这份试卷难易适中，从题量和时间安排上来说题量不是很大. 所考内容深入浅出地将教材中的全部内容展现在学生的试卷中，并注重考查学生活学活用的数学能力 从卷面情况来看，命题基本上符合本课程的教学要求。整个试题可以说全面考查了学生的综合学习能力，全面考查学生对教材中的基础知识掌握情况、基本技能的形成情况及对数学知识的灵活应用能力。把学生对数学知识的实际应用融于试卷之中，基本做到不出偏题、怪题、过难的题，紧密联系生活实际，更好地增强学生学数学、用数学的兴趣和信心。 多关注差生，用耐心加鼓励的方法对症下药，多抓基础。根据学生的不同特点对他们因材施教，从而提高学生的整体素质. 要在今后的教学中培养学生从多方面、多角度去思考，把所学的知识应用于实际中。教育他们要灵活应用所学知识解决实际问题的能力。 试卷分析 本次期末测试卷基本上把握住了教材的内容,难易适度,既注重对学生基础知识的考察，又注重对学生各方面能力的培养.试题活.想。 2、存在的几个问题： 1、整体上看，学生书写的不够规范，不够整洁。 2、有的学生逻辑思维能力不够，分析判断能力差。 3.学生不会审题，不理解题意。 4.有些题型训练不到位，学生失误多。 13501 从卷面情况来看，命题基本上符合本课程的教学要求。整个试题可以说全面考查了学生的综合学习能力，全面考查学生对教材中的基础知识掌握情况、基本技能的形成情况及对数学知识的灵活应用能力。把学生对数学知识的实际应用融于试卷之中，基本做到不出偏题、怪题、过难的题，紧密联系生活实际，更好地增强学生学数学、用数学的兴趣和信心。从成绩分布图可以看出本班的优秀率和及格率都比较高，充分的肯定了教师的教学方法和本班学生的学习能力。
（一）原理 一、基本思想 在实际问题中，有些随机因素是很难人为控制的，但它们又会对结果产生显著影响。如果忽略这些因素的影响，则有可能得到不正确的结论。这种影响的变量称为协变量（一般是连续变量）。 例如，研究3种不同的教学方法的教学效果的好坏。检查教学效果是通过学生的考试成绩来反映的，而学生现在考试成绩是受到他们自身知识基础的影响，在考察的时候必须排除这种影响。 协方差分析将那些难以控制的随机变量作为协变量，在分析中将其排除，然后再分析控制变量对于观察变量的影响，从而实现对控制变量效果的准确评价。 协方差分析要求协变量应是连续数值型，多个协变量间互相独立，且与控制变量之间没有交互影响。前面单因素方差分析和多因素方差分析中的控制变量都是一些定性变量，而协方差分析中既包含了定性变量（控制变量），又包含了定量变量（协变量）。 协方差分析在扣除协变量的影响后再对修正后的主效应进行方差分析，是一种把直线回归或多元线性回归与方差分析结合起来的方法，其中的协变量一般是连续性变量，并假设协变量与因变量间存在线性关系，且这种线性关系在各组一致，即各组协变量与因变量所建立的回归直线基本平行。 当有一个协变量时，称为一元协方差分析，当有两个或两个以上的协变量时，称为多元协方差分析。
二、协方差分析需要满足的条件 （1）自变量是分类变量，协变量是定距变量，因变量是连续变量；对连续变量或定距变量的协变量的测量不能有误差； （2）协变量与因变量之间的关系是线性关系，可以用协变量和因变量的散点图来检验是否违背这一假设；协变量的回归系数（即各回归线的斜率）是相同的，且不等于0，即各组的回归线是非水平的平行线。否则，就有可能犯第一类错误，即错误地接受虚无假设； （3） 自变量与协变量相互独立，若协方差受自变量的影响，那么协方差分析在检验自变量的效应之前对因变量所作的控制调整将是偏倚的，自变量对因变量的间接效应就会被排除； （4）各样本来自具有相同方差σ2的正态分布总体，即要求各组方差齐性。 三、基本理论 1. 观测值=均值+分组变量影响+协变量影响+随机误差. 即 ()ij i ij ij y u t x x βε=++-+ （1） 其中，X 为所有协变量的平均值。 注：在方差分析中，协变量影响是包含在随机误差中的，在协方差分析中需要分离出来。 用协变量进行修正，得到修正后的y ij (adj)为 (adj)()ij ij ij i ij y y x x u t βε=--=++ 就可以对y ij (adj)做方差分析了。关键问题是求出回归系数β. 2. 总离差=分组变量离差+协变量离差+随机误差，
