统计软件范文
时间：2023-03-16 18:59:14
导语：如何才能写好一篇统计软件，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。
篇1
在数据处理和统计分析方面，SAS统计软件已经成为国际上标准的软件系统.在有限条件下更好地进行SAS统计软件的教学是学生在短时间内掌握并运用软件解决实际问题的关键.本文从教学内容、教学方法和教学评价三方面对SAS统计软件的教学进行探讨.
一、SAS统计软件的特点及开展SAS教学的必要性
1.促进课程设置合理化
为了适应社会的需求，培养具有创新性和应用能力的复合型人才，数学的实践教学环节及实验教学环节受到了更多的重视.SAS统计软件课程的开设弥补了以往课程设置中只有理论、没有实践的缺陷，为学生提供了实际操作的平台，也使得课程设置更加合理.
2.培养学生进行统计知识学习的兴趣，增强其实际应用能力
统计学是应用概率理论来研究大量随机现象的规律性的科学，其中相关统计概念的内涵、外延及概念间的联系众多且抽象，问题涉及的数据量庞大，计算复杂，学生理解起来有一定困难且计算结果准确率不高.通过学习SAS统计软件课程，学生可以进行数据管理、统计分析，使学生对知识的运用得到及时反馈，有助于增进学生对统计知识的理解，且提供给学生进行实际知识运用的平台.
二、SAS统计软件课程现状
1.只注重上机操作，忽略统计理论
目前，由于课程设置及课时的限制，SAS软件的课堂教学往往侧重于教授学生如何点击选项或编写程序及上机操作，忽视对软件的输出结果的合理解释及对统计方法的选择，造成学生学习软件的目的性不明确，对具体的统计原理无法掌握.
2.缺少解决实际问题的课程设计，学生对软件的应用认识不明确
SAS统计软件教学的目的是在解决实际问题的过程中，用来辅助进行数据管理、数据计算、数据分析、直观图表演示及预测.然而，现阶段的SAS教学缺乏理论联系实际且只注重已集成的某种统计算法的使用的教学，从而无法使学生认识到解决问题时从分析问题、统计方法的选择、统计方法的优化、统计软件输出结果的解读到对具体问题的解释的过程，因此对SAS统计软件在解决问题过程中所处的地位没有清晰的认识.
三、SAS统计软件的教学改革
1.完善教学内容
将SAS统计软件的教学内容分为三部分：
（1）SAS统计软件基本功能及模块的教学
SAS功能强大，系统组成模块较多且各有特点和不同的功能，同一统计问题可能在多个模块中都能实现.教学过程中，教师应对基础模块、矩阵模块和绘图模块进行系统讲解，并有选择性地讲解统计模块，引导学生从理论上进行多方面的比较分析.
（2）学生参与的上机操作实践教学
教师在主机上演示和讲解课程后，学生上机操作，练习SAS软件的操作，熟悉各个模块的使用，并实践数据的管理与分析过程，加强学生对知识的理解和软件使用的认识.
（3）SAS统计软件辅助完成的理论联系实际的案例分析教学
教师选择两三个典型的案例，根据RMI原理，讲解案例从利用SAS进行数据整理到建立统计模型，再到选择统计方法并使用SAS进行统计分析、计算和绘图，最后解释输出结果，并说明问题的结论的全过程，然后将学生分组，布置学生小组在其能力范围内的案例题目，锻炼学生独立完成案例解决的能力.
2.改进教学方法
为了提高教学效率，教学中应充分利用多媒体技术辅助教学.一方面，多媒体课件中应列出重点难点，与学生互动后阐述并总结统计原理和基本思想，力求清晰、具体、易懂；另一方面，课件中应包含SAS的基本操作步骤、对输出结果的详细解释说明及各项指标和专业术语的含义.在使用过程中，教师在主机上动态演示，讲解的同时引导学生思考，给出明确结论，并掌握授课节奏.讲解结束后，学生通过上机操作熟悉软件的使用，并通过练习牢固地掌握知识，理解统计方法，巩固统计思想.现代化教学中，如果能够通过网络教学平台，将有限的课堂教学延伸到无限的网络互动交流、答疑解惑、小组案例分析，将会显著加强学生的理论与实践相结合的能力和解决实际问题的能力.
3.加强教学评价
衡量课程教学效果，检验学生对课程的掌握程度都需要进行合理的教学评价.SAS统计软件的教学评价应分为笔试和上机操作两部分，分别占总成绩的70%和30%.两种考核方式的评价标准如下：
四、结束语
在教学过程中，根据SAS软件教学内容的特点选择具体的教学形式和评价方法，并将它们有机地结合起来是得到良好教学效果的保证.只有以学生为主体，理论联系实践的教学才能使学生沉浸在SAS统计软件的强大功能中，使其更好地为统计理论实现服务.
【参考文献】
[1]李玉红，彭晓峰，陈慧青.统计软件SPSS在应用统计学教学中的应用[J].金融教学与研究，2009（3）：71-72.
