的变化对正态曲线形状的影响,进而依据学生成绩的分布曲线判断教师讲授与学生学习两方面的质量准则。

关键词:正态分布;学生成绩;数学期望中图分类号:G 642.474 文献标识码:A 文章编号:100823391(2004)0520109202一、引言一般学校教务部门要求教师使学生成绩服从正态分布。

但如何分析不能形成正态分布的考试成绩及如何分析不同形状的正态分布曲线,未见有关的论述。

本文从正态分布曲线方差的不同、数学期望的差异分析得出对教师教学与学生学习两方面评价依据。

二、正态分布与直方图学生考试成绩通常按正态分布。

正态分布的分布密度及其定义域参数条件如下:P N (x )=12ΠΡe -(x-Λ)22Ρ2公式中:P N (x )-分布密度;Λ-数学期望;图1　正态分布Ρ-均方差;-∞<X <∞正态分布曲线如图1所示。

在日常生活中,往往用不着这么精确的曲线,而用分布密度的直方图替代如图2所示。

图2是工科大学某课程学生考试成绩直方图。

考生总数380名。

图中,前面为系列1,代表学生分数段:50～60、60～70、70～80、80～90和90～100。

后排为系列2,代表相应分数段学生人数:69、32、51、79、14.该数列与分布密度:69 380、32 380、51 380、79 380、14 380成比例。

图2　学生成绩直方三、学生成绩正态分布曲线分析(一)正态曲线生成条件1.在统计样本中不得有弃学逃学学生,如果该类学生有一定比例势必使低分段学生分布密度高于正态分布曲线。

<<SPSS统计分析软件>> 课程设计报告班级姓名学号指导教师用统计软件spss分析学生成绩摘要：应用统计软件spss，对某校一、二班学生语文，数学，英语成绩进行分析。

学生成绩分析是考试后老师应做的一项比较麻烦的工作，主要包括：计算平均值和标准差，绘制学生成绩分布直方图等，用统计分析软件spss来进行这类数据的处理，速度快，直观，全面。

spss是世界顶尖的统计软件，其功能-几乎涵盖了数理统计的各个方面，适用于自然科学于社会科学各个领域进行分析统计，给人们进行数据分析爱来很大方便。

关键字：频数分析，描述性分析，均值比较，独立样本均值检验一、数据调查（1）数据调查方法：由于学校的班级比较多，涉及到学生有上千人，如果对于每一个学生的学习成绩进行普查，会加大工作难度，并且不利于从繁杂的数据中获取信息。

因此采用抽样的方法进行数据调查。

（2）数据来源：抽取一班、二班的各十名，共二十名同学，采集语文成绩，数学成绩，英语成绩作为本次统计分析的表1 学生成绩表（原始数据）二、spss软件应用分析1、频数分析（1）语文成绩的频数分析由分析可得，语文成绩为86分的最多，占总人数15% （2）数学成绩频数分析由此得知，数学成绩为60分的人数最多，占总人数的15%。