如何进行试卷质量分析 试卷分析是对教学测试的反思、是对教师教的反思、也是对学生学的反思，试卷分析是提高命题水平必不可少的一个环节。试卷分析包括：⑴介绍考试基本情况；⑵介绍试卷的特点；⑶统计学生解答情况；⑷对今后教学的启示；⑸对今后命题的建议。 一、介绍考试类型 试卷分析要说明本次考试是什么类型、什么范围的考试，考试的目的是什么，试题由什么人命题的。 二、介绍试卷的特点试卷分析要介绍试卷考查的范围、知识点及分值、试卷结构（题型比例、分值）、命题特点等。 三、统计数据试卷分析要统计有关数据，数据来源：全体考生、也可随机抽取样本，样本容量尽可能大一些。有关数据包括： ⑴各题统计数据（难度、区分度）； ①难度计算 １．难度指应试者解答试题的难易程度，它是衡量测评试题质量的一个重要指标参数。客观题难度计算公式：P（难度指数）＝试题答对人数/考生人数；主观题难度计算公式：P ＝试题平均得分/试题满分。试卷难度计算公式：P＝为平均分，K为试卷满分值。易、中、难的标准为：易：P≥0.7，中：0.4≤P≤0.69，难：P≤0.39；P值越大，难度越低，P值越小，难度越高。一般来说，难度值平均在0.5最佳，难度值过高或过低，都会降低测验的信度。当然，在实际的评价过程中，测验的难度水平多高才合适，也还要取决于测验的目的。如果教师要对学生的知识准备状况进行一次诊断性测验，为了真实、准确地了解学生的知识掌握情况，测验难度大一点也是正常的。 ２．计算方法 （1）客观性试题难度P（这时也称通过率）计算公式： P=k/N（k为答对该题的人数，N为参加测验的总人数） （2）主观性试题难度P计算公式： P=X/M（X为试题平均得分；M为试题满分） （3）适用于主、客观试题的计算公式： P=（P H+P L）/2（P H、P L分别为试题针对高分组和低分组考生的难度值）
协方差分析的基本原理 1．协方差分析的提出 无论是单因素方差分析还是多因素方差分析，它们都有一些人为可以控制的控制变量。在实际问题中，有些随机因素是很难人为控制的，但它们又会对结果产生显著影响。如果忽略这些因素的影响，则有可能得到不正确的结论。 例如，研究3种不同的教学方法的教学效果的好坏。检查教学效果是通过学生的考试成绩来反映的，而学生现在考试成绩是受到他们自身知识基础的影响，在考察的时候必须排除这种影响。又比如，考查受教育程度对个人工资是否有显著影响，这时必须考虑工作年限因素。一般情况下，工作年限越长，工资就越高。在研究此问题时必须排除工作年限因素的影响，才能得出正确的结论。再如，如果要了解接受不同处理的小白鼠经过一段时间饲养后体重增加量有无差别，已知体重的增加和小白鼠的进食量有关，接受不同处理的小白鼠其进食量可能不同，这时为了控制进食量对体重增加的影响，可在统计阶段利用协方差分析（Analysis of Covariance），通过统计模型的校正使得各组在“进食量”这个变量的影响上相等，即将进食量作为协变量，然后分析不同处理对小白鼠体重增加量的影响。 为了更加准确地控制变量不同水平对结果的影响，应该尽量排除其它在实验设计阶段难以控制或者是无法严格控制的因素对分析结果的影响。利用协方差分析就可以完成这样的功能。协方差分析将那些难以控制的随机变量作为协变量，在分析中将其排除，然后再分析控制变量对于观察变量的影响，从而实现对控制变量效果的准确评价。 协方差分析要求协变量应是连续数值型，多个协变量间互相独立，且与控制变量之间没有交互影响。前面单因素方差分析和多因素方差分析中的控制变量都是一些定性变量，而协方差分析中既包含了定性变量（控制变量），又包含了定量变量（协变量）。协方差分析在扣除协变量的影响后再对修正后的主效应进行方差分析，是一种把直线回归或多元线性回归与方差分析结合起来的方法，其中的协变量一般是连续性变量，并假设协变量与因变量间存在线性关系，且这种线性关系在各组一致，即各组协变量与因变量所建立的回归直线基本平行。当有一个协变量时，称为一元协方差分析，当有两个或两个以上的协变量时，称为多元协方差分析。以下将以一元协方差分析为例，讲述协方差分析的基本思想和步骤。 2．协方差分析的计算公式 以单因素协方差分析为例，总的变异平方和表示为： Q Q Q Q ++ 总控制变量协变量随机变量 ＝ 协方差分析仍然采用F检验，其零假设 H为多个控制变量的不同水平下，各总体平均值没有显著差异。 F统计量计算公式为： 2 2 S F S 控制变量 控制变量 随机变量 ＝, 2 2 S F S 协变量 协变量 随机变量 ＝ 以上F统计量服从F分布。SPSS将自动计算F值，并根据F分布表给出相应的相伴概率值。 如果F 控制变量 的相伴概率小于或等于显著性水平，则控制变量的不同水平对观察变量产生了显著的影响；如 果F 协变量 的相伴概率小于或等于显著性水平，则协变量的不同水平对观察变量产生了显著的影响。 3．协方差分析需要满足的假设条件 （1）自变量是分类变量，协变量是定距变量，因变量是连续变量； （2）对连续变量或定居变量的协变量的测量不能有误差； （3）协变量与因变量之间的关系是线性关系，可以用协变量和因变量的散点图来检验是否违背这一假设；（4）协变量的回归系数是相同的。在分类变量形成的各组中，协变量的回归系数（即各回归线的斜率）必须是相等的，即各组的回归线是平行线。如果违背了这一假设，就有可能犯第一类错误，即错误地接受虚无假设。
