spss统计软件应用 SPSS统计软件在试卷分析中的应用探析
时间：2019-01-29 03:33:17 来源：雅意学习网 本文已影响 人 
SPSS（Statistic Package for the Social Science）即社会科学统计软件包，是一种在世界社会科学范围内应用最为广泛的统计软件，其数据管理和分析功能强大，具有界面的友好性和操作的简便性，支持多种统计图表的结果输出，具有实用、简单、操作性强等特点，能满足试卷分析全部指标的统计与检验工作。本文例谈如何运用SPSS13.0统计软件进行试卷统计与分析，旨在提高教师编制试卷、独立分析试卷的能力，能为广大教师进行试卷分析提供一种模式参考。
一、试卷结构
以我校科技学院人力资源管理专业2007级1班《人员测评理论与方法》期末考试试卷为例，参加考试人数38人，试卷共6大题。试卷结构如表1：
表1.试题分值分布表
表中q1是填空题；q2是选择题；q3是判断说明题；q4是名词解释；q5是简答题；q6是论述题。
二、试卷成绩数据的定义与录入
1．数据定义
在SPSS软件中，点击Variable view（变量视图）标签，在Name标题下定义：班级、学号、题1、题2、题3……题6、总分。在Type标题下定义各个项目的类型，其中班级、学号定义为String类型，长度为4，各题和总成绩均定义成Numeric类型，长度为5，小数点后长度为1，其余项使用默认即可。其中题号和总成绩均定义成Numeric（数字型）类型，长度为5，小数点后长度为0，其余项使用默认。
2．数据录入
数据录入可以直接输入，将窗口切换回数据视图，点击Data view标签，按照定义变量的顺序将共计38份试卷的相应数据输入SPSS。数据录入也可以通过数据文件直接调入，先建立一个扩展名为txt的数据文件；再读入ASCII码数据文件并将其转换为SPSS格式。转换的操作步骤：按File→Read Text Data顺序展开Open File对话框，指定前面已建立的扩展名为txt的数据文件并打开按钮，展开Text Import Wizard对话框，分6步完成转换工作。其中，固定格式ASCII码数据的转换，要求根据变量所占列分配分隔线，其他使用默认。
三、考试成绩统计分析
1.考试成绩的基本描述性统计
对成绩进行描述性统计分析，包括频数分析、集中趋势分析和离散程度分析。其中，通过频数分析反映数据的整体分布概况；集中趋势分析，通过计算“总分”的平均值（Mean）、中位数（Median）和众数（Mode）等指标，反映考生成绩集中所在的分数段，代表考生的集体水平。而离散程度分析，通过计算“总分”的标准差（Std.Deviation）和全距，反映考生之间的差异。全距是最小值（Minimum）与最大值（Maximum）之间的绝对差。偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）用来描述数据分布是否对称，偏斜程度如何，分布陡缓程度等。操作如下。
在SPSS中单击：①执行Analyze→DescriptiveStatistics→Frequencies，弹出Frequencies对话框，将需计算的“总分”和“各题”（题1、题2、题3……题6）变量移入Variables框中；②按Statistics按钮，弹出Fre-quencies Statistics对话框，选上Mean，Std.deviation，Mini-mum，Maximum， Skewness，Kurtosis等指标；③按Charts按钮，弹出Frequencies：Charts对话框，选上His-tograms和With normal curve，然后单击Continue按钮，再单击OK按钮，即可获得总分和各题的有关统计，以及成绩分布直方图，结果见表2图1。
表2“总分”一栏显示1班期末考试的总分中，众数=中位数＞均值，偏度值＜0呈左偏态分布状态；标准差为16.03，同学之间成绩差异很大，特别是最低成绩32分，使全班均分受到影响，低于中位数和众数，综合以上信息，以中位数和众数74分更能反映该班同学在这门学科中的整体水平。此外，表2显示峰度值接近于0，图1也表明全班成绩从60分开始基本上呈正态分布，说明1班期末成绩可以看成是正态分布，表明该试卷命题基本合理。试卷所反映的知识点全面，难易程度适中，学生对本门课程在知识结构和能力发展等方面已达到基本教学目标，但要重点关注和辅导55分以下的5个同学。
图1.200701班期末成绩频率数分布
2．考试成绩的等级比率统计
在进行试卷分析时，我们往往想知道各分数段的人数及所占比例。为此，可以先分组后统计。
首先，将百分制分数转换成5等级，即优秀（≥90分）、良好（80~89分）、中等（70~79分）、不及格（ 本文为全文原貌 未安装PDF浏览器用户请先下载安装 原版全文 表4.各题难度系数、区分度和信度分析
