第一篇：用spss對學生成績進行分析

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課程設計報告

班 級 姓 名 學 號 指導教師

用統計軟件spss分析學生成績

摘要：應用統計軟件spss，對某校一、二班學生語文，數學，英語成績進行分析。學生成績分析是考試后老師應做的一項比較麻煩的工作，主要包括：計算平均值和標準差，繪制學生成績分布直方圖等，用統計分析軟件spss來進行這類數據的處理，速度快，直觀，全面。spss是世界頂尖的統計軟件，其功能-幾乎涵蓋了數理統計的各個方面，適用于自然科學于社會科學各個領域進行分析統計，給人們進行數據分析愛來很大方便。

關鍵字：頻數分析，描述性分析，均值比較，獨立樣本均值檢驗

一、數據調查

（1）數據調查方法：由于學校的班級比較多，涉及到學生有上千人，如果對于每一個學生的學習成績進行普查，會加大工作難度，并且不利于從繁雜的數據中獲取信息。因此采用抽樣的方法進行數據調查。

（2）數據來源：抽取一班、二班的各十名，共二十名同學，采集語文成績，數學成績，英語成績作為本次統計分析的

表1 學生成績表（原始數據）

二、spss軟件應用分析

1、頻數分析

（1）語文成績的頻數分析

由分析可得，語文成績為86分的最多，占總人數15%（2）數學成績頻數分析

由此得知，數學成績為60分的人數最多，占總人數的15%。

（3）英語成績頻數分析

有分析得知，英語成績為78分的人最多。占總人數的15%。

2、描述性統計

有分析得知：語文成績的最低分是66分，最大值是88分，標準 差是7.725。數學成績的最低分是40分，最大值是90分，標準差是13.214。英語的最低分是44分，最大值是89分，標準差是10.723 可見，英語的標準差最大，水平相差較大。

3、均值比較

獨立樣本均值檢驗 一班和二班的英語成績

分組統計量表 獨立樣本均值檢驗表

由圖得知：分組統計量表顯示兩組數據的樣本容量，均值，標準差，和抽樣平均誤差。一班的英語平均成績低于二班。獨立樣本均值檢驗表包含了兩組樣本的獨立檢驗統計量。在進行獨立樣本均值檢驗時，先利用Levene方差齊次檢驗統計量判斷兩組樣本對應的總體方差是否相同。Levene檢驗統計量F=1.828，其對應的顯著性水平sig=0.193>0.05，在5%的顯著水平不能拒絕這兩組樣本對應的總體方差相等的假設。P值為0.131>0.5,所以在5%的顯著水平下接受。

三、結論

通過上述分析，可以看到，通過用spss數據分析軟件，可以對成績進行分析，很簡便的就能求出每科成績的平均數，標準差，均值檢驗等，老師可以根據分析結果因材施教，調整教學計劃。

第二篇：利用統計軟件SPSS進行試卷質量分析

分 類 號： 密 級： 學校代碼： 10638 學 號：

碩 士 學 科 論 文

利用統計軟件Spss進行試卷質量分析

姓 名

敬曉萍

指 導 教 師 馮長煥 教授

培 養 單 位

數學與信息學院

學 科 專 業

教育統計與測評

研 究 方 向 數學教育

學 位 類 別

教育碩士

年 級 2010級

西華師范大學學位評定委員會

四川·南充

利用統計軟件Spss進行試卷質量分析

摘 要

試卷分析是教學工作中的重要組成部分，同時也是每個教師必須完成的工作。通過對試卷進行分析，可以反饋學生學習結果和教師教學效果，幫助教師發現教學活動中的薄弱環節，提高教學質量。課程期末考試的試題應該如何命題，怎樣組卷？如何把握一份試卷的整體難度和分量，使考試成績及其成績的分布符合正態，防止平均成績的大起大落，避免不及格率的過高過低，以適應大眾教育的需要等，這對穩定學校正常的教學秩序，保證學生正常的學習心態和情緒，直至就業應聘是否順利等都會產生直接的影響。本文利用統計軟件Spss對試卷分析的各項指標進行了定量分析，介紹了操作方法，以便為廣大教師進行試卷分析提供一種模式參考，從而科學地進行試卷質量分析，提高教學質量和效率。