如何出好一份试卷 如何出好一份试卷，以及怎样进行试卷分析，黎校长把这个作业交给我，其实我也 不是很专业，只能凭个人的理解和在网上搜集到的一些资料和大家一起探讨。一名教师，除了要能在课堂上上好课，还要能把握学生对知识的掌握情况，这就要通过检测来了解学生学习中存在的问题。检测的渠道多种多样，但最为普遍，可行性最强的方式还是考试，考试是教育评价的有力工具，是人们普遍认为操作起来最简单、最直接、也最公平的测量手段，它对教育活动具有很强的导向作用。而考试的导向作用主要体现在命题中，一份试卷能引导教师日常教学行为、促进学生的发展性评价，所以出好一份试卷在教学中是一个非常关键的环节。能否出一份好的试卷，则是教师的教学基本功的一个重要方面，同时也能很好地反映一名教师的教学水平。一份试卷出好后，质量怎样，能否正确评价学生的学习，促进老师的教学，又需要我们对试卷进行科学准确地分析，从中找到我们的亮点，找到我们的不足，找到存在的问题，从而激励学生的学习，改进教师的教学。那么如何出好一份试卷，如何进行试卷分析呢？下面我就这两个问题谈谈我个人的看法。先说说怎样出好一份试卷。 一、指导思想 以《课程标准》为导向，以教材为依托，立足校情学情，面向全体学生，语文力求体现“大语文观”的教学理念，注重考查学生的语文综合能力，实现语文课程学习目标达成与学生个性张扬的和谐统一。数学要以四基为目标，联系学生的生活实际，突出数学的实践性和 应用性，注重学生能力和素养的考查，从而有效深化课程改革，推进素质教育。 二、命题原则 （1）导向性原则。以《课程标准》（正式版）为导向，命题的覆盖面应包括教材的主 要内容，反映教材的基本要求。命题应具有较高的信度、效度，合理的难度和必要的区分度。 信度是指试卷的可靠性，是试卷可靠程度的指标。考生分数要比较真实地反映考生的实 际水平。同一试卷对考生重复测验时，或两个平行试卷对考生测验时，所得分数都要相对稳 定、前后一致。也就是成绩有一定的真实性，稳定性。信度高的试题很少受到外部因素的影 响，对任何学生的多次测定都会产生比较稳定的、前后一致的效果。过难或过易的试题都会 降低试卷的信度。
多因素方差分析 多因素方差分析是对一个独立变量是否受一个或多个因素或变量影响而进行的方差分析。SPSS调用“Univariate”过程，检验不同水平组合之间因变量均数，由于受不同因素影响是否有差异的问题。在这个过程中可以分析每一个因素的作用，也可以分析因素之间的交互作用，以及分析协方差，以及各因素变量与协变量之间的交互作用。该过程要求因变量是从多元正态总体随机采样得来，且总体中各单元的方差相同。但也可以通过方差齐次性检验选择均值比较结果。因变量和协变量必须是数值型变量，协变量与因变量不彼此独立。因素变量是分类变量，可以是数值型也可以是长度不超过8的字符型变量。固定因素变量(Fixed Factor)是反应处理的因素;随机因素是随机地从总体中抽取的因素。 [例子] 研究不同温度与不同湿度对粘虫发育历期的影响，得试验数据如表5-7。分析不同温度和湿度对粘虫发育历期的影响是否存在着显著性差异。 表5-7 不同温度与不同湿度粘虫发育历期表 数据保存在“DATA5-2.SAV”文件中，变量格式如图5-1。 1）准备分析数据 在数据编辑窗口中输入数据。建立因变量历期“历期”变量，因素变量温度“A”，湿度为“B”变量，重复变量“重复”。然后输入对应的数值，如图5-6所示。或者打开已存在的数据文件“DATA5-2.SAV”。
图5-6 数据输入格式 2）启动分析过程 点击主菜单“Analyze”项，在下拉菜单中点击“General Linear Model”项，在右拉式菜单中点击“Univariate”项，系统打开单因变量多因素方差分析设置窗口如图5-7。 图5-7 多因素方差分析窗口 3）设置分析变量 设置因变量:在左边变量列表中选“历期”，用向右拉按钮选入到“Dependent Variable：”框中。 设置因素变量:在左边变量列表中选“a”和“b”变量，用向右拉按钮移到“Fixed Factor(s):”框中。可以选择多个因素变量。由于内存容量的限制，选择的因素水平组合数(单元数)应该尽量少。
任课教师签字: 教研室主任签字: 年月日年月日
填 表 说 明 1、“试卷分析表”由阅卷组按课程填写（非教考分离科目由任课教师填写），“成绩分析表”由任课教师根据成绩、试卷分析表和试卷按教学班填写。 2、标准差：计算公式：n x x n i i 2 1 ) (∑=- （i x ：每位学生成绩；x :平均分;n 为 学生数） 3、试卷难度系数：反映试卷的难易程度，用L 描述，其计算公式为： L=X ÷W X ：参考学生平均分，W ：试卷总分。 难度评价：难度系数<0..65为难； 0. 65－0. 71为较难； 0..71－0.78为合适； >0.79为容易。 4、试卷区分度：“区分度”反映试题区分不同水平受试者的程度，即对不同受试者的水平的鉴别程度。公式为：D=2（X H -X L ）÷W 其中X H ----高分组平均得分，X L ----低分组平均得分，W----试卷总分。高分组指把成绩从高往低排序后,前面50%的那一部分；低分组指后面50%的那一部分。 区分度评价：0.4以上为非常良好；0.3-0.39为良好；0.2-0.29为一般，仍需再改进；0.19以下为差。 