篇2
1软件教学法的定义
软件教学法,是指借助软件的窗口、对话框、菜单、操作过程、输出结果等信息组织教学或参与教学的方法。它不同于实验课或上机课,是理论课教学中的一种全新的教学方法。在统计软件的选择上,国际通用的统计软件有SAS、SPSS、Statistica、Stata等。其中SPSS是非专业统计人员的常用软件，具有操作简单，输出便捷的优点[2]。本文基于SPSS统计软件介绍软件教学法。
2软件教学法的实施与体会
2.1突出教学内容，拓展学习范围中医药统计学中存在着众多的统计量，因为各自适用条件不同，用途也有所差异。掌握适用条件，合理选择统计量是医学院校学生学习中医药统计学的关键。在SPSS中统计量是按类型分块出现的，若以此为依据组织教学能够使统计量系统的呈现在学生的面前，从而起到提纲挈领，突出教学内容的作用。如在讲授数据分布特征时可以以Frequencies:Statistics对话框(如图1)为依据进行集中趋势的统计指标、离散趋势的统计指标等内容的讲解。再如在讲授单因素方差分析两两比较方法的选择时可以同时列出方差齐时两两比较的14种可选方法和方差不齐时两两比较的4种可选方法（即One-WayANOVA：PostHocMultipleComparisons对话框,如图2）。这样做首先通过对话框使学生直观感受到可选方法的多样性；然后通过讲解使学生进一步深刻体会思考问题、解决问题的方式方法及条件，决定统计量的产生和最终选择；最后由于教学过程中的详略处理不仅能够使学生掌握重要的统计量或比较方法，而且为进一步学习其它统计量或比较方法指引方向，以达到激发学生的学习兴趣，自觉拓展学习范围的目的。
2.2强化逻辑判断意识，简化检验过程
统计分析方法的选择不仅取决于资料的类型、设计方案、研究目的等因素,适用条件也是需要考虑的重要的因素之一，适用条件不同统计分析方法不同。如在两定量资料总体均数差异的比较分析中，若资料满足独立、正态、方差齐性，则选择成组t检验；若不满足方差齐性，则进行成组t′检验；若不满足正态性和方差齐性，则可进行变量变换或选择非参数检验。因此，在两定量资料总体均数差异比较的教学过程中，要先进行正态性检验和方差齐性检验，再进行统计分析方法的选择与讲解。如果完全遵照此过程进行授课，检验过程重复、冗长，学生容易失去兴趣和思考方向。软件教学法有效地化解了这一矛盾,为统计教学提供了一种新的途径。在教学过程中，借助软件进行正态性检验和方差齐性检验，学生仅需依据统计软件的输出结果做出判断与选择。这样做不但强化了逻辑判断条件意识，而且简化了适用条件的检验过程，节省出大量时间进行统计背景、统计思想和分析方法的教学，增强了学生学习新知识的积极性，提高了教学效率。
2.3增强英语能力，为实验课或自学做准备
SPSS统计软件采用英文界面,因此在授课过程中采用软件教学法可以自然实现中英文对照,进行简单的双语教学,有效提高学生们统计英语的应用能力,为阅读英文书籍及文献打下良好的基础。软件教学法将统计软件的应用融会到中医药统计学的教学中,不仅加强学生们运用统计软件参与统计运算的意识,培养多角度进行数据处理的能力，而且在授课过程中适当进行软件操作,可以为实验课或对统计软件的自学做准备。
篇3
多元统计分析，是指一种综合性质的分析方法，通过对不同研究对象和目标关联性的分析，统计出之间的规律，在现代统计学中被广泛的运用．多元统计分析被分为很多种，包括了多重回归分析、聚类分析、对应分析等等，本文中详细列举的是其中较为重要的几类．MATLAB软件是一种高科技高效能的计算系统，由MATHWORKS公司研制开发，自诞生以来便在众多领域得到广泛运用，它具有丰富的功能，除了最基本的数值分析和计算外，还有绘图和图像处理、仿真与通信等，当然其最大的特点是简单快捷易操作，这就使得其在多元统计分析教学中的应用成为必然．
二、MATLAB软件的应用意义
MATLAB是一款功能十分强大的软件系统，它在多元统计分析中的运用具有十分重要的意义，首先因为其效率极高的计算能力，能够处理海量且关系复杂的数字信息，所以提高了多元统计分析的工作效率，能够更快的完成任务;其次因为其具备图形处理能力，可以实现可视的编程与计算，并通过交互界面使得使用者更容易操作;最后是丰富的辅助工具使得多元系统分析更加快捷方便．
三、具体应用
(一)判别分析教学中的应用判别分析，顾名思义就是对研究目标的类型归属的一种分析法．因为在实际的经济科研活动和日常生产生活中，要根据信息资料分析一种现象或行为的种类问题十分普遍，所以这种分析方法是被广泛运用的，比如在医学领域，要根据身体指标传达的信息来分析是否患病以及患的是什么病;比如在经济领域，地区发展要根据当地的人口、土地和资源等信息来分析发展方向．MATLAB软件在其中的应用，是通过使用命令classify来实现的，其软件调用的格式是classify(sample，group，training)=［err．class］，其中输入参数sample为待判样品，training为训练样品;group为训练样本的分类变量，输出参数class为待判样品的分类结果，err为误判率的估计．
(二)聚类分析教学中的应用聚类分析，可以从其字面意思看出，就是对研究目标进行归类集合的一种分析方法，所以这种分析方法又叫作群分析．它通过对信息资料的分析，对各个对象的内在含义和外部联系作出判断，将相似的对象集合为群．在实际生活中，这也是一种常见的分析方法，比如在生物科学中，常常通过对动植物的外部共同特征和内部基因进行分析，划分出物种．在MATLAB软件中，要实现聚类分析，可以采用两种方法，一种是动态聚类，一种是系统聚类．