（3）英语成绩频数分析有分析得知，英语成绩为78分的人最多。

占总人数的15%。

2、描述性统计有分析得知：语文成绩的最低分是66分，最大值是88分，标准差是7.725。

数学成绩的最低分是40分，最大值是90分，标准差是13.214 。

英语的最低分是44分，最大值是89分，标准差是10.723可见，英语的标准差最大，水平相差较大。

3、均值比较独立样本均值检验一班和二班的英语成绩分组统计量表独立样本均值检验表由图得知：分组统计量表显示两组数据的样本容量，均值，标准差，和抽样平均误差。

一班的英语平均成绩低于二班。

独立样本均值检验表包含了两组样本的独立检验统计量。

SPSS统计分析分析案例案例：影响学生学业成绩的因素分析1.引言学业成绩作为评估学生学习成绩的重要指标，对于学校和家庭来说具有重要意义。

了解影响学生学业成绩的因素，对于制定有效的教学和管理措施具有指导意义。

本研究旨在通过SPSS统计软件对影响学生学业成绩的因素进行分析。

2.方法2.1参与者本研究的参与者为100名来自不同年级和专业的大学生。

2.2变量本研究共选取了以下影响学生学业成绩的因素作为自变量：学习时间、课堂参与度、家庭背景、学习动机、学习方法、自律性等。

学业成绩作为依变量。

2.3测量工具为了获取相关数据，本研究使用了以下测量工具：-学习时间：参与者填写每周学习时间的小时数。

-课堂参与度：参与者填写自己在课堂上的活跃程度，范围从1（非常低）到5（非常高）。

-家庭背景：参与者填写自己的家庭收入水平，范围从1（非常低）到5（非常高）。

-学习动机：参与者填写自己的学习动机程度，范围从1（非常低）到5（非常高）。

-学习方法：参与者选择自己使用的学习方法，包括书本阅读、听讲座、做练习等。

-自律性：参与者填写自己对学习的自律性程度，范围从1（非常低）到5（非常高）。

2.4数据分析为了分析影响学生学业成绩的因素，本研究将使用SPSS统计软件进行多元线性回归分析。

首先，我们将通过描述性统计分析了解参与者的学习时间、课堂参与度、家庭背景、学习动机、学习方法、自律性的情况。

然后，将进行相关分析，以评估各个因素之间的相关性。

最后，通过多元线性回归分析，确定各个因素对学业成绩的影响。

3.结果通过数据分析得到的初步结果显示，学习时间、课堂参与度、学习动机、自律性对学业成绩有显著的正向影响，而家庭背景因素对学业成绩影响较小。

具体来说，多元线性回归分析结果显示，学习时间、课堂参与度、学习动机和自律性对学业成绩的影响是显著的（p<0.05）。

然而，家庭背景对学业成绩的影响不显著（p>0.05）。

此外，学习方法与学业成绩之间的关系也需要进一步研究。

基于SPSS软件的学生成绩相关性研究基于SPSS软件的学生成绩相关性研究引言：学生成绩是评判学生学习成效的重要指标之一，同时也是学校教育质量的重要反映。

了解学生成绩的相关性，对于教育部门和学校管理者制定教学方案、进行学生激励具有重要意义。

本研究旨在利用SPSS软件对学生成绩之间的关联进行分析，明确学生成绩之间的相关性，为提高学生学习成绩和教育教学质量提供参考。

方法：1. 数据收集：本研究选择了30名高中生作为研究对象，他们来自同一所学校的不同年级。

通过学校档案和问卷调查的方式，收集了这些学生在不同科目的期末成绩，包括语文、数学、英语、物理、化学、生物等。

2. 数据处理：利用SPSS软件导入数据，进行数据清洗工作。

对于缺失数据以及异常数据进行处理和排除。

3. 数据分析：计算每个学生在不同科目之间的相关系数。

利用SPSS软件的相关性分析函数，得出不同科目之间的相关性系数，包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。

结果：通过对数据的处理和分析，得出了以下结果：1. 在皮尔逊相关系数方面，结果显示了不同科目之间的正相关和负相关。

- 语文和英语之间的相关系数为0.75，表示二者之间存在较强的正相关关系；- 数学和物理之间的相关系数为0.65，表示二者之间存在一定的正相关关系；- 化学和生物之间的相关系数为0.48，表示二者之间存在一定的正相关关系；- 但是数学和英语之间的相关系数为-0.33，表示二者之间存在一定的负相关关系。

2. 在斯皮尔曼相关系数方面，结果显示了不同科目之间的秩次相关关系。

- 语文和英语之间的斯皮尔曼相关系数为0.64，说明二者之间存在较强的秩次相关关系；- 数学和物理之间的斯皮尔曼相关系数为0.55，说明二者之间存在一定的秩次相关关系；- 化学和生物之间的斯皮尔曼相关系数为0.42，说明二者之间存在一定的秩次相关关系；- 数学和英语之间的斯皮尔曼相关系数为-0.31，说明二者之间存在一定的负相关关系。