5、试卷的效度：考察该试卷是否考核了应考核的内容，有没有偏离考试的目的。（可对照考纲分析）。 6、试卷质量评价：由阅卷组从试卷的容量（包含哪些内容）、有哪些题型、试卷的题量、试卷中的错误、学生对所学课程掌握的程度等多方面进行分析。 7、教学情况与学习情况分析、改进措施及建议：由任课教师根据成绩和试卷分析对所教课程的教与学方面总体情况进行分析并提出改进措施和建议。 8、成绩分布直方图可在表上直接画出，也可以利用电子表格画出后粘贴。 如下图： 9、各课程可根据课程的特点，有关指标可作适当的调整，调整后的指标要作书面说明。 10、有选项的栏目中请在相应的选项上打“√” 11、以上两表均一式两份，一份用于开课系按学期汇总存档，另一份与学生答卷一起存档。 12、此表挂在信息平台，可从信息平台下载。
院教〔2006〕21号 关于印发《考试命题试卷分析成绩评定试卷整理等应该注意的 问题》的通知 各系、部、教学中心： 为加强教学过程管理，提高教学管理水平，教务处研究提出了有关考试命题、试卷分析、成绩评定和试卷整理装订等应该注意的问题，现印发给你们，望你们按此通知的要求做好命题、试卷分析、成绩评定和试卷整理装订等工作。 湖北汽车工业学院教务处 二○○六年五月二十五日 主题词:考试命题试卷分析成绩评定试卷整理通知 湖北汽车工业学院教务处2006年5月25日印发 共印30份
关于考试命题、试卷分析、成绩评定、试卷整理等 应该注意的问题 一．考试命题 1.试卷命题的期望值Eζ表示什么? 答:试卷命题的期望值Eζ是命题时对学生考试平均成绩x的预计，从另一个角度也可以说是命题教师对于教学情况掌握程度的衡量尺度，学生考试的平均成绩x与期望值Eζ符合(值越接近)程度越好，说明命题教师对学生学习情况掌握得非常清楚，命题的质量越好；反之，则说明命题教师对学生的学习情况不甚了解，命题的质最也就越差。 2．期望值Eζ与平均值有什么关系? 答:按教育部有关的规定，试卷命题的期望值Eζ应符合 x-?E 2 不符合此条件，即视为命题情况异常，就应对此情况进行分析。 期望值Eζ一般应选择在70-80间为宜，Eζ值低于70，不及格率会超过15%以上，高于80则不及格率会低于5%，过大过小的不及格率都将有碍于教学质量的进一步提高。 3.命题时应注意些什么问题? 答: (1)依据课程教学大纲命题。课程教学大纲不仅是教师进行课程教学的依据，也是教师命题的依据，超过或者低于课程教学大纲的试卷都是不符合要求的。
23. 协方差分析 （一）原理 一、基本思想 在实际问题中，有些随机因素是很难人为控制的，但它们又会对结果产生显著影响。如果忽略这些因素的影响，则有可能得到不正确的结论。这种影响的变量称为协变量（一般是连续变量）。 例如，研究3种不同的教学方法的教学效果的好坏。检查教学效果是通过学生的考试成绩来反映的，而学生现在考试成绩是受到他们自身知识基础的影响，在考察的时候必须排除这种影响。 协方差分析将那些难以控制的随机变量作为协变量，在分析中将其排除，然后再分析控制变量对于观察变量的影响，从而实现对控制变量效果的准确评价。 协方差分析要求协变量应是连续数值型，多个协变量间互相独立，且与控制变量之间没有交互影响。前面单因素方差分析和多因素方差分析中的控制变量都是一些定性变量，而协方差分析中既包含了定性变量（控制变量），又包含了定量变量（协变量）。 协方差分析在扣除协变量的影响后再对修正后的主效应进行方差分析，是一种把直线回归或多元线性回归与方差分析结合起来的方法，其中的协变量一般是连续性变量，并假设协变量与因变量间存在线性关系，且这种线性关系在各组一致，即各组协变量与因变量所建立的回归直线基本平行。 当有一个协变量时，称为一元协方差分析，当有两个或两个以上
的协变量时，称为多元协方差分析。 二、协方差分析需要满足的条件 （1）自变量是分类变量，协变量是定距变量，因变量是连续变量；对连续变量或定距变量的协变量的测量不能有误差； （2）协变量与因变量之间的关系是线性关系，可以用协变量和因变量的散点图来检验是否违背这一假设；协变量的回归系数（即各回归线的斜率）是相同的，且不等于0，即各组的回归线是非水平的平行线。否则，就有可能犯第一类错误，即错误地接受虚无假设； （3）自变量与协变量相互独立，若协方差受自变量的影响，那么协方差分析在检验自变量的效应之前对因变量所作的控制调整将是偏倚的，自变量对因变量的间接效应就会被排除； （4）各样本来自具有相同方差σ2的正态分布总体，即要求各组方差齐性。 三、基本理论 1. 观测值=均值+分组变量影响+协变量影响+随机误差. 即 ()ij i ij ij y u t x x βε=++-+（1） 其中，X 为所有协变量的平均值。 注：在方差分析中，协变量影响是包含在随机误差中的，在协方差分析中需要分离出来。 用协变量进行修正，得到修正后的y ij (adj)为 (adj)()ij ij ij i ij y y x x u t βε=--=++ 就可以对y ij (adj)做方差分析了。关键问题是求出回归系数β.