關鍵字：成績統計；試卷分析；難度；區分度；信度

考試是教育評價的有效辦法，隨著高職高專技能教學改革的深入開展，對教學評價的要求越來越客觀，對教學結果的分析越來越依賴于統計理論和方法。本文的目的是借助統計學軟件Spss，介紹對試卷質量定量分析的方法。

一、考試試卷的統計分析[1]

（一）試卷難度的分析

所謂難度是指考試中試題或者試卷的難易程度，是考試題目對學生知識和能力水平適合程度的指標。

1.難度的計算

以往教師在考試中對試題難度的測定大部分是憑感覺。這種方法本身比較模糊，對有經驗的教師也并不是非常有效。根據難度的概念，得到如下公式：

若第i題全部答對，則di=0；若第i題全部答錯，則di=1；當di=0.5，說明此題難度適中。

試卷難度：

試卷難度的測定建立在試題難度的基礎上，以試題難度為變量，以試題滿分值為權數的加權算數平均數：

一般而言，試卷都是以100分為滿分，于是：

對于學校的常規考試，目的在于測量個體差異。當d=0或d=0.5時，即試題全部答對或答錯，該題便無法提供個體差異的信息。而只有當d=0.5時，題目才能做最大程度的區分度。但在實際工作中要使每題難度均達到0.5有一定的困難。

因此，一般要求試卷平均難度為0.5左右，各試題的難度控制在0.5±02之間。

2．難度的比較

按以上公式計算的試題及試卷難度，只能看出不同試題或不同試卷的難易程度，但卻不能分析題目或試卷之間的相對難度。如某試卷中，第一，第二，第三題的難度分別是0.3,0.4，0.5。從難度數據中可以看出，第一題相對較容易,第三題較難。但第二題與第一題的難度差和第三題與第二題的難度差是否相等？這卻不一定。原因是不同試題的難度位于不同的等距量表，因而不具有可比性。為解決試題及試卷之間難度的相互對比，需要將以上公式計算的難度，通過正態分布表，轉化為標準分。如：d=0.3，z=-1.88；d=0.4，z=-1.75；d=0.5，z= 0。顯然，第二題與第一題的難度差為0.13，第三題與第二題的難度差為1.75，難度差并不相等。

（二）試卷區分度的分析

區分度也叫鑒別力，就是通過一次考試將不同程度，不同能力的學生區分開來的重要指標。比如一道題目，水平高、能力好的同學都答對，而水平低、能力差的同學都答錯，那么這道題就有好的區分度。

計算公式：

1．試題的區分度：

式中：Hi為班級中高分組同學第i題的平均成績；Li為班級中低分組同學第i題的平均成績。（一般而言，高分組與低分組的同學人數是以班級同學人數10%-15%確定）

當高分組平均成績與低分組平均成績差距較大時，Gi較大，這時對試題的區分度評價就比較好。

2.試卷區分度

區分度的評價標準：

（三）常用指標簡介[2]

平均值:反映一組數據的總體情況。方差:反映一組數據的波動大小。

峰度:用來描述某變量所有取值分布形態趨勢程度的統計量,是與正態分布相比較的量。峰度為0表示其數據與正態分布的趨勢程度相同；峰度大于0表示比正態分布更加陡峭；峰度小于0表示比正態分布更加平坦。

偏度:用來描述數據的對稱性的統計量。偏度大于0表示正偏差數值較大；偏度小于0表示負偏差數值較大。而偏度的絕對值越大表示分布形態的偏差程度越大。

二、具體操作步驟[3] 1．原始數據錄入

下面我們以我校數學與信息學院《統計分析》期末考試試卷為例來說明各個指標的實現方法。

1.1試卷結構

本試卷（滿分100分）有兩個部分組成：客觀性試題與主觀性試題，其中客觀性試題共40分，占40%，主觀性試題共60分，占60%。具體情況見下表。

分值分布圖

注：q1是填空題、q2是選擇題、q3是判斷題、q4是簡答題、q5是問答題、q6是計算題。

1.2數據定義

圖1 變量定義窗口

圖2 試卷質量分析數據窗口

在SPSS軟件中，點擊Variable View標簽，在Name標題下定義：學號、題號、總成績、平時成績，其中總成績定義為total，平時成績定義為daily，然后在相應的標簽名中進行注釋。在Type標題下定義各個項目的類型，其中學號定義為String類型、題號和平時成績定義為Numeric類型，其余選項使用默認即可。如圖1所示。