(三)主成分分析教学中的应用在实际问题研究中，为了全面系统地分析问题，通常需要考虑大量的影响因素．这些因素一般称为指标，在多元统计分析中也称为变量．因为每个变量都在不同程度上反映了所研究问题的某些信息，并且彼此之间有一定的相关性，因而所得的统计数据反映的信息在一定程度上有重叠，这会增加分析问题的复杂性和计算量．主成分分析是将多个相关变量综合成几个不相关变量的一种多元统计分析方法．其目的在于简化数据结构，并揭示变量间的关系．每个主成分都是初始变量的线性组合，所有的主成分间相互正交，因而没有冗余信息，可以有效地来处理变量间的相关关系，为解决多指标的综合评价提供了一种有效的手段．
四、结语
篇4
关键词 SPSS软件；成绩分析；数据统计
中图分类号：G642 文献标识码：B
文章编号：1671-489X（2016）18-0038-03
1 高校成绩分析方法介绍
对学生成绩进行分析是每所学校期末对教学常规管理的一项基本要求，也是全面提高教学成绩的重要方法和途径。随着IT技术的发展，各高校分别采用不同的应用软件对成绩进行质量分析，从中发现问题并加以改进，以提高教师的教学质量。目前各高校采用的应用统计软件有很多，在文中介绍以SPSS统计软件为主的相关分析及应用，并选取大连财经学院成绩统计分析与试卷分析作为研究样本，建立成绩分析模型，并给出对学生考试成绩进行分析的SPSS软件操作方法。通过SPSS统计软件对学生成绩的处理和分析，学生成绩的各项指标等数据变量都很直观地反映出来。
SPSS作为一款数据统计的专业性软件，目前越来越多的高校开始运用该软件进行成绩分析，随着不断地更新和改进，SPSS统计软件数据录入、数据管理、统计分析、资料编辑、报表制作、图形绘制也变得愈发容易操作。在教学管理中，利用SPSS统计软件对学生成绩等各项指标进行相关分析，更加直观科学高效，后面将通过大连财经学院营销2班和营销4班的统计学成绩比较，更加细致地反映这一点。
2 构建数学模型
学生的成绩分析是一项比较烦琐的工作，需要计算平均值、标准差以及各项指标，并绘出学生成绩分布的直方图，用统计软件SPSS来进行这类数据的处理和分析。在数学模型中，通过现实数据建立模型，通常采用回归分析的方法。回归分析是通过规定因变量和自变量来确定变量之间的因果关系，以此建立回归模型，然后根据参数来评价该模型的拟合情况，并可根据自变量做进一步预测。
任何事物都是发展变化的，在其变化过程中受到多种因素的影响。同样，任何事物都不是孤立存在的，都与其他事物之间有着联系，而该事物的变化也会对其他事物产生或直接或间接的影响。而相关分析法就是研究事物之间线性相关，并且以统计指标表来表现相关程度强弱的统计分析方法。在实际的分析过程中，由于不同的研究目的需要选择不同的研究变量，因此，选用的研究分析方法也不相同。二元变量相关分析法是常用的相关分析方法，包括二元定距变量、二元定序变量等多种相关分析方法。
3 数据收集和内容分析
数据的收集 在所取得的大连财经学院成绩统计分析与试卷分析样本中，将该班级学生成绩情况作为分析对象。研究该班学生成绩的显著性，以及男生和女生成绩之间的差异，分析过程主要涉及的相关变量有平均成绩、参加考试人数、及格率、最低分及最高分、标准差及成绩分布是否符合正态分布。
操作步骤 先将该班级成绩输入Excel，然后将数据导入SPSS，为了直观分析该班级学生的成绩情况，以编号、姓名、性别、班级、成绩等作为描述变量。
第一步：根据班级学生的分数情况，将学生的成绩分为0～59、60～69、70～79、80～89、90～100五个分数段。
第二步：选用转换（Transform）重新定义不同变量（Recode Into Different Variables），不同的变量需要在弹出的对话框中重新进行设定，将编号、姓名等变量输入到输出变量（Output Variable）对话框中。
第三步：在不同的变量栏下输入“分数段”，单击改变（Change）。
第四步：单击旧的和新的值（Old and New value），选择不同分数段范围，并在相应的栏目中输入，统计学科目及格分为60分，科目总分为100分。
学生成绩分析以班级为单位进行，绘制成绩Q-Q概率图及分布直方图，对本次的考试成绩进行正态分布研究，具体步骤：单击分析统计学描述频数分析（AnalyzeDescriptive StatisticsFrequencies）。在弹出的对话框中将“统计学”和“分数段”两个变量导入变量（Variable）
中，单击统计（Statistics）选项，在弹出的频数分析对话框中，选中Mean（平均分）、标准差、最高分、最低分等常用指标。返回主对话框，单击绘图（Charts）按钮，在弹出的频数分析对话框中选中柱状图和其下的正态分布曲线。点击Continue（继续）返回主界面，单击OK按钮，即可获得学生人数、最高分、最低分、平均分以及百分比直方图。
Correlation Analysis（相关分析）是对不同现象之间是否存在依存关系进行研究，如果存在依存关系，则研究其相关方向及程度，通过上述操作对学生的成绩进行分析，得到的相关数据如表2、表3所示。
为了验证样本班级学生的期初平均分是否符合正态分布情况，综合分析该班级的学生成绩，同样运用SPSS统计软件进行检验，采用Q-Q概率图分析学生考试成绩的正态分布，操作步骤：执行图表（Graphs）Q-Q Polts。在弹出的对话框中将“期初平均分”输入变量对话框，其他设置不改变，单击OK便可以得到图1所示正态分布Q-Q概率图。
篇5
【关键词】SPSS软件 多元统计分析 实验
【中图分类号】G30-03 【文献标识码】A 【文章编号】1674-4810(2012)21-0093-01
一 前言