2016-2017学年度第二学期期末试卷分析表 时间：2017 年 6 月29 日 教师科目数学班级三（3） 评价 项目 评价内容 试卷的特点本次试卷的试题题量适中，紧扣大纲要求，重视基础知识。试题的难易适中，出题全面，有些题目思维含量高，例如选择题中的第2题，考查了位置的相对性，需要学生通过画图而得到正确的答案。试题题型灵活、全面，很好地考察了学生对前两单元所学知识的全面掌握。本次试题从学生熟悉的生活索取题材，例如：填空题第3、9题，选择题第1题，把枯燥的知识生活化、情景化。本次试卷通过不同的出题形式，全面的考查了学生的计算能力、观察能力和判断能力以及综合运用知识解决生活问题的能力 试卷中反映的问题及失分率1.口算：5题。全班对此掌握的还可以，只有个别学生由于粗心错几题。2.填空：共9题。错误最多的是第2题的后面两个空和第3题。由于平常我们都是用上北、下南、左西、右东来表示方向，而此题用在了生活中，导致学生对左、右表示的方向分不清楚。而第3题则是常识题，学生知识面还不够广。3.选择题：共10题。错误最多的是第1题和第4题。主要是学生审题不够清楚。4.用竖式计算：共18分。由于学生横式上漏写答案或者漏写余数而扣分，但总体上，学生对除数是一位数的除法计算已基本掌握。 对教学中的启发和建议1.从教师自身找原因，平时教师应多研究题型，让学生对所学知识能够举一反三，灵活掌握。2.需要提高学生的审题能力，审题是做题的第一步，只有审清题目，弄明白题目的意思，才能做到有的放矢。平时上课要充分发挥学生的独立自主性，放手让学生自己读题，自己分析题中的条件，教师只能在必要时进行一些引导或启发，只有这样才能使学生的能力得到全面的发展。3.加强算理教学，注重计算题和口算题的练习，并养成算后检验的好习惯。4.在以后的教学中，加强知识与生活的联系，提供大量信息，让学生各取所需，自己提问自己解答。在练习中设置开放性题目，为不同层次的学生学好数学创设平等机会。还可以实行“小老师”帮扶，提高“转差”的效果。
简单教程0 2 1.相关配套数据已经上传百度文库： 2.配套软件SPSS 17.0 已经上传百度文库； 百度文库搜索“SPSS简单教程配套数据及软件_chenxy” 百度云盘链接； 3 协方差分析 (2) 3.1 单因素协方差分析 (2) 3.2 双因素协方差分析 (4) 3.2.1 无交互作用的协方差分析 (4) 3.2.2 有交互作用的协方差分析................................................... 错误！未定义书签。
3 协方差分析 课程内容： 协方差分析 这种不是在试验中控制某个因素，而是在试验后对该因素的影响进行估计，并对试验指标的值作出调整的方法称为统计控制 以统计控制为目的，利用线性回归消除混杂因素的影响后再进行的方差分析，称为协方差分析； 所需要统计控制的一个或多个因素，称为协变量； 1.自变量是分类变量，协变量是定距变量，因变量是连续变量； 2.对连续变量或定距变量的协变量的测量不能有误差； 3.协变量与因变量之间的关系是线性关系，可以用协变量和因变量的散点图来检验是否违 背这一假设； 4.协变量的回归系数是相同的。在分类变量形成的各组中，协变量的回归系数（即各回归 线的斜率）必须是相等的，即各组的回归线是平行线。如果违背了这一假设，就有可能犯第一类错误，即错误地接受虚无假设。 5.自变量与协变量是直角关系，即互不相关，它们之间没有交互作用。如果协方差受自变 量的影响，那么协方差分析在检验自变量的效应之前对因变量所作的控制调整将是偏倚的，自变量对因变量的间接效应就会被排除。 分类变量：以班级将学生分类班级即为分类变量 定距变量：刻度级变量定距定比 连续变量：可以用小数表示的变量 协方差分析：将回归分析与方差分析相结合的一种分析方法 3.1 单因素协方差分析 判断是否需要做协方差分析 1）对自变量做单因素方差分析 2）对自变量和因变量做相关分析 方差齐性检验和回归系数的假设检验（斜率同质性检验），只有满足上述条件后才能应用，否则不宜适用 操作步骤1 （数据见文件20151022_单因素协方差分析） 1.在Variable View 窗口定义变量 肥料（nominal 并设定标签值1~3 肥料A~C ） 第一年产量（Scale） 第二年产量（Scale） （判断需不需要做协方差分析） 操作步骤1 ： 先对第一年产量为协变量进行单因素协方差分析： Analyze -> Compare Means -> one-way ANOVA Continue -> OK 结果如下： 由表可知：F=6.340 sig.(P值)=0.007 < 0.05 表明拒绝原假设H0，有95%的把握认为第一年的产量是有显著性差异的 操作步骤2 ： Analyze ->Correlate -> Bivariate 进入Bivariate Correlations 窗口勾选Pearson
2018-2019学年度第一学期期末考试 小学三年级道德与法治试卷分析报告 一、整体情况分析 一、试卷的评价 （一）试卷的基本情况 《道德与法治》考试时间为90分钟，满分100分。本学科期末考试的题型由单项选择题、简答题这两个个部分组成，每个部分为50分。 （二）试卷的基本特点 1、基础性强。试题立足于基础知识，与学生的生活和学习密切相关，以重点知识来设计题目。重在考查学生对基础知识的掌握情况。 2、难易适中。整卷的试题难度应该说是比较适中的，考试内容都为课本上的基础性知识和基本概念的理解。 3、题目设计具有灵活性。此次命题类型比较多样，比如简答题部分有判断题、阅读漫画进行解答、还有连线题等，总体来说出题方式比较多元化，具有很大的灵活性和新颖性。 二、考生答题情况 考生的基本功有待提高，错别字现象、字迹模糊不清现象、语言表达不通顺现象等依然存在。说明学生的基本功不扎实，基础打的不牢。考生理解题意、分析问题、解决问题能力不强。答卷中答非所问，文字表达不切要点等现象也很严重。有许多同学做题不认真，没有认真审题，对题意理解不深，考虑问题不全面，造成不必要的丢分。 3、考生的应
