基于SPSS对中职旅游专业学生成绩的分析

 2023-05-30 12:05

论文总字数:11152字

摘 要

:应用统计软件SPSS对旅游管理专业98名中专学生的6门科目成绩进行描述性统计和聚类分析,并对核心课程的成绩进行两两相关性分析,同时探究基础性科目总分是否对核心专业课程的总分有影响,以及此专业学生中拟升本和不升本班级专业课程成绩之间是否存在差异.

关键词:SPSS,描述性统计,聚类分析,相关性分析,差异性检验.

Abstract:In this paper, we made a descriptive statistics and cluster analysis which based on  6 subjects scores of 98 students of tourism management specialty from special school. Addtionally, we adopted correlation analysis method to analyze the relationship of scores of the core courses. Moreover, we studied the effect of foundation course on the core courses and the difference between the students of planning to take an examination of undergraduate course and the students of no planning on this.

Keywords:SPSS , Descriptive Statistics, Cluster Analysis, Correlation Analysis, Difference Test

目 录

1引言………………………………………………………………………………4

2运用SPSS对学生成绩进行分析 ………………………………………………4

2.1成绩数据的来源………………………………………………………………4

2.2.1成绩的基本描述性统计……………………………………………………4

2.2.2 三门基础性学科分别以及总分和专业核心课程三门课程总分

的相关性分析 ……………………………………………………………………8

2.2.3 六门学科成绩的聚类分析………………………………………………11

2.2.4 两个班级成绩之间的差异性检验………………………………………12

结论………………………………………………………………………………15

参考文献…………………………………………………………………………16

致谢………………………………………………………………………………17

1 引言

近些年,随着经济的迅猛发展,国家对与经济发展息息相关的职业教育也非常重视,尤其是对中等职业教育,加大了经济投入,从而为中职教育的迅速发展和健康成长提供了有利的物质保障.而旅游业属于第三产业,是国民经济中的一个重要的经济行业,它的兴起和发展是社会分工和劳动生产率提高的必然趋势.事实上,旅游业已经成为全球最大的经济行业,在社会经济活动中扮演着重要的角色.研究中职旅游专业学生各种成绩数据之间的联系,可以更好的科学的去指导此专业老师的教学工作,以培养更出色的人才.考试是检验学生对所学知识的掌握程度以及教师教学水平的有效手段,但如果只是盲目的去看成绩的话,得出的结论很不客观,科学有效的运用统计软件,以助于得到真正有价值的信息. 目前国内关于这方面研究的文章不在少数,如季燕萍和吝维军应用统计软件SPSS 对数学与应用数学专业50 名学生的三门课程的成绩进行基本描述性统计、正态分布检验,并对两两关系进行相关性分析; 曹玉茹和郑戟明应用SPSS软件对计算机考试成绩的分布进行分析;潘丽娟应用SPSS对学生成绩的相关性分析进行了介绍等.本文在借鉴各位专家学者文献的基础上,系统全面的对成绩分析中的基础描述性统计,相关性分析,聚类分析,差异性检验等统计方法进行了介绍,并结合相关数据进行了实例分析.

社会科学统计软件包(SPSS)是世界著名的统计分析软件之一,可以进行数据的预处理,基本统计分析,参数检验方差分析,非参数检验,相关分析,线性回归分析,聚类分析,因子分析,判别分析等多种数据操作.现在已经广泛运用于众多领域.

2 运用SPSS对学生成绩进行分析

2.1 成绩数据的来源

本文中所有运用到的学生成绩数据都来自于溧阳市天目湖中专1202以及1209旅游专业班的2013至2014学年第一学期期末考试成绩. 其中1202班共有学生48人,1209班学生50人,1202班是对口单招班,1209是普通中职班.因为所有数据都是从该校教务处成绩档案中获得,所以所有信息的准确真实性得以保证.

2.2 成绩的分析

2.2.1 成绩的基本描述性统计

首先执行“Analyze - Descripstive Statistics - Frequencies”过程,可以得出:

表1 数据的描述性统计

Statistics

语文

数学

英语

餐饮

客服

心理学

N

Valid

98

98

98

98

98

98

Missing

0

0

0

0

0

0

Mean

73.11

61.73

69.89

83.18

72.58

70.82

Std. Error of Mean

.657

1.862

1.097

1.277

1.930

1.716

Median

74.00

63.00

71.50

87.00

76.50

74.00

Mode

75

63

67

78a

82

74

Std. Deviation

6.503

18.432

10.857

12.637

19.105

16.986

Variance

42.286

339.723

117.874

159.698

365.009

288.523

Skewness

-1.248

-.369

-1.896

-2.303

-1.375

-.901

Std. Error of Skewness

.244

.244

.244

.244

.244

.244

Kurtosis

3.380

.085

6.125

7.408

2.177

.519

Std. Error of Kurtosis

.483

.483

.483

.483

.483

.483

Range

39

83

72

74

96

78

Minimum

47

14

18

24

2

19

Maximum

86

97

90

98

98

97

a. Multiple modes exist. The smallest value is shown

再执行“Transform - Record - Into Different Variables”过程将各科成绩按照1到59,60到69,70到79,80到89,90到100的对应关系产生新变量新语文,新数学,新英语,新餐饮,新客服,新心理学,再执行“Analyze -Descripstive Statistics - Frequencies”过程得到相应的频数分布表及频数分布直方图.

表2 新语文频数分布表

新语文

Frequency

Percent

Valid Percent

Cumulative Percent

Valid

1

3

3.1

3.1

3.1

2

17

17.3

17.3

20.4

3

67

68.4

68.4

88.8

4

11

11.2

11.2

100.0

Total

98

100.0

100.0

表3 新数学频数分布表

新数学

Frequency

Percent

Valid Percent

Cumulative Percent

Valid

1

37

37.8

37.8

37.8

2

28

28.6

28.6

66.3

3

17

17.3

17.3

83.7

4

9

9.2

9.2

92.9

5

7

7.1

7.1

100.0

Total

98

100.0

100.0

表4 新英语频数分布表

新英语

Frequency

Percent

Valid Percent

Cumulative Percent

Valid

1

9

9.2

9.2

9.2

2

29

29.6

29.6

38.8

3

47

48.0

48.0

86.7

4

12

12.2

12.2

99.0

5

1

1.0

1.0

100.0

Total

98

100.0

100.0

表5 新餐饮频数分布表

新餐饮

Frequency

Percent

Valid Percent

Cumulative Percent

Valid

1

5

5.1

5.1

5.1

2

5

5.1

5.1

10.2

3

17

17.3

17.3

27.6

4

39

39.8

39.8

67.3

5

32

32.7

32.7

100.0

Total

98

100.0

100.0

表6 新客服频数分布表

新客服

Frequency

Percent

Valid Percent

Cumulative Percent

Valid

1

19

19.4

19.4

19.4

2

16

16.3

16.3

35.7

3

20

20.4

20.4

56.1

4

26

26.5

26.5

82.7

5

17

17.3

17.3

100.0

Total

98

100.0

100.0

表7 新心理学频数分布表

新心理学

Frequency

Percent

Valid Percent

Cumulative Percent

Valid

1

18

18.4

18.4

18.4

2

22

22.4

22.4

40.8

3

25

25.5

25.5

66.3

4

22

22.4

22.4

88.8

5

11

11.2

11.2

100.0

Total

98

100.0

100.0

图1 各科成绩新数据频数分布直方图

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