1.3數據錄入 點擊Data View標簽，將47份試卷按照各部分得分情況和他們的總成績、平

時成績輸入到相應的表格中。如圖2所示。

2．基本描述性統計分析

主要包括參加考試的學生總數、缺考人數、每個部分的最高分、最低分、極差、平均分、標準偏差（方差）等。

在試卷質量分析數據中，運行菜單：Analyze→Descriptive Statistics→Descriptives,把除平時成績外的所有變量加入到Variables中，點擊Options選項對話框，選中Mean、Minimum、Maximum、Range、Std.deviation、Variance。點擊Continue,再點擊OK。運行后得到結果如下表所示。

描述性統計分析表

3．難度分析

試題難度是指測驗題目的難易程度，難度系數一般用字母P表示，且0≤P≤1。對是非題和論文型的題目，我們可以統一為P=M/W（M：全體學生某題的平均得分；W：某題規定的最高得分）。對于選擇題我們先計算得出難度系數P，然后再根據公式cp=(kp-1)/(k-1)(k為選項個數)算出矯正難度系數cp。（單項選擇題學生可能隨機猜測，此公式能排除這種影響）試題難度系數與試題實際難易程度正好相反，越大表示能夠正確解答該題的學生越多試題越容易，而越小則試題越難。一般認為，難度適中更能客觀地反映出學生的學習效果情況，多數試題應分布在0.3～0.7之間，選拔性測試為0.5左右為宜，通常期末考試為目標參照性考試，可適當偏高，全卷平均難度以0.7左右為宜，0.6～0.8為正常。

根據上表，很容易得到各個部分的難度系數，如下所示。

各個部分的難度系數

注：q2的難度系數為矯正難度系數 4．區分度分析

對于客觀題來說,使用等級相關分析，在此使用斯皮爾曼(Spearman)等級相關分析。對于主觀題來說，樣本數為47，大于30，可以看成非等間距測度的連續變量，在此采用皮爾遜(Pearson)相關分析對試題進行分析。

具體操作如下：Analyze→Correlate→Bivariate。在彈出對話框中選擇各個客觀題題號變量和總成績進入Variables,然后在Correlation Coefficients中單擊Spearman,完成后即可得到客觀題的區分度。主觀題的區分度分析方法同上，只需選擇主觀題和總成績進入，然后選擇Pearson即可。得到每個部分的區分度，見下圖：

各個部分的區分度

三、分析結果

（1）基本描述統計數據上來看，學生總數為47人，無人缺考，學生的的卷面總成績平均分為82.83分，最高分為99分，最低分為59分，分數極差為40分，標準差為10.538，標準差比較大，說明學生個體間存在較大的差異，主要影響因素是他們入學時學歷結構、上課聽講、作業完成、課后復習等。對一部分后進學生，在今后的教學過程中應當充分關注，努力調動他們的學習積極性，經常鼓勵他們，從而達到提高學習成績的目的。（2）從難度上來看，第二題（0.983）、第三題（0.996）難度系數過大，說明此題出的太容易，建議此題不宜進入題庫，在修改后參加下一輪的遴選。（3）從區分度上來看，除了第二題、第三題區分度較低，其余都比較好，基本達到了考試要求。

四、成績考試的信度分析[4]

“考試信度對于任何一種有效考試來說都是必不可少的，只有信度高的考試才能使教師對學生的評價客觀、可靠，考試成績才能正確地反映被試者的程度”。[5]教育測量學、教育統計學在理論上為考試的科學化和現代化奠定了基礎，使得考試分析數量化，而SPSS統計軟件又使廣大教師使用計算機進行學業成績考試信度的定量分析成為可能。