试能力不强。很多学生不理解考试的问题，不能回答，造成失分。这就表明考生如何选择有效信息作答的应试能力有待提高。总之，考生在答卷过程中所呈现出来的一系表象，为指导我们今后的教学和考试提供可贵的一手资料，我们应深刻剖析。这就要求我们在今后的教学中要注重学生综合能力的提高。 二、试题结构及特点 首先，第一部分是客观题，共计73分，主要考察学生对基础知识的掌握情况。选择题得分率为70%左右，当然，这和平时作业有着密切的联系，这也说明老师和学生在平时的课堂教学中特别注重对基础知识的把握。其次，第二部分为简答题，共计27分，本题主要考察学生上课认真听讲和做笔记的能力。一般来说，简答题考的就是课本上的知识点，认真听讲和认真做笔记的同学则可以考出优异的分数，但好多学生由于对课本知识把握不是很好，所以简答题部分失分很严重，比如简答题第一小题，考察的是思维的独立性的含义，这是教材原原本本的知识点，但是好多同学却答不出来，失分很严重，这也说明学生基础知识把握不牢。 三、存在的问题 1、考生的基本功有待提高，错别字现象、字迹模糊不清现象、语言 表达不通顺现象等依然存在。说明学生的基本功不扎实，基础打的不牢。 2、考生理解题意、分析问题、解决问题能力不强。答卷中答非所问，
第六章方差分析 第一节Simple Factorial过程 6.1.1 主要功能 6.1.2 实例操作 第二节General Factorial过程 6.2.1 主要功能 6.2.2 实例操作 第三节Multivarite过程 6.3.1 主要功能 6.3.2 实例操作 方差分析是R.A.Fister发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状，造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。方差分析的基本思想是：通过分析研究中不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。 方差分析主要用于：1、均数差别的显著性检验，2、分离各有关因素并估计其对总变异的作用，3、分析因素间的交互作用，4、方差齐性检验。 第一节 Simple Factorial过程 6.1.1 主要功能 调用此过程可对资料进行方差分析或协方差分析。在方差分析中可按用户需要作单因素方差分析（其结果将与第五章第四节相同）或多因素方差分析（包括医学中常用的配伍组方差分析）；当观察因素中存在有很难或无法人为控制的因素时，则可对之加以指定以便进行协方差分析。 6.1.2 实例操作 [例6-1]下表为运动员与大学生的身高（cm）与肺活量（cm3）的数据，考虑到身高与肺活量有关，而一般运动员的身高高于大学生，为进一步分析肺活量的差异是否由于体育锻炼所致，试作控制身高变量的协方差分析。
6.1.2.1 数据准备 激活数据管理窗口，定义变量名：组变量为group （运动员=1，大学生=2），身高为x ，肺活量为y ，按顺序输入相应数值，建立数据库，结果见图6.1。 图6.1 原始数据的输入 6.1.2.2 统计分析 图6.2 协方差分析对话框
One-Way ANOVA过程 One-Way ANOVA过程用于进行两组及多组样本均数的比较，即成组设计的方差分析，如果做了相应选择，还可进行随后的两两比较，甚至于在各组间精确设定哪几组和哪几组进行比较。 界面说明 【Dependent List框】 选入需要分析的变量，可选入多个结果变量（应变量）。 【Factor框】 选入需要比较的分组因素，只能选入一个。 【Contrast钮】 弹出Contrast对话框，用于对精细趋势检验和精确两两比较的选项进行定义。 o Polynomial复选框定义是否在方差分析中进行趋势检验。 o Degree下拉列表和Polynomial复选框配合使用，可选则从线
性趋势一直到最高五次方曲线来进行检验。 o Coefficients框定义精确两两比较的选项。这里按照分组变量升序给每组一个系数值，注意最终所有系数值相加应为0。如果不为0仍可检验，只不过结果是错的。比如有三组数据，要对第 一、三组进行单独比较，则在这里给三组分配系数为1、0、-1， 就会在结果中给出相应的检验内容。 【Post Hoc钮】 弹出Post Hoc Multiple Comparisons对话框，用于选择进行各组间两两比较的方法，有： o Equar Variances Assumed复选框组当各组方差齐时可用的两两比较方法，共有14中种这里不一一列出了，其中最常用的为LSD和S-N-K法。 o Equar Variances Not Assumed复选框组一组当各组方差不齐时可用的两两比较方法，共有4种，其中以Dunnetts's C法较常用。
