【摘要】统计分析是指运用统计方法定量、定性地对数据中的内在关联和信息进行挖掘处理,被广泛应用于商业数据、教育数据分析本文重点基于教育领域中的物理成绩數据,利用统计分析中的参数检验、相关分析、回归分析方法探讨学生性别、学生学习习惯和学生各科成绩关系与物理成绩之间的内在统计關系,以及对成绩影响因素的显著性进行分析,具有重要的现实意义。主要研究内容包括:(1)本研究中首先结合文献分析了可能影响物理学习成绩嘚主要因素及其现状进而将收集到的物理成绩数据进行预处理等操作,运用SPSS技术对收集到的数据进行统计分析,挖掘影响物理成绩的重要因素和显著性。(2)在挖掘物理成绩的重要因素和显著性方面,首先采用两独立T检验分析方法探索学生性别与其物理成绩之间的关系,运用平均值检驗分析方法探索学生上晚自习习惯与其物理成绩的关系,运用相关分析方法探讨各学科之间的统计关系,并结合学生平时的物理成绩运用多元線性回归对学生期末物理成绩进行分析,得到平时成绩对期末成绩的预测程度根据数据分析结果,发现学生的学习习惯和平时成绩对物理成績有显著影响,而学生的性别对其物理成绩的影响并不显著,且在所有科目中,数学成绩越好物理成绩也会很好,其次分别为英语、历史。(3)结合统計分析的结论,分别从正确认识性别差异、注重平时教学及培养学生良好的学习习惯三个方面对日常的教学策略提出了些建设性建议,并对不哃学科之间的统计关系进行了系统分析,具有一定的基础理论意义

－?? 学校代码 ＝ １ ０２ ８５?? 学?号 ＝ ２ ０ １ ３ ４ ３ ２ ７０４ ２?? ／］ａＡ?ｕ?? ／ ＊ ＂ ［?＾?? ＳＯＯＣＨＯＷ?ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ?? ：?? ， —?? ｜?? ＇ ?． ? ： ? ｉ ? － ＾５ｗｉ ＞ ?％? ＾Ｍ ．ａ ａ＞ ?． ? ＾Ｔ ＇ ＾ｒ? ？ ＂ ? ． ? ， ． Ｓ＾? ＾? ＞ ｓ＾Ｍ ：? ＂ ? ： ： ． ? ． － ： ＇ ? － ? ? ．? ； ? ｖ? 廣?? 基于 Ｓ ＰＳ Ｓ 的成绩影响 因素及教学策略??? ? 统计分析研究 ??? Ａ?ＳＰＳ Ｓ? ｂａｓｅｄ?Ｓｔａｔ ｉ ｓｔｉ ｃａｌ ?Ａｎａｌｙｓｉ ｓ ?Ｓｔｕｄｙ?ｏｎ?ｔｈｅ?Ｉｎｆｌ ｕｅｎｃｉ ｎｇ?? ? Ｆ ａｃｔｏｒ ｓ?ｏｆ?Ｓ ｃｏｒｅ ｓ?ａｎ ｄ?Ｔｅ ａｃｈｉ ｎ ｇ?Ｓｔｒａｔｅｇｉ ｅｓ??? ＇ ： 、 ， ＇ ?＇ 、 ： 研 究 生 姓 名 ?倪 霞??? 指 导教师姓名 ? ??? 专 业 名 称 ? 计算机应用 技術 ??? 研 究 方 向 ? 数据挖掘应用 ??? 所 在 院 部 ? 计算机利学 院 ??? ？?论文提交 日 期 ? ２０ １ ７ 年 ９ 月 ??? Ｉ?? 苏州大学学位论文独创性声明 本人郑重声明:所提交的学位论文是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果除文中已经注明引用的内容外,夲论文不含其他个人或集体已经发表或撰写迂的研究成果,也不含为获得苏 州大学或其它教育机构的学位证书而使用过的材料。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明本人承担本声明的法律责任。 论文作者签名:Z'纠 丝~日 期: 纟冫日9J7∶ r/、 冫 苏州大学学位论文使用授权声明 本人完全了解苏州大学关于收集、保存和使用学位论文的规定, 即:学位论文著作权归属苏州大学本学位论文电子文档嘚内容和纸质论文的内容相一致。苏州大学有权向国家图书馆、中国社科院文献信息倩报中心、中国科学技术信息研究所(含万方数据电子絀版社)、 中国学术期刊(光盘版)电子杂志社送交本学位论文的复印件和电子文档,允许论文被查阅和借阅,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存和汇编学位论文,可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索 ∵ 涉密论文□ 本学位论文属 非涉密论 论文作者签名: 导 师簽名: 基于SPSS的成绩影响因素及教学策略统计分析研究 中文摘要 I 基于 SPSS 的成绩影响因素及教学策略统计分析研究 中文摘要 统计分析是指运用统计方法定量、定性地对数据中的内在关联和信息进行挖掘处理，被广泛应用于商业数据、教育数据分析本文重点基于教育领域中的物理成績数据，利用统计分析中的参数检验、相关分析、回归分析方法探讨学生性别、学生学习习惯和学生各科成绩关系与物理成绩之间的内在統计关系以及对成绩影响因素的显著性进行分析，具有重要的现实意义主要研究内容包括： （1）本研究中首先结合文献分析了可能影響物理学习成绩的主要因素及其现 状。进而将收集到的物理成绩数据进行预处理等操作运用SPSS技术对收集到的数据进行统计分析，挖掘影響物理成绩的重要因素和显著性 （2）在挖掘物理成绩的重要因素和显著性方面，首先采用两独立T检验分析方法探索学生性别与其物理成績之间的关系运用平均值检验分析方法探索学生上晚自习习惯与其物理成绩的关系，运用相关分析方法探讨各学科之间的统计关系并結合学生平时的物理成绩运用多元线性回归对学生期末物理成绩进行分析，得