“概率论与数理统计”是大学数学本科阶段课程设置中的一门课程,主要讲述一元随机变量的统计规律,但在社会生活及自然现象中,有很多现象需要同时观察多项指标,如研究一个地区经济发展的情况,就需要考虑当地的物价、信贷、税收、总产值、利润、固定资产、流动资金等,每一项指标都可看成一随机变量,如果只对某一项指标进行研究,结果可能是不准确的,因为各个指标之间是有联系的,可能存在相关性,单独分析某一个变量,可能丢失部分固有的信息,因而需要对多个指标(变量)进行整体研究,以发现其内部规律,“多元统计分析”就是研究多个变量相互关系及内在统计规律的一门学科,它起源于1928年Wishart发表的论文《多元正态总体样本协差阵的精确分布》,20世纪40年代,在心理、教育方面有一定的应用,但由于其计算量太大,发展受到一定的制约,到了20世纪50年代,由于电子计算机的发展,“多元统计分析”的方法才在社会各行各业得到迅猛发展,目前其研究工作已取得显著成绩,作为数学专业的学生,掌握该门课程的理论及实验(软件的应用)显得非常必要,但怎样使理论和实验教学并举呢,我们有必要对此问题做进一步的探讨。
二 Spss软件简介
Spss是Statistical Package for the social sciences的缩写,意思是社会统计软件包,是世界上最早的统计软件,由美国斯坦福大学三位研究生研制。如今,Spss已在银行、证劵、保险、教育教学、科研市场调查研究、商业、医疗、通讯等多个领域得到广泛的应用,更为有趣的是,在国际学术交流中,有不成文的规定,凡是用Spss软件做出的计算结果,可以不必说明算法,由此可见其影响和信誉都是非常高的。Spss的基本功能和特点是数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等。另外,Spss还具有操作界面友好,输出结果美观且清晰直观的特点。
三 多元统计中Spss软件的辅助作用
1.实验设备
一般情况下,Spss运算的数据量非常庞大,因此对用户的计算机操作系统、CPU、内存、显卡、磁盘空间等做了最基本的要求,例如:操作系统要求为Windows98或者WindowsXP(2003)等;CPU要求为Premium 133MHz;内存要求为128MB……
2.教学内容和实验的安排
在本科低年级,学生已经掌握计算机基础及数据库技术,因此对Spss的教学以自学为主,讲解为辅,提供网上教学网址,督促学生在一段时间内必须自学的内容,辅以作业进行自学效果的测试,作业形式与多元统计分析的教学内容一致。因而,我们只需要掌握多元统计分析的基本原理、方法,了解其计算过程,应用Spss,就可以节省计算所花费的大量时间,把更多的时间、精力用于统计原理的学习和研究。
四 实验
在研究具体问题时,面临的是一些杂乱无章的情景或杂乱无章的数据,我们的任务是从这些杂乱无章的数据中发现规律。首先是对杂乱无章的情景进行资料量化处理,如对学习的态度是端正或不端正,要使其量化才能用统计软件进行分析,因此需要对资料进行编码。当资料实现量化后,就可以在Spss中录入数据,进行计算了。
在教学过程中,提供一个实际问题,如研究影响学生学习成绩的主要因素是什么?要求学生自己设计问卷调查,这样学生就必须学会查阅资料,进行实验设计,然后还需要认真思考,具体地去实施,得到实验结果所需要的数据,再整理这些资料、数据。录入Spss进行计算,看懂分析结果,得到答案,形成自己的研究报告。
通过合理安排实验与理论教学,学以致用,教学目的也就达到了。
参考文献
[1]张立军、任华英.多元统计分析实验[M].北京:中国统计出版社,2009
[2]于秀林、任雪松.多元统计分析[M].北京:中国统计出版社,1999
[3]刘宝权、席仲恩.Spss在英语试卷统计分析中的应用[J].外语电化教学,2004(2)
篇6
【关键词】 spss;统计;难度;区分度;信度;效度
一、试卷分析的重要性
试卷分析是教学工作中的重要组成部分,也是每个教师必须完成的工作,通过对试卷进行分析,可以反馈学生学习结果和教师教学效果,帮助教师发现教学活动中的薄弱环节提高教学质量,全面的试卷质量分析工作量很大。目前尚无较好的试卷质量分析软件,尝试用SPSS软件进行分析,该软件能够满足试卷分析的全部指标。
二、原始数据录入
以《教育技术学导论》考试试卷为例来说明各个指标的实现方法。
1.试卷结构。本试卷10分有两个部分组成,客观性试题与主观性试题:其中客观性试题40分占40%,主观性试题60分占60%(具体情况见表1)。
2.数据定义。在SPSS软件中点击Variable View标签,在Name标题下定义:学号、题号、总成绩、平时成绩。其中总成绩定义为total,平时成绩定义为daily,然后在相应的标签名中进行注释。在Type标题下定义各个项目的类型,其中学号定义为String类型、题号和平时成绩定义为 Numeric类型,其余选项使用默认即可(如图1所示)。
3.数据录入。点击Data View标签,将47份试卷按照各部分得分情况和他们的总成绩、平时成绩输入到相应的表格中(如图2所示)。
三、基本描述性统计分析
主要包括:参加考试的学生总数、缺考人数、每个部分的最高分、最低分、极差、平均分、标准偏差(方差)等。在试卷质量分析数据中,运行菜单:Analyze―> DescriptiveStatistics ―>Descriptives,把除平时成绩外的所有变量加入到Variables中,点击Options选项对话框,选中Mean、Minimum、Maximum、Range、Std.deviation 、Variance。点击Continue,再点击OK,运行后得到结果(如表2所示)。
四、难度分析