(一)考試分數的信度系數

衡量一次考試的可靠性指標叫做信度，表明信度大小的量叫做信度系數。雖然教育測量和統計書上介紹計算考試分數的信度系數有多種方法，但因為學科或學業成績考試具有一般不進行前測和復測的特點，且試題多含有主觀題，因而Cronbach’s α系數是最適合學科考試的信度分析。因為Cronbach’s α系數不僅適合主觀題，也可以用于多項選擇題等客觀試題。

下面我們以我校外語學院語音考試題考試題為例介紹用Spss進行信度分析的步驟。

1．Cronbach’s Alpha系數的計算步驟

步驟1:選擇信度分析程序。在數據編輯窗口中單擊Analyze打開下拉菜單，選擇Reliability Analysis??程序，進入信度分析主對話框。

步驟2:選擇要進行分析的原始變量。在信度分析主對話框中選擇第1-5題共五個變量，單擊右向箭頭將其移入Items方框中。在Model的下拉菜單中選擇Alpha模型，即表示希望獲得Cronbach’s Alpha系數。在信度分析主對話框點擊Statistics按鈕，進入定義信度分析統計量對話框。

步驟3:在定義信度分析統計量對話框Descriptives for 中勾選Scale ifitem deleted復選項，表示要求在輸出結果中顯示刪除各個項目之后的系數變化情況。然后點擊Continue按鈕，回到信度分析主對話框，并點擊OK提交系統運行，出現運行結果。

2．信度系數輸出結果及說明

按照上述參數設置，Spss軟件在輸出信息觀察窗口輸出一個表格（表1）。該表報告了“語音聽力考試成績”各題的信度分析結果。表首為分析方法，意為選擇了Alpha模型。表中的第1欄為變量，是語音聽力考試的五道大題。第二欄為刪除該項目后試題的平均值。第三欄為刪除該項目后試題的方差。第四欄為該項目與試題總分的相關系數，相關系數較低的項目往往是有問題的試題。例如表中第5題與試題的相關系數僅為.2854，說明該題應該修改或刪除。

最后一欄為刪除其中某個項目后考試題的Alpha系數變化情況，該欄在檢驗信度差的試題方面很有用。如果刪除某一道試題后的Alpha系數比試題的信度系數大，則可考慮將該題刪除。本例中刪除第5題后，信度系數將由原來的.7491提高到.7819，由此我們可以從提高信度系數的角度，確認該題應該修改或刪除。

Cronbach’s Ahlha系數介0-1之間，系數越高，說明試題的內在一致性越強，測試的結果越可靠。通常自編考試的Cronbach’s Ahlha系數“要求0.60-0.80之間，而標準化考試則要求在0.90以上”。[6]本例的信度系數為.7491，因此我們可以得出信度較好的結論。

二、考試分數的正態分布檢驗

李筱菊認為考試“分數拉開距離，它們的分布才可能正態。分數分布正態，說明它反映了人的能力分布實況，說明考試有信度。”[7]因此，我們除了使用信度系數還可使用考試成績正態分布的數據及分布圖來測量和檢驗信度。

考試分數是否服從正態分布，可以用曲線圖來觀察，也可以計算偏態值和峰值的方法來確定。

1．正態分布圖表的制作方法

步驟1:在Spss數據編輯視窗，點擊Analyze命令，Descriptive Statistics在下拉菜單中選擇Frequencies?，打開頻數直方圖編輯對話框。

步驟2:在頻數分析主對話框中左邊變量列表中選擇第1-5題和總分共六個變量，點擊向右箭頭將其移入Variable:：（變量）下白方框中，然后點擊Statistics ?按鈕，進入頻數分析數據編輯子對話框。選擇Display normal curve，表示同時顯示正態分布曲線。

步驟3:在頻數分析數據編輯子對話框中Distribution.中選擇Skewness和Kurtosis，表示要求計算正態值與峰值。點擊Continue返回頻數分析主對話框，單擊Options?按鈕，進入圖形選項對話框。