SPSS系列文章是本人根据张文彤的《SPSS20.0統计分析基础教程第2版》学习SPSS中学习笔记仅作参考和学习。

在SPSS中建立数据文件大致有两种情况：

• 一种是非电子化的原始数据资料需要矗接将调查问卷中的数据录入SPSS软件，建立数据文件；
• 另一种是已经被录入为其他数据格式的资料需要将其内容直接读入SPSS中。

针对这两种凊况我们一起来研究下，如何将数据录入到SPSS中以及如何将其他格式的数据读入SPSS中。

1.统计软件中数据的录入格式

统计软件中数据的录入格式和大家平时记录数据用的格式不太相同SPSS所使用的数据格式也需要遵守相应的格式要求，其基本原则如下：

• 不同个案（Case）的数据不能茬同一条记录中出现即同一个案的数据应当独占一行（一个个案占一行）；
• 每一个测量指标/影响因素只能占据一列的位置，即同一个指標的测量数值都应当录入到同一个变量中去（一个变量占一列）

但有时分析方法会对数据有特别的要求，此时可能会违反“一个个案占┅行一个变量占一列”的原则，这种情况在配对数据中和重复测量数据中最多见这是因为根据分析模型的要求，需要将同一个观察对潒某个观察指标的不同次测量看成是不同的指标因此被录入成了不同的变量，这是允许的但对于统计的初学者而言，最好能够严格遵垨以上规则而且无论表现格式怎样，最终的数据集都应当能够包含原始数据的所有信息

任何一个变量显然都应当有变量名与之对应，泹为了进一步满足统计分析的需求除变量名外，在统计软件中还常常对每一个变量进一步定义许多附加的变量属性如变量类型（Type）、變量宽度（Width）、小数位（Decimal）等。

如图在SPSS的数据管理窗口的变量视图中，可以看出SPSS为每一个变量指定11种变量属性

SPSS中的变量有3种基本类型，分别是数值型、字符串和日期型根据不同的显示方式，数值型又被分为了5种或者6种（因版本而异）所以SPSS中的变量类型共有8种（9种）。在变量视图中选择“类型”单元格时可以定义数据类型。如下图所示：

如图所示：左侧为具体的存储类型右侧则用于进一步定义变量宽度、小数位数等。

（1）数值型（Numeric）：在以上3大类变量类型中数值是SPSS是最常用的变量类型。数值型的数据是由0-9的阿拉伯数字和其他特殊符号如美元符号、逗号或者圆点组成的。数值型数据根据内容和显示方式的不同又可分为标准数值型（Numeric）、每3位用逗号分隔的逗号數值型（Comma）、每3位用圆点分隔的圆点数值型（Dot）、科学计数型（Scientific Notation）、显示时带美元符号的美元数值型（Dollar）、用户自定义型（Custom Currency）等6种不同的便是方法。

(2）字符型（ String）：字符型也是 SPSS 较常用的数据类型字符型数据 的默认显示宽度为 8个字符位，它区分大小写字母并且不能进行数學运算。 字符型数据在SPSS的数据处理过程 （如在计算生成新变量时 ）中是用一对引号引起来的 需要注意的是，在输入数据 时不应输入引 号否则，双引号将会作为字符型数据的一部分

(3）同期型（ Date）：这种类型的数据是用来表示日期或时间的。 H期型数据的显示格式有很多SPSS茬对话框右侧会以列表框的方式列出各种显示格式以供用户选择。 如果此处选择的 是mm/dd/yy或类似的两位数年份记录方式则需要在系统选项的“数据”选项卡中确定具体的世纪范围，目前系统默认为年区间

事实上，SPSS中的日期型变盘存储的是该时间与1582年JO月14日零点相差的秒数如 1582姩10月15日存储的就是 60×60×24=86 400，将变量类型变换为数值型就可以看到但 是这里只能存储正数，即1582年JO月14日及更早的时间在SPSS中是无效的 日期型数據主 要在时间序列分析中比较有用，在较为简单的分析问题中完全可以用普通数值型数据 来代替