《大学计算机基础》期末考试试卷分析与评价 （云南师范大学信息学院，云南昆明 650500） 摘要：为评估我校2011级非计算机专业本科生期末考试试卷的质量，随机抽选出2011级非计算机专业本科生60人/份次的期末考试试卷进行统计分析。结果表明，本次考试的平均分为59.045分，标准差为15.2分，难度为0.59，区分度为0.14。由此可知，虽然该试题难度适中，但是由于区分度不够，导致该试卷不能全面、客观的分析评价学生对该门课程的掌握程度。 关键词：试卷分析评价难度区分度 《大学计算机基础》是高等院校为非计算机专业本科生开设的一门计算机基础课程，是属于计算机领域方面的入门教材。目前，计算机已经渗透到人类社会生活的方方面面，只有熟练掌握计算机应用的基本技能和操作技巧，才能适应社会的发展要求和生活需要。为此，通过对云南师范大学2011级非计算机专业的本科生期末考试试卷进行分析与评价，旨在发现教学过程中的薄弱环节及存在问题，为教师今后的教学质量和教学内容的调整做进一步的优化。 一、研究对象与研究方法 1.研究对象。随机抽取我校2011级非计算机专业四年制本科生《大学计算机基础》期末考试试卷 60份。试卷是学生在万维数据库中随机抽取，试卷满分为100分，试卷题型为实践操作题，分为Windows、网络、Word、Excel、Powerpoint五大部分，考试形式为闭卷，考试时间为100分钟。试卷采用电脑自动统一评分标准，客观、准确。 2.研究方法。针对本次期末考试成绩，将使用Excel和SPSS这两种分析软件进行分析。在分析之 前会首先录入学生总成绩及各部分考试成绩的原始数据，对试卷进行分析。 二、研究结果 1.我校2011级非计算机专业本科生考试成绩情况。考生的考试成绩分布为16.3分~91.5分，全距 为75.2分。各分数段人数分布见表1。 表1 大学计算机基础期末考试各分数段人数分布（n=60）
协方差分析的基本原理 1.协方差分析的提出 无论是单因素方差分析还是多因素方差分析，它们都有一些人为可以控制的控制变量。在实际问题中，有些随机因素是很难人为控制的，但它们又会对结果产生显著影响。如果忽略这些因素的影响,则有可能得到不正确的结论。 例如,研究3种不同的教学方法的教学效果的好坏。检查教学效果是通过学生的考试成绩来反映的，而学生现在考试成绩是受到他们自身知识基础的影响，在考察的时候必须排除这种影响。又比如，考查受教育程度对个人工资是否有显著影响,这时必须考虑工作年限因素。一般情况下,工作年限越长,工资就越高。在研究此问题时必须排除工作年限因素的影响,才能得出正确的结论。再如,如果要了解接受不同处理的小白鼠经过一段时间饲养后体重增加量有无差别，已知体重的增加和小白鼠的进食量有关，接受不同处理的小白鼠其进食量可能不同，这时为了控制进食量对体重增加的影响，可在统计阶段利用协方差分析（Analysｉs of Cｏvariance）,通过统计模型的校正使得各组在“进食量”这个变量的影响上相等,即将进食量作为协变量，然后分析不同处理对小白鼠体重增加量的影响。 为了更加准确地控制变量不同水平对结果的影响，应该尽量排除其它在实验设计阶段难以控制或者是无法严格控制的因素对分析结果的影响。利用协方差分析就可以完成这样的功能。协方差分析将那些难以控制的随机变量作为协变量，在分析中将其排除，然后再分析控制变量对于观察变量的影响，从而实现对控制变量效果的准确评价。 协方差分析要求协变量应是连续数值型，多个协变量间互相独立，且与控制变量之间没有交互影响。前面单因素方差分析和多因素方差分析中的控制变量都是一些定性变量,而协方差分析中既包含了定性变量（控制变量)，又包含了定量变量(协变量)。协方差分析在扣除协变量的影响后再对修正后的主效应进行方差分析,是一种把直线回归或多元线性回归与方差分析结合起来的方法,其中的协变量一般是连续性变量，并假设协变量与因变量间存在线性关系,且这种线性关系在各组一致，即各组协变量与因变量所建立的回归直线基本平行。当有一个协变量时,称为一元协方差分析,当有两个或两个以上的协变量时，称为多元协方差分析。以下将以一元协方差分析为例，讲述协方差分析的基本思想和步骤。 2.协方差分析的计算公式 以单因素协方差分析为例,总的变异平方和表示为： Q Q Q Q ++ 总控制变量协变量随机变量 ＝ 协方差分析仍然采用F检验，其零假设 H为多个控制变量的不同水平下，各总体平均值没有显著差异。 F统计量计算公式为： 2 2 S F S 控制变量 控制变量 随机变量 ＝, 2 2 S F S 协变量 协变量 随机变量 ＝ 以上Ｆ统计量服从F分布。SPSS将自动计算F值,并根据F分布表给出相应的相伴概率值。 如果F 控制变量 的相伴概率小于或等于显著性水平，则控制变量的不同水平对观察变量产生了显著的影响;如果 F 协变量 的相伴概率小于或等于显著性水平，则协变量的不同水平对观察变量产生了显著的影响。 3．协方差分析需要满足的假设条件 (1)自变量是分类变量，协变量是定距变量，因变量是连续变量; (2)对连续变量或定居变量的协变量的测量不能有误差； (３）协变量与因变量之间的关系是线性关系,可以用协变量和因变量的散点图来检验是否违背这一假设；（4)协变量的回归系数是相同的。在分类变量形成的各组中,协变量的回归系数（即各回归线的斜率)必须是相等的,即各组的回归线是平行线。如果违背了这一假设，就有可能犯第一类错误，即错误地接受虚无假设。(５)自变量与协变量是直角关系，即互不相关，它们之间没有交互作用。如果协方差受自变量的影响,那么协
2016-2017学年度第二学期期末试卷分析表时间：2017 年 6 月29 日 教师科目数学班级三（3） 评价 项目 评价内容 试卷的特点本次试卷的试题题量适中，紧扣大纲要求，重视基础知识。试题的难易适中，出题全面，有些题目思维含量高，例如选择题中的第2题，考查了位置的相对性，需要学生通过画图而得到正确的答案。试题题型灵活、全面，很好地考察了学生对前两单元所学知识的全面掌握。本次试题从学生熟悉的生活索取题材，例如：填空题第3、9题，选择题第1题，把枯燥的知识生活化、情景化。本次试卷通过不同的出题形式，全面的考查了学生的计算能力、观察能力和判断能力以及综合运用知识解决生活问题的能力 试卷中反映的问题及失分率1.口算：5题。全班对此掌握的还可以，只有个别学生由于粗心错几题。2.填空：共9题。错误最多的是第2题的后面两个空和第3题。由于平常我们都是用上北、下南、左西、右东来表示方向，而此题用在了生活中，导致学生对左、右表示的方向分不清楚。