试题难度是指测验题目的难易程度,难度系数一般用字母P表示,且 0《P》1。对是非题和论文型的题目,我们可以统一为 P=M/W(M:全体学生某题的平均得分;W:题规定的最高得分)。对于选择题我们先计算得出难度系数P,然后再根据公式cp=(kp-1)/(k-1)(k为选项个数)算出矫正难度系数 cp。(单项选择题学生可能随机猜测,公式能排除这种影响)试题难度系数与试题实际难易程度正好相反,越大表示能够正确解答该题的学生越多试题越容易,越小则试题越难。一般认为,难度适中更能客观地反映出学生的学习效果情况,多数试题应分布在0.3～0.7之间,选拔性测试为0.5左右为宜,通常期末考试为目标参照性考试,可适当偏高,全卷平均难度以0.7左右为宜,0.6～0.8为正常根据表2,很容易得到各个部分的难度系数(如表3所示)。
五、区分度分析
区分度是指试题对被测试对象实际水平的鉴别能力,是把考生区别开来的统计量。在进行区分度分析时,常以考试总分作为被测试对象的实际能力水平,把被测试对象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。
试题区分度多少合适也和测试目的密切相关。就期末考试测验而言,一般要求与总分的相关系数要达到0.20以上,一般认为0.4《D》1该试题区分度优良。若0.2
对于客观题来说,使用等级相关分析,在此使用斯皮尔曼(Spearman)等级相关分析,对于主观题来说,样本数为47,大于30,可以看成非等间距测度的连续变量,在此采用皮尔逊(Pearson)相关分析对试题进行分析。
具体操作如下:Analyze―> Correlate―>Bivariate。在弹出的对话框中选择各个客观题,题号变量和总成绩进入Variables,然后在CorrelationCoefficients 中单击 Spearman,完成后即可得到客观题的区分度,主观题的区分度分析方法同上,只需选择主观题和总成绩进入,然后选择Pearson即可,得到每个部分的区分度(见表4)。
六、信度分析
信度分析是反映试卷题目得分一致性程度的统计量,通常用信度系数表示考试的可靠性指标,其取值范围为0～1,其值越大,信度越高。一般认为在 0.9 以上可靠性好。在SPSS中,可选用克伦巴赫系数来计算一致性信度系数。具体操作为:单击Analysis―>Scale―>Reliability―>Analysis,在对话框中选择所有题目变量和总成绩,进入Items框中,在 Model中选择Alpha模型,单击Statistics…Reliability―>Analysis:Statistics选中,Scale if item deleted 得到该试卷的信度系数Alpha=0.729,从结果中也可以看出舍弃第二题后的信度系数
为 0.7468,舍弃第三题后的信度系数为0.7483。这都比整个试卷的信度系数要高。
七、效度分析
测验的效度指的是测量的正确性和有效性,即它能够测出所要测量的心理特质与行为特质的程度。换言之,效度指测验能在多大程度上实现测量目的。它是科学测量工具最重要的质量指标。一个测验若无效度,则其他任何优点都无法发挥其真正的功能。在此我们计算的是测试的效标效度,效标效度是指测验结果与效标之间的一致性程度。平时成绩主要包括学生的作业情况、上课回答问题方面和平时表现等,对于评价学生来说,具有一定的正确性和有效性。在此利用学生的平时成绩作为效度分析的效标,利用积差相关法求效标效度(Pearson法)得到结果为0.849。具体操作如下:在SPSS中单击Analyze―>Correlate―>Bivariate,选择total和daily变量进入Variables,然后在CorrelationCoefficients中单击 Pearson。
八、结语
考试是一种测量,试卷就是测量的工具,用科学的测量理论对组成试卷的一道道题目进行分析,取优弃劣,为教学积累资料。这样做,虽然对于本次考试已经没有多大意义,但是通过分析,把每一次考试的优秀题目积累起来,慢慢地就构成一套实用的题库。
(1)基本描述统计数据上来看,学生总数为47人,无人缺考,学生的的卷面总成绩平均分为82.83,分最高分为99分,最低分为59分,分数极差为40分,标准差为 10.538,标准差比较大,说明学生个体之间存在较大的差异,主要影响因素是他们的入学时学历结构,上课听讲、作业完成、课后复习等。对一部分后进学生,在今后的教学过程中应当充分关注,努力调动他们的学习积极性,经常鼓励他们,从而达到提高学习成绩的目的 。
(2)从难度上来看,第二题(0.983)、第三题(0.996)难度系数过大,说明此题出的太容易,建议此题不宜进入题库,在修改后参加下一轮的遴选。
(3)从区分度上来看,除了第二题、第三题区分度较低、其余都比较好,基本达到了考试要求。
(4)从信度分析来看,信度系数为(0.7296),一般教师自编试题的信度系数应要求在0.85以上,标准考试应该0.9以上。分析的结果说明了本次测试的信度不是很好。其原因在于第二题、第三题所致,从信度的运行结果上可以看,在其去除后信度都会有所提高。
(5)从效度上来看,效标效度为0.849,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,因此本次测试反映了学生的真实能力,符合考试要求。
(6)可以看出:利用SPSS进行试卷分析既能大幅提高办公效率、节省时间,又能增加分析结果的可靠性。
(7)通过对考试后进行量化分析,将符合指标的题目,分门别类归入题库,可以很好防止出题的随意性和有利于试题,试卷的标准化,促进考试的科学化,进而经济、方便、有效地测试出被试者的真实水平。
参考文献
[1]梅洁.用统计软件SPSS14.0来分析试卷的质量[J].时代教育.2007(6):134～135
[2]任艳玲,朱明放.基于统计软件SPSS的学生试卷分析方法[J].重庆工学院学报(自然科学版).2007(4):95～98
[3]杨代庆,李晟,梁典.几种利用SPSS对试卷进行分析的方法[J].