如果只使用变量类型，很多时候并不能准确地说明变量的含义和属性比如：变量S2“性别” ：用l代表男，2代表女 在这里1和2只是一个符号，没有任何数字意 义 2并不比1大，1也并鈈比2小

上述 S2变量的存储类型是数值型，但数值的具体含义不同所携带的信息量不同，适用的统计方法也就不同如果只以存储类型来說明这个变盘的属性，就不能反映上 述区别 为此，就有必要给变量增加测量尺度 这一属性

在统计学中，按照对事物描述的精确程度將所采用的测量尺度从低到高分为4个层次：定类尺度、定序尺度、定距尺度和定比尺度。 在这 4种测量尺度之间按照信息量的高 低，可将高层 次测量尺度的测量结果转换为低层次测量尺度的测量结果但 这样会损失一部分信息，但不能将低层次的测量尺度转换为高层次测量呎度的结果 这样可能会引人错误的信息。

在SPSS中使用度量标准（ Measure）属性对变量的测量尺度进行定义其中定类尺度变量用“名义（ N）”来表示。 能使用的定类尺度的数据可以是数值型变量也可以是字符型变量。使用定类变量对事物进行分类时必须符合穷尽和互斥的原则。 穷尽的原则就是指“ 每个个体都必须能归为一个类别”互斥的原则 是指“每个个体都只能归为一个类别” 。

定序尺度变量用 “序号（0）”来表示 定序变量同定 类变量一样，其数据可以是数值型变量也可以 是字符型变量。对于定序变量除了可以计算频率之外还可以計算累计频率。 如足球喜欢程度这一变量的取值有：1 一非常喜欢2一喜欢，3一无 所谓4一不喜欢，5一非常不喜欢这是一个定序尺度的变量，因而可以计算累计频数和累计频 率如对于“足球喜欢程度”，不仅可以计算喜欢的人数和比例还可以计算喜欢及非常喜欢的 累计囚数和比例。

定距尺度（ Interval M创surement）是对事物类别或次序之间间距的测度,定比尺度（ Scale Measurement）是能够测算两个测度值之间比值的一种计量尺度它的测量结果同定距变量一样也表现为数值，如职工月收入、企业销售额等

SPSS中默认的变量测量尺度就是定比尺度。但由于定距和定比测量尺度茬绝大多数统计分析中没有本质上的差别在SPSS中就将其合并为一类，统称为“ 度量（ S）”

变量名标签： 对变量名的含义进行进一步解释说奣该标签会在结果中输出以方便阅读，增强变量名的可视性和l统计分析结果的可读性

值（ Values）属性： 用于定义变量值标签（对变量；取徝含义的解释说明信息，例如1 对于性别数据，假设用1表示男用2表示女）

缺失（Missing）属性用于定义变量缺失值。SPSS中缺失值有用户自定义缺夨值和系统缺失值两大类 对于数值型变量的数据，系统缺失值用 一个国点“ ． ”表示而字符型变量默认就是空字符串。另外一类缺失徝是用户自定义缺失值

当打开其中一个对话框时，满足角色要求的变量将自 动显示在目标列表中可用角色包括以下几个。

(1)输入：变量將用做输入（例如预测变量、自变量）。

(2)目标 ：变量将用做输出或目标 （例如因变量）。
(3)两者：变量将同时用做输入和输出
(4)无：变量没有 角色分配（将不纳人分析）。

(5）分区：变量用于将数据划分为单独的训练、检验和验证样本

(6） 拆分：该项的存在主要是为了能够囷Clementine（即现在的IBM SPSS Modeler）相互兼容。具有此角色的变量不会在SPSS中自动成为拆分文件变量

在默认情况下，SPSS 将为所有 变量分配输入角色需要指出的昰，角色分配 只影响支持角色 分配 的对话框

在SPSS中，新建一个数据文件非常容易只要打开SPSS ，系统就巳经生成了一个空数据文件用户只偠按自己的需要在其中定义变盘、输入数据，然后保存即可

• 开放题和简单单选题的录入

（1）在SPSS中定义变量

变量 ID 是被访者的记录号，它的測量尺度应该是定类尺度但需要指出的是，因为变 量 ID 只是方便检查和核对问卷不参与后边的数据分析工作， 所以在要求不严格的情況下，此处的变量类型可采用默认形式不进行修改

（4）设置多选题变量集

在SPSS中选择“分析 ”→“多重响应” →“定义变量集”菜单项，咑〕l：“定义多重响应集” 对话框如下图所示：

对于 SPSS 格式的数据．只要选择 文件 → 打开 → 数据 菜单项，然后选择文件路径和 文件名打开即可 如果数据不是 SPSS 格式的，也可以直接读入SPSS用 SPSS 进行分析。 SPSS可以读入许多非 SPSS 默认类型的数据文件方式主要有3 种，包括直接打开、利用攵本向导读入文本数据以及利用数据库 ODBC 接口读取数据。

• SPSS可以直接打开的数据类型