一般认为，难度系数P值越大，试题难度越大，不及格的考生越多。试题的难度在0.3~0.5之间为宜，P>0.7为难题，P0.2，虽然比较恰当，但难度偏小，试题容易，提示应该适当增加难度，特别是判断说明题。
2.试题的区分度分析
区分度是指试题对考生实际水平的鉴别能力，将考生成绩优劣区别开来的统计量。在进行区分度分析时，常以考试总分作为被试的实际能力水平，而把被试在某题上的得分与总分之间的相关系数作为该题的区分度。区分度的计算方法很多，对于客观题来说，使用斯皮尔曼（Spearman）等级相关分析；对于主观题来说，看成是非等间距测度的连续变量，采用皮尔逊（Pearson）相关分析。这些分析在SPSS中都有相应菜单命令可选用。具体操作：单击Analysis→Correlate→Bivariate，在弹出的对话框中选择各客观题号变量和总分进入Variables，在Correlation Coefficients中单击Spearman，完成后即可得到客观题的区分度。主观题的区分度方法同上，只需选择主观题和总分字段进入，然后选择Pearson即可。若要计算整个试卷的区分度，只需要将各题的区分度与各题的满分之积相加，再除以100即可。本次考试的区分度结果见表4。教育理论认为，区分度D>0.4为优，D0.75，整个试卷的区分度为0.792，说明本卷区分度都很高，试题和试卷能区分学生之间的实际差异。结合前面难度偏小，试题容易，提示成绩比较低分的学生要加强课外学习，增强学习自觉性和行动力。
3.试题的信度分析
信度是反映试卷的题目得分一致性程度的统计量，表示考试的可靠性、稳定性，反映试卷或试卷测试结果是否代表考生的真实水平。其取值范围为0~1，其值越大，信度越高。对试卷信度大小的衡量通常用信度系数α来度量，此系数的估算方法很多，有重测法、等值法、克伦巴赫系数等。如果测验中包括有非0-1记分的题目，可选用克伦巴赫Alpha系数来计算一致性信度系数。做法是：在SPSS中单击Analyze→Scale→Reliability Analysis，在弹出的对话框中选择所有题目变量进入Item框中，在Model中选择Alpha模型，得到测试信度。本文中实例的信度Alpha=0.8351。一般来说，大规模标准化考试的信度应在0.9以上，学校教师自编考卷的信度应在0.6以上。可见，本自编测验的信度很高，本次测评成绩较真实地反映了该班学生的学习状况和水平。
4.试题的效度分析
效度是指测试的有效程度。常用的效度检验有内容效度分析、结构效度分析、关联效度分析、项目分数效度分析。试卷分析一般采用效标关联效度分析法，即首先寻求一种可靠的效标，然后求出测试结果与效标的相关系数，该相关系数则为效标关联效度。具体操作：首先将窗口切换回数据视图，点击Data view标签，将“可靠的效标”录入，并定义变量名“平时成绩”。然后，单击Analyze→Correlate→Bivariate，选择“平时成绩”和“总分”进入表达式，然后在Correlation Coefficients中单击Pearson。得出总分与平时成绩的相关系数为0.837。说明本次考试与平时成绩相关性较高，即平时成绩好的学生此次考试成绩亦较好，平时成绩差的学生此次考试成绩亦较差。
五、结论与建议
本次考试平均水平为74分（宜用中位数和众数表示），成绩分布基本符合正态分布；标准差为16.03，标准差值较大，说明学生个体之间存在较大的差异，这主要是由于此班的极少数学生上课不认真听讲，考试也不下功夫复习所致。因此，以后在教学中应当关注这类学生，调动他们的学习积极性，经常鼓励他们，从而达到提高他们成绩的目的。
在难度分析中，可知第3题判断说明题特别容易，其他各题和整个试卷的难度>0.2，虽然比较恰当，但难度偏小，试题容易，应该适当增加难度，特别是判断说明题；在区分度分析中，可知各题的区分度均>0.75，整个试卷的区分度为0.792，说明本卷区分度都很高，试题和试卷能区分学生之间的实际差异，所以本次测试的各题均有较好的区分作用；在信度分析中，可知信度为0.8351，此次考试的信度比较高；在效度分析中，可知本次测试的效标效度为0.837，说明本次考试与平时成绩相关性较高。
通过SPSS对试卷成绩的统计，可以知道学生个体的差异程度，比较客观地反映教师与学生“教”与“学”的水平与效果；通过对试卷质量进行分析， 可以进一步筛选试题、修订试卷，将符合指标的题目，分门别类归入题库，防止出题的随意性，提高试题和试卷的质量。
利用SPSS软件统计分析时，只需了解相关统计术语和操作步骤，具体的统计分析和结果输出均由SPSS自动完成，可以较大地提高分析试卷效率，准确地得到分析结果；且操作方便快捷，大大减轻教师负担。因此，SPSS是进行学科成就测验质量分析的理想工具。
（参考文献本刊略）
作者单位：
湖南工业大学商学院
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