[4]贵州教育学院学报(自然科学版).2005(4)
[5]伍新春.高等教育心理学[M].编高等教育出版社,1999
[6]刘敏钰.运用SPSS、EXCEL 进行试卷质量分析初探[J].陕西教育学报.2004(4)
篇7
[关键词]生物统计 统计软件 多媒体 教学效果
《田间试验与生物统计》简称生物统计，是关于田间试验的设计、数据的搜集、整理、分析与解释的科学，是高等农业教育中一门非常重要的专业课程，学好生物统计可以训练学生定量分析的能力，学会从数字中发现研究的问题，利用数据从事研究。近几年随着吉林农业大学教学手段的不断完善、多媒体技术为基础的新型教学平台的建立，使得生物统计课已全部采用多媒体教学。多媒体技术通过对文本、声音、图形、图像、动画等的综合处理，能充分创造出一个图文并茂、有声有色、生动逼真的教学环境，为教学提供了直观、形象的表达工具，改变了板书教学手段单调的缺陷。而生物统计课中大量的图表、公式以及Excel、DPS、SPSS、SAS、MINTAB、STATISTICA等与计算机密切相关的应用软件的使用，使得多媒体技术在生物统计教学上的优势更为明显。
1.多媒体及统计软件在教学中应用的意义。多媒体教学能够把抽象的理论转化为具体、形象、动态的教学内容，收到事半功倍的效果。比如在介绍几种常见的田间试验设计时，课件动态的演示了各种设计方法的特点，取得比较理想的教学效果。
生物统计是一门应用性很强的科学，非常强调理论与实践的结合。教师在教学过程中必须要重视实践教学环节，多媒体手段在这方面有着不可低估的作用，除了可以通过课件演示大量的案例分析外，还可以通过课堂实验、布置实践练习等多种形式使学生有创造性的参与到生物统计学的学习实践中去。生物统计基本概念的理解与统计分析方法的掌握是生物统计学课程教学的主要目的。而生物统计中常用的统计分析方法，如：相关性、方差分析与回归分析等，有大量的公式及计算，学生普遍反映难学，学了电不知如何用。
2，多媒体及统计软件在实践教学中的探讨。在计算机及网络非常普及的今天，统计计算技术不再是统计学教学的重点了，统计思想、统计应用才应该是重点。现代统计方法的实际应用离不开现代信息处理技术。那么，如何在教学内容上结合实例，教学手段上借助计算机及DPS数据处理系统(以此软件为例)，作者在生物统计分析方法的实践教学上作了如下探索：
2.1 实例的选择与设计。以实际中的事例、数据为载体，将抽象的统计分析方法放在对具体问题的分析、解决中进行学习。实例的选择必须与所进行的教学内容相吻合，在很多情况下，它不一定运用到这一部分内容的所有知识点，它可能涉及该部分前后的内容，以至跨学科的知识。而且，在实例的选择与设计时，还必须考虑搜集数据资料的可行性以及对这一方面进行分析的背景知识，包括理论的及经验的。
2.2 搜集数据资料。作为课堂教学的实例，必须是准备好的数据资料，可以在课堂上演示或引导学生进行相应的统计分析。当然，也可以设计方案后，要求学生自己动手搜集资料，进行相应的数量分析。根据农业院校的学生多数来自农村的特点，每年利用寒暑假时间，组织学生开展社会调查活动，亲身完成某项工作。例如，让学生自己设计一个调查问卷和调查方案，进行一次农业生产调查活动，从具体调查对象和单位的确定，样本的抽取，问卷的发放、回收与审核，数据输入与资料整理，一直到调查报告的撰写。学生只有通过具体的实践，才能加深对所学基础知识的理解；只有经历了实践的全过程，才能系统地掌握各个环节的基本技能。
2.3 围绕具体的教学目的，进行统计数量分析。采用实际中的事例与真实的统计数据为载体，将抽象的统计分析方法学习放在对具体问题的分析、解决中的教学法，既有利于培养学生阅读、理解、分析、判断统计数据的能力，又从一定程度上解决了统计学教学中长期存在的理论与实践相脱节，学生学了不知如何用的问题，对于提高学生今后从事科学理论研究与农业生产实践的能力都是非常有用的，是提高学生综合素质的重要方面。
下面就以方差分析为例来说明软件在实验教学中的应用。方差分析是将总变异剖分为各个变异来源的相应部分，从而发现各变异原因在总变异中相对重要程度的一种统计分析方法。这一章的内容并不多，但公式多，计算量大，而统计分析软件的强大功能完全可以免除大量繁琐的计算，直接给出所需要的计算结果。在这一章的教学中，在介绍有关概念及分析步骤后，以实际的统计数据为例，并借助DPS统计分析软件，在对该例的系统分析中解释有关概念的意义，演示方差分析和多重比较方法的具体应用。
以第二松花江流域水稻主产区的5个试验地点：前郭红光农场、榆树大坡、德惠朝阳、九台其塔木、吉林乌拉街，4个供试品利：农大8、农大19、通9574、吉丰8的1年多点试验为例，进行产量的方差分析。DPS数据处理系统操作如下：
第一步：打开DPS数据处理界面，在英文状态下，将产量数据按横向地点(每地点3次重复)，纵向为品种进行输入。
第二步：将数据模块选中后，打开菜单中的专业统计品种区域试验一年多点，选中后在出现的对话框：区试地点数、区试品种数、区组(重复)数中分别输入5、4、3，按确定键，随后系统自动分析出该试验的量差异和多重比较。将其进行推理后的结果如下表：
学生可根据计算结果进行实际分析，这里不再详述。由此可见，通过DPS数据处理系统，将复杂的运算简单化，既节省了大量时间，又增加了实用性。
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关键词：大数据；统计软件；数据分析
中图分类号：TP393.4 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2016）012-000-01