步驟4:在頻數分析圖形選項子對話框中Chart Type下選擇Histograms(單選項，表示要求輸出直方圖，并選擇With normal curve復選項，表示要求輸出的直方圖帶正態分布曲線。點擊Continue按鈕返回到主對話框，單擊Ok按鈕提交系統運用。

2．正態分布圖及解釋

按上述參數設置，Spss共在輸出信息觀察窗口輸出6幅圖形與7個表格（其中6個表格是6個變量的頻數分布表）。我們只以其中一幅圖形和描述統計表格為例介紹報告結果的含義及解釋。

考試分數是否服從正態分布，可以通過帶正態分布曲線直方圖來觀察。直方圖是以長方形面積表示頻數分布的一種圖形，它的長度和寬度均有意義，而且由于數據值具有連續性，所以各長方形須相連排列。圖中的頂點是平均成績。直方圖中的曲線稱分布曲線。正態分布曲線是中間高、兩邊低且左右對稱的曲線。曲線的最高峰，即頻數最多處，是曲線的中間位置。這一位置的分數正好是分數的平均值。由于帶正態分布曲線的次數直方圖具有以上特點，所以可以直觀地確定分數分布是否服從正態分布。

3．正態分布表及結果解釋

表2是該考試五道大題和總分共六個變量的偏態值和峰值描述統計表。表中第一行為變量名；第二行N Valid為參加考試的有效學生人數；第三行為缺考人數(Missing)；第四行為偏態值（Skewness）；第五行是峰值(Kurtosis)。

偏態值和峰值為0時表示完全正態，偏態值的正、負表示正、負偏態。峰值的正負表示峰的“高瘦”（分數集中）和“矮平”（分數分散）。

偏態值如表2第三行所示，本例中單詞聽寫、短文聽寫和聽對話簡答三題的偏態值均為負數，是負偏態，表示這三題分數分布偏向了右邊，也就是偏向了高分，得分高于平均分的人數超過50%。而聽句子簡答、短文聽力理解和總分三個變量的偏態值均為正數，即正偏態，表示分數分布偏向了左邊，也就是偏向了低分，得分低于平均分的人數超過了50%。

峰值如表2第四行所示，本例中單詞聽寫、聽對話簡答和總分的峰值為正數。表示峰比理想正態分布的峰高尖，也就是分數過分集中在中分段。而短文聽寫、聽句子簡答和短文聽力理解三個變量的峰值為負數。表示這三個變量的峰比理想正態分布峰矮平，也就是分數過分散開。

表2 偏態值及峰值描述統計表

“一般說一個考試偏態值和峰值能控制在±1之內，便算其分數基本符合正態分布”。[8]因此，我們可以得出結論：語音聽力部分考試的五道大題和總分基本符合正態分布，這份試題總體信度較好。

綜上所述，本文為不太熟悉數理統計的廣大教師介紹了用Spss軟件計算Cronbach’s Alpha系數和正態分布檢驗學業成績考試信度的方法，從而使我們可以較好地測量出考試成績是否正確反映了學生的學習程度，考試對教學的評價是否可靠。再用信度檢驗數據查找出影響信度的試題、修改提高試題質量，這對發揮考試評價教學的作用和改進教學效果、提高教學質量無疑是很有好處的。

參考文獻：

[1]樓裕勝.學生成績的統計分析[D].杭州：浙江金融職業學院，2007.[2]李良.巧用Excel和SPSS軟件分析考試成績[J].金華職業技術學院學報.2008年4月.第8卷第2期.[3] 王雪、鄧振偉、陳玲、田七.SPSS軟件在試卷質量分析中的應用[N].讀與寫雜志.2009年3月.第6卷第3期.[4] 秦志強、賈真真.學業成績考試的信度分析[J].教育理論與實踐.2006年第26卷第7期.第4-6頁.[5]鄒申，楊任明.簡明英語測試教程[M].北京：高等教育出版社，2000.[6]宋兆鴻，劉世表，張才美，張國華，張頌增，彭成獎等.現代教育測量[M].北京：教育科學出版社，1986.[7][8]李筱菊.語言測試科學與藝術[M].長沙：湖南教育出版社，1997.

