论文基于统计软件SPSS的试卷质量分析是关于对写作统计软件SPSS论文范文与课题研究的大学硕士、相关本科毕业论文统计软件SPSS论文开题报告范文和相关文献综述及职称论文参考文献资料下载有帮助。
摘 要：通过介绍SPSS软件对考试数据进行实例分析的具体步骤,揭示了分析成绩分布、试卷难度、区分度、信度及效度等指标内涵,论述出试卷质量分析应包含的内容,总结了一套考试分析的一般模式,旨在提供可行方案和数据决策,提升教学质量监控水平的科学化.
关键词：SPSS；统计；难度；区分度；信度；效度
中图分类号：G642 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）17-0121-03
试卷作为考试的一个重要载体,是测评学生学习成绩的工具,是教学质量检验的重要手段,因而教学质量评估管理中越来越重视试卷分析,试卷质量的分析结果客观地向教与学双方提供了反馈信息,进而实现评价教育目的的实现、教学效果的好坏等一系列质量要素,今后,应该成为教学工作中重要的常规环节之一.
1 SPSS软件简介
SPSS软件是Statistical Package for the Social Sciences英文名称的首字母缩写,即“社会科学统计软件包”,它是目前世界上常用的三大统计分析软件（SAS、SPSS及SYSTAT）之一,是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件,其界面友好、功能强大和操作简便,能方便地从其他数据库中读入数据.
SPSS是一款功能强大的教育统计软件,既可以进行基本数据的统计分析,还可以进行各种推断和检验统计.
2试卷质量分析应用实例
下面数据以安徽大学公共基础课程—《程序设计基础VB》的期末考试成绩为样本,利用SPSS软件分析说明考试质量分析的模式和各项指标.
2.1试卷基本结构
本试卷（满分100分）,由两部分组成：客观性试题与主观性试题,其中客观性试题共A分,占X%,主观性试题共B分,占Y%.具体情况见表1.
填写试卷基本结构可以发现,题量尚可,试卷题型不够丰富,填空题可以细化为一般填空和程序计算填空,客观性试题一般强调知识点考察,常见类型为：单项选择题、多项选择题、判断题和简单填空题,而主观性试题则根据学科的不同,一般设有复杂填空题、简答题、问答题、论述题和计算题等题型.
2.2考试分析指标的定量分析
2.2.1成绩数据的录入与处理
1）定义变量并输入数据
这是直接方法.启动SPSS软件后会启动Statistics数据编辑器界面,通过單击Variable View标签进人变量名编辑窗口,在Name（名称）明学号、姓名、各题型、总分、平时成绩和班级代码.其中,各题型、总分、平时成绩和班级代码均设置为：Numeric（数值）类型,Decimals（小数点长度）定义为0,其余各项使用默认.
第二步,选择数据视图,开始输入数据：从第一行第一列起直接输入相关数据,这样,每行输入一个学生的记录,各列输入数据为一个某种题型的成绩,最后一列是班级代码等.
最后保存扩展名为s格式的数据文件.
2）直接导人外部数据,更改数据类型
为了更好地对数据进行共享,SPSS还可以快速打开和编辑其他格式的文件,可直接导入操作的数据文件包括：Microsoft Excel文件（*.xls）、SAS、d Base、Stata等格式.
具体的操作步骤为：依次单击File→Open→Data,此时要在文件类型下拉菜单中选择All Files,在出现的全部文件列表中找到关联文件双击,在弹出对话框内选中其中的Read复选框（此项设置为把表格中的第一行作为变量名导人,否则第一行将作为数据导入）,单击OK按钮后会打开Data Editor界面,就能显示出刚才导人的Excel文件内容.随后,也可依次单击File→Open→Se（Se as）,将当前数据存为其他格式的文件,比如s格式,方便下次使用.
本文实例数据先对考试系统自动生成的xls文件格式进行数据导入,然后对变量属性作了适当修改,如图1、2所示.
2.2.2成绩统计的基本描述性分析指标
成绩统计分析的基本描述性指标主要有：学生总数、实考人数、最高分、最低分、各等级的人数分布及百分比、均值与标准差、成绩分布图等,相应的描述性统计量包括最小值（Mini-mllm）、最大值（Maximum）、频数（Frequency）、均值（Mean）、标准差（Std.）、偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）等.这些指标均要求按班级对试卷成绩及总评成绩进行分析.其中,均值用来描述数据集中趋势,标准差强调数据的变异性,即数据的差异量数,进而反映数据全貌.而对称、偏斜及分布陡缓程度等数据分布的结构形态及特征则由频数、偏度和峰度用来描述.
1）卷面成绩的集中和离散数据统计
打开录入后的数据表,依次单击Analyze→Descriptive Sta-tistics→Frequencies,出现频数对话框,导入要建立频数分布表和直方图的项目,同时选上Minimum、Maximum、Mean、Std.devi-ation、Skewness和Kurtosis等参数,得到表1.
依次单击菜单Analyze→Descriptive Statiics→Fre-quencies→Charts→Histo-grams→With normal curve,显示出分数段分布图和直方图.直方图如图3所示.
一般而言,学生成绩标准差在满分的5%-10%以内属于正常.从图表中得到的统计值可以发现：①本次考试的两个班的离散程度均较大,表明学生成绩离散度太大,可能是试题的问题,也有可能是学生水平的两极分化比较严重；②学生成绩基本呈正态分布；③考生总分偏度值为-0.138和-0.648,依据偏度在数据分析中的意义,本次测试数据显示：考生所得总分相对集中于平均分左侧,即大部分考生成绩小于平均分值；④在峰度的计算中,计算结果σ<0,可知在学生成绩的正态分布图有比正态分布更长的尾部,不过盯为较小负值说明,考生成绩在平均分附近的集中度虽低于标准正态发布曲线,但也差别不大；⑤标准差1≥10,差异较大.但是结合对总分的直方图的观察,可以发现：低分段考生的成绩与平均分的差距较大,这是造成即使大多数考生的总分集中于平均分附近,最后标准差数值仍较大的主要原因.
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参考文献：
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