在大数据时代，每个人身边都存在着海量、丰富可深入挖掘的数据，人人生产数据，时时产生数据。大数据一般分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，大体上，结构化数据占10%、半结构化数据占5%、非结构化数据占85%，包括各种格式的办公文本、图片、报表、音频、视频等。对统计学习而言，最大的考验是如何对这些海量的数据信息进行充分的开发，找出数据之间隐藏的规律与关系。
首先对于结构化的数据，一般基础数据分析用Excel等统计软件，既可满足基础要求；大数据分析用Eviews，SPSS，Stata，SAS，R，Python等，其中R和Python对于半结构化数据和非结构化数据的挖掘和分析有很好的应用。下面对各软件在大数据分析中的特点进行简单介绍：
Excel电子表格是Microsoft公司推出的Office系列产品之一，是一个功能强大的电子表格软件。特点是对表格的管理和统计图制作功能强大，容易操作。Excel的数据分析插件XLSTAT，也能进行数据统计分析，但不足的是运算速度慢，统计方法不全，因此Excel在大数据分析中存在一定的局限性，但适合一些基础的数据处理。
Eviews是美国QMS公司研制的在Windows下专门从事数据分析、回归分析和预测的工具。使用Eviews可以迅速地从数据中寻找出统计关系，并用得到的关系去预测数据的未来值。Eviews处理回归方程是它的长处，能处理一般的回归包括多元回归问题。不过这个软件的劣势在于它的黑箱式的处理过程，出来的结果可能会不够精确，有的人可能会为得到一些结论而伪造一些结果，可信度不是很高。在大数据分析中Eviews只适合时间序列数据的分析。
SPSS由美国斯坦福大学的三位研究生研制。SPSS系统特点是操作比较方便，统计方法比较齐全，绘制图形、表格较有方便，输出结果比较直观。SPSS在横截面数据的分析中有很大的优势，适合进行从事社会学调查中的大数据分析处理。另外，值得一提的是，最新版的SPSS采用DAA（Distributed Analysis Architecture，分布式分析系统），全面适应互联网，支持动态收集、分析数据和HTML格式报告，使SPSS更加适应大数据的潮流。
Stata统计软件由美国计算机资源中心（Computer Resource Center）1985年研制。特点是采用命令操作，程序容量较小，统计分析方法较齐全，计算结果的输出形式简洁，绘出的图形精美。不足之处是数据的兼容性差，占内存空间较大，数据管理功能需要加强，这使得Stata在大数据分析中处于不利地位，但是相较于Eviews和SPSS，Stata在面板数据分析的优势是毋庸置疑的，Stata更加适合大数据中的面板数据分析。
SAS软件在数据挖掘上具有优势，其板块的独特功能为大数据分析提供了利器。对于不熟悉计算机编程语言的统计学习者可使用SAS。SAS软件的EM模块及sas base拥有强大的数据处理功能。在SAS的EM模块中，包含了数据处理、模型建立、简单算法等丰富的数据处理功能。例如对获取的数据可进行再次抽样，抽样的方式是多种多样的，有：随机抽样、等距抽样、分层抽样、从起始顺序抽样和分类抽样等方式。而且抽样的过程不需要程序运行，只需要建立流程图即可。更加复杂的数据模型如生存分析、神经网络、SVM、决策树、MBR等可以在数据建模中添加节点来进行。在对数据进行分析以后，SAS会导出程序记录和最后结果。尽管SAS有众多优良特性，但其并非脚本语言，所以它在数据运行上占有CPU较高，特别在使用EM模块时，花费的时间相对较长。
Python和R都是开源软件，相较于上述软件，在大数据分析中有着绝对的优势。Python的网络爬虫及R的RCurl包、Rweibo包等都可以进行网络数据和文本挖掘，对非结构性数据亦能进行分析处理。众多的R语言包使得其在数据可视化方面也有着很大的优势。Python和R各有其特点：
R的优势在于有包罗万象的统计函数可以调用，特别是在时间序列分析方面（主要用在金融分析与趋势预测）无论是经典还是前沿的方法都有相应的包直接使用；相比python在这方面贫乏不少。
Python的优势在于其胶水语言的特性，一些底层用C写的算法封装在python包里后性能非常高效（例如：Python的数据挖掘包Orange canve中的决策树分析50万用户10秒出结果，用R几个小时也出不来，8G内存全部占满）。
Python与R相比速度要快。Python可以直接处理上G的数据；R不行，R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据（通过groupby）才能交给R做分析，因此R不可能直接分析行为详单，只能分析统计结果。因此，在大数据分析中，Python更适合对海量数据的处理，而R更适合对数据的统计分析。
目前，最流行的数据分析软件是R。KDnuggets网站每年会做一些数据分析和数据挖掘软件使用的专题问卷调查。据该网站2011年对570个数据挖掘和数据分析的工作者关于过去12个月数据挖掘和数据分析所使用的编程语言的调查显示，R语言排名第一，所占比例近一半（45%）。免费是R流行开来的最大的一个因素，现在还有很多人使用SPSS或SAS，但大都用的是盗版软件。R拥有出色的可视化图形、丰富的统计方法及高效的更新速度，由一个庞大而活跃的全球性社区维护，使用R的人分布在各个研究领域，任何做数据分析的工作者都应该学会使用R。
参考文献：
[1]方匡南，朱建平，姜叶飞.R数据分析：方法与案例详解[M].电子工业出版社，2015.
[2]维克托・迈尔・舍恩伯格，肯尼思・库克耶著，盛杨燕，周涛译.大数据时代：生活、工作与思维的大变革[M].浙江人民出版社.2013.