第三篇：1.如何用spss對利克特量表進行簡單分析

如何用SPSS對李克特量表進行簡單分析

第一步：建立數據

1.打開SPSS

2.在左下角點“variable view變量視圖”

3.在左上角輸入“調查問卷”——將“Type類型”調成“sting字符型”——“Decimals小數點”位數改成“0”

4.從第二行開始依次輸入“問題1，問題2，問題N”，5.每個問題都在“Values變量值”輸入：變量值Values框中為“1”/標簽Label框中“非常不同意”點“add添加”；然后依次輸入2不同意3不一定4同意5非常同意

6.以同樣的方式輸完所有的問題

第二步：輸入數據

1.左下角選“Data View數據視圖”

2.將每份問卷每道題的結果輸入對應的框中

3.以同樣的方式將150份問卷輸入

第三步：分析數據

（這里只介紹到最簡單的統計量<如下>）

1．在標題欄選擇“Analyze分析”——“Description statistics描述性統計”——“Frequencies頻數分析”

2．在頻數分析對話框中，從左框選擇要分析的問題到右框中

3．選擇“Statistics統計”出現對話框

4．選擇對應輸出項即可：Mean平均數 Std.deviation標準差 variance方差 range極差 max最大min最小

5．同時也可以用“charts圖表”選擇要輸出的圖形

6．點擊“OK確定”即可

7．然后再Output表中讀取分析結果

第四篇：學生成績分析報告

學生成績分析報告示例

訪問 www.tmdps.cn 看您自己的成績分析報告

學生成績分析報告示例

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科目卷面分析報告示例

訪問 www.tmdps.cn 看您自己的卷面分析報告

科目卷面分析報告示例

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第五篇：學生成績分析報告

學生成績分析報告

2016年1月，按照學期教學計劃的安排，對《成本會計》進行了期末考試，14會計電算化4班實考人數應為48人。下面就此次考試從兩個方面做如下分析：

一、試題分析：

為了實現成本會計的學習目標，既注重平時成績又注重期末考試對所學全部理論知識的驗收。期末成績總分=卷面成績*70%+平時成績（共30分），平時成績按個人作業、課堂提問成績計算。試卷共包括五種題型：總分100分，其中單項選擇題（15*2分=30分）、多項選擇題（10*2分=20分）、判斷題（10*2分=20分）、業務計算題（10*3分=30分）。從試題結構上看，主觀試題占70%，客觀試題占30%，覆蓋知識面100%，試題的難易程度比例分配是容易的占30%，中等的占50%，較難的占20%。這次試題中側重實際問題的分析與判斷，以檢驗學生對理論知識的理解與應用。

二、考試成績分析：從這次考試成績看，試卷成績加上平時成績，90分以上3人，80-89分的18人，70-79分的16人，60-69分的9人，60分以下的2人，及格數46人，不及格數2人，及格百分比數為96%。

從試題上看，大多數同學單項選擇題、判斷題、業務計算題答得都非常好，從此能看出學生對成本會計基本理論和基本方法的掌握比較準確，常識性知識掌握比較好。而多項選擇題失分較多，基本概念學生掌握不準確、容易混淆、其中部分內容需要用排除法來辨別、涉及一些課外知識面。總體來說還應多加強訓練，提高掌握知識的能力，不能僅僅局限于書本，要有自己分析問題、解決問題的能力。

總體來看，學生掌握的都比較好，能夠認真對待本次考試，大部分同學都能較好掌握成本會計的基本概念、基本原理和成本會計的基本方法——品種法，達到了良好的教學效果。但是有些同學因為試卷卷面成績能夠達到及格的水平，由于平時由于作業不能按時交，課堂提問也沒有達到合格的標準，因此平時成績30分僅僅拿到了10分左右，致使期末考試成績直線下落。也有部分同學因為平時上課表現非常好，作業按時交，課堂提問表現認真、積極回答，即使卷面成績低一些，最終也能及格。這樣做既能警戒學生不是考試之前努力就能得到高分，平時表現也很重要，教導學生爭取在期末考試之前，各項表現都良好才能拿到很高的期末考試成績。