而第3题则是常识题，学生知识面还不够广。3.选择题：共10题。错误最多的是第1题和第4题。主要是学生审题不够清楚。4.用竖式计算：共18分。由于学生横式上漏写答案或者漏写余数而扣分，但总体上，学生对除数是一位数的除法计算已基本掌握。 对教学中的启发和建议1.从教师自身找原因，平时教师应多研究题型，让学生对所学知识能够举一反三，灵活掌握。2.需要提高学生的审题能力，审题是做题的第一步，只有审清题目，弄明白题目的意思，才能做到有的放矢。平时上课要充分发挥学生的独立自主性，放手让学生自己读题，自己分析题中的条件，教师只能在必要时进行一些引导或启发，只有这样才能使学生的能力得到全面的发展。3.加强算理教学，注重计算题和口算题的练习，并养成算后检验的好习惯。4.在以后的教学中，加强知识与生活的联系，提供大量信息，让学生各取所需，自己提问自己解答。在练习中设置开放性题目，为不同层次的学生学好数学创设平等机会。还可以实行“小老师”帮扶，提高“转差”的效果。
简单教程02 1.相关配套数据已经上传百度文库： 2.配套软件SPSS 17.0 已经上传百度文库； 百度文库搜索“SPSS简单教程配套数据及软件_chenxy” 百度云盘链接； 3 协方差分析 (2) 3.1 单因素协方差分析 (2) 3.2 双因素协方差分析 (8) 3.2.1 无交互作用的协方差分析 (8) 3.2.2 有交互作用的协方差分析 (11)
3 协方差分析 课程内容： 协方差分析 这种不是在试验中控制某个因素，而是在试验后对该因素的影响进行估计，并对试验指标的值作出调整的方法称为统计控制 以统计控制为目的，利用线性回归消除混杂因素的影响后再进行的方差分析，称为协方差分析； 所需要统计控制的一个或多个因素，称为协变量； 1.自变量是分类变量，协变量是定距变量，因变量是连续变量； 2.对连续变量或定距变量的协变量的测量不能有误差； 3.协变量与因变量之间的关系是线性关系，可以用协变量和因变量的散点图来检验是否违 背这一假设； 4.协变量的回归系数是相同的。在分类变量形成的各组中，协变量的回归系数（即各回归 线的斜率）必须是相等的，即各组的回归线是平行线。如果违背了这一假设，就有可能犯第一类错误，即错误地接受虚无假设。 5.自变量与协变量是直角关系，即互不相关，它们之间没有交互作用。如果协方差受自变 量的影响，那么协方差分析在检验自变量的效应之前对因变量所作的控制调整将是偏倚的，自变量对因变量的间接效应就会被排除。 分类变量：以班级将学生分类班级即为分类变量 定距变量：刻度级变量定距定比 连续变量：可以用小数表示的变量 协方差分析：将回归分析与方差分析相结合的一种分析方法 3.1 单因素协方差分析 判断是否需要做协方差分析 1）对自变量做单因素方差分析 2）对自变量和因变量做相关分析 方差齐性检验和回归系数的假设检验（斜率同质性检验），只有满足上述条件后才能应用，否则不宜适用 操作步骤1 （数据见文件20151022_单因素协方差分析） 1.在Variable View 窗口定义变量 肥料（nominal 并设定标签值1~3 肥料A~C ） 第一年产量（Scale） 第二年产量（Scale） （判断需不需要做协方差分析） 操作步骤1 ： 先对第一年产量为协变量进行单因素协方差分析： Analyze -> Compare Means -> one-way ANOVA
三年级数学第一二单元检测题 一、我会填。 1、地图上通常是按上（）下（），左（）右（）来绘制的。 2、正午时你面向太阳，你的后面是（）面，你的左面是（）。 3、王丽在李强的东面，那么李强在王丽的（）面。 4、840÷8的商是（）位数，345÷5的商的最高位是（）位。 5、□42÷3，如果商是两位数，□里最大填（）；如果商是三位数，□里最小填（）。 6、一个数除以6，如果有余数，余数最大是（）。 7、181÷6的商大约是（），394÷8的商大约是（）。 8、20的5倍是（）；20是5的（）倍。 二、我会判断。 1、0除以任何不是0的数都得0。（） 2、被除数的中间有0，商的中间不一定有0。（） 3、900÷6的商的末尾有2个0。（） 4、三位数除以一位数，商一定是三位数。（） 5、一个数除以8，商是24，余数是9。（） 6、东北方向与西南方向是相对的。（） 三、我会选择。 1、一只海龟的寿命是128年，一只青蛙的寿命是4年，海龟的寿命大约是青蛙的（）倍。 A、33 B 、30 C 、20 2、下面的算式中，商是两位数的是（）。 A、 64÷4 B 、804÷8 C 、336÷2 3、在有余数的除法中，余数一定要（）除数。 A 、大于 B、小于 C 、等于 4、612÷6的商是（）。 A、120 B 、106 C 、102 5、除数是一位数的除法，在笔算时，要从被除数的（）算起。 A、最高位 B 、最低位 C 、第三位 6、小明座位的西南方向是张强的座位，那么小明在张强的( )方向。
A．东南 B.西北 C．东北 7、张丽面向南站立，当她向后转之后，她的左面是( )。 A．东 B．西 C.北 四、我会算。 1、直接写得数。 400÷4= 3600÷9= 300÷5= 0÷120= 420÷2= 210÷7= 3200÷8= 200÷4= 560÷8= 630÷3= 180÷6= 84÷4= 2、估算。 89÷9≈ 179÷9≈ 351÷5≈ 421÷7≈ 448÷9≈ 537÷6≈ 3、列竖式计算。(的请验算) 699÷3= 430÷6= 816÷8= 728÷÷÷2= 4、列式计算。 （1）360是8的多少倍？ （2）一个数除以5，商是39，余数是3，这个数是多少？ 五、请根据描述把下面的序号标在适当的位置上。 小红家小君家公园商店小婷家（1）（2）（3）（4）（5）