作者简介：孟雪井（1985-），女，汉族，安徽淮北人，博士，讲师，研究方向：金融统计。
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近几年来，随着科学技术的不断发展，人民群众对于软件开发的要求也越来越高，在软件开发过程中，有效的对软件过程进行管理是非常重要的，软件过程包括了软件开发中的一系列步骤，是保证软件开发顺利进行的有效保证。本文将主要分析在统计过程控制的视角下，软件过程管理的基本框架，从而实现软件开发领域的稳定发展。
【关键词】统计过程控制 软件过程管理 研究
现阶段，受到科学技术革命的影响，我国专家学者对于提高科学技术，促进软件开发向更加多元化的方向开展产生了浓厚的兴趣，对于在统计过程控制影响下的软件过程管理进行了深层次的研究，逐渐的展现出了一些全新的软件开发方向以及软件升级的对策，为我国软件开放领域带来了新的曙光。
1 统计过程控制的基本概述
1.1 统计过程控制的基本含义
统计技术对过程中的各个阶段的基本情况进行监督与管理的手段就叫做统计过程控制。统计过程控制主要是为了维持过程处于平稳的状态，是对产品的质量与安全性能的保障。统计过程控制在我国各个领域的生产加工过程中都有着广泛的应用，比如说在进行产品加工的时候，由于受到某种原因的影响，产品的尺寸会发生一定程度的波动，每一次细微的波动对于产品的质量以及性能的影响都是非常巨大的，所以必须要采取相应的手段去对这种现象进行完善，而这种有效的手段就是统计过程控制。统计过程控制属于过程控制中的一个分支，从统计过程控制的内容上来说，我们一般分为两个方面对其进行研究，第一个方面是绘制控制图，通过对控制图的分析与研究，发现过程中存在的问题与异常，并在第一时间将信息反馈给管理人员进行解决，降低了过程中的风险。第二个方面是数据计算，通过对过程能力指数进行分析，找到能够满足技术要求的稳定过程能力的程度，从而对过程中的质量与性能进行监督与管理，对提高过程质量有很大的帮助。
1.2 统计过程控制的存在意义
统计过程控制在各个领域的过程中占据着非常关键的位置，通过对于统计过程控制的研究与分析，能够确保制作过程的稳定进行，还能够预测制作过程中遇到的风险并及时解决，对于提高产品质量、增强产品性能、降低生产成本都有很大的帮助。产品的质量与性能上升了，自然产品的销量也会更加的优秀，从而增加企业的营业额，对于提高员工薪资、减少返工、浪费的现象都有着积极的影响，最主要的是员工的薪资提高了，工作效率自然也会有所上升，在很大程度上促进了企业的经济建设的稳定发展，对于增加企业的核心竞争力、吸引客户投资成本都有着积极的意义。
1.3 统计过程控制的分析方法
目前笔者了解到常用的统计过程控制的分析方法有九种，分别是控制图分析法、直方图分析法、排列图分析法、散布图分析法、工序能力指数分析法、频数分析法、描述统计量分析法、相关分析法、回归分析法。下面笔者将选出三种主要的分析方法进行研究。
2 控制图分析法
控制图分析法就是通过对过程中的各项流程进行监督与管理，绘制出控制图，通过对控制图进行深层次的研究能够发现过程中存在的问题，对异常进行诊断，反馈给有关人员进行及时的处理。图1是当过程出现异常时的控制图。
2.1 排列图分析法
排列图分析法是将过程中的各个环节按照主次形式进行排列，主要是通过这种方式来区分产品的质量，找到在生产过程中，影响产品质量的主要原因，并对其进行合理的改善，提高产品质量。
2.2 工序能力指数分析法
工序能力指数分析法就是通过数据的计算来了解产品质量，通过不同数据之间的对比，找出影响产品质量的主要因素。
3 软件过程管理的基本概述
3.1 软件过程的基本含义
软件过程指的就是一个保证软件质量的框架结构，其中包括软件开发过程中的各个阶段，通过对软件过程的深入分析，了解保证软件质量的有效办法，尤其是在软件技术的开发与软件的维护方面，软甲过程都发挥着积极的作用。
3.2 软件过程管理的框架分析
笔者将通过三个方面对软件过程管理的框架进行分析，第一个方面是软件过程管理的规范性。在软件开发过程中，软件开发技术是否符合国家标准，实际开况是否是按照国家的规章制度进行的，软件过程管理是否有严格的规范，都需要有关部门进行严格的考察，在通过了有关部门的审核没有问题之后，才能够进行实际的生产。第二个方面是实际开发过程与软件设计方案的一致性，在软件开发是一个非常复杂的程序，因此，在软件开发的过程中会存在很多的问题，其中实际开发过程与软件设计方案不一致的现象是比较常见的，在软件开发过程中会有很多突发状况产生，由于这次突发状况设计师就改变了原有的设计方案，“边生产边设计”的现象屡见不鲜，这样生产出来的软件在质量上与安全性能上都存在很大的问题，在使用过程中的稳定性能也非常的差，由此可见，软件过程管理在实际过程中的作用非常重要。第三方面就是客户的要求，我们所做的一起努力都是为了要满足客户对于软件的需求，如果生产出来的软件与客户的要求存在差异，可以说是没有意义的。图2是基于统计过程控制的软件过程管理步骤。
3 结论
综上分析可知，统计过程控制在软件过程管理中的作用非常的多，既能够对软件开发过程监督与管理，还能够预测软件开发过程中存在的分险，最主要的是能够保证软件质量，促进软件开发的顺利进行。
参考文献
[1]沈晓杰，李郡.基于制造执行系统的统计过程控制在质量管理上的应用[J].工业控制计算机，2012，09：108-109+134.
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[摘 要]我国高等院校生物统计学课程多使用SPSS统计软件作为课堂配合软件使用。由于该软件是商业软件，功能繁多，远超入
>> GNU/Hurd上远程调试的实现 高职院校统计学基础课程实施项目教学法的思考 项目教学法在中职院校统计学基础课程中的应用研究 项目教学在统计学基础课程中运用研究 生物统计学课程教学的实践与探索 生物统计学课程教学改革的探索 基于行动导向的高职统计学基础课程改革实践探索 统计软件辅助《生物统计学》教学新模式的探索 统计分析软件辅助生物统计学教学的探索与实践 高职高专生物统计学课程教学改革初探 生物统计学教学改革方法初探 生物统计学教学改革初探 高职《统计学基础》课程教学改革探析 《生物统计学》课程教学实践与思考 高校《生物统计学》课程教学思考 SPSS软件在统计学教学中的应用 高校《生物统计学》课程教学改革的初步探讨 地方性本科院校数学基础课程施行案例教学的必要性和可行性研究 商务类专业的统计学课程教学模式初探 《生物统计学》教学方式的探索和实践 常见问题解答 当前所在位置：l.
[4] International Business Machines Corporation. IBM SPSS Statistics Base 22[EB / OL].2015[2015-2-8].ftp：// / software / analytics / spss / documentation / statistics / 22.0 / zh_CN / client / Manuals / IBM_SPSS_Statistics_Base.pdf.
[5] Walter，C.， Bell， L.， Parsons，S.， Jackson， C.， Borley，N.，and Wheeler，J.Prevalence and significance of anaemia in patients receiving long-course neoadjuvant chemoradiotherapy for rectal carcinoma[J].Colorectal Disease，2013（1）.
