统计学毕业论文
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2023年2月20日发(作者：)spss统计分析课程论文范文
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SPSS软件是“统计产品与服务解决方案”软件，是数据统计分析
的一个重要的工具。下文是店铺为大家整理的关于spss统计分析论文
的范文，欢迎大家阅读参考!
spss统计分析论文篇1
统计分析软件SPSS的特点和应用分析
【摘要】通过文献资料法，介绍了统计分析软件SPSS的特点，并
通过实例：用非参数检验中的两个独立样本的检验(TestforTwo
IndependentSample)进行分析，对该软件的应用做了详细的介绍，
旨在为学习SPSS软件的人们提供参考。
【关键词】统计分析软件;SPSS;独立样本;非参数检验
一、前言
统计分析软件SPSS是一款统计产品与服务解决方案的软件，其全
称为“统计产品与服务解决方案(StatisticalProductandService
Solutions)”。该软件是一款在统计中应用很广的统计分析软件，目
前在各专业毕业论文经常可以看到它的身影，其应用范围广、方便快
捷等特点吸引着众多的爱好者。本文通过对统计分析软件SPSS的功特
点进行介绍，通过举例用非参数检验中的两个独立样本的检验(Test
forTwoIndependentSample)进行分析，对该软件的操作用做了详
细的介绍，为学习SPSS软件的人们提供参考。
二、SPSS软件的特点
(一)操作简便
SPSS软件的界面非常友好，除了数据录入及部分命令程序等少数
输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜
单”、“按钮”和“对话框”来完成。
(二)编程方便
具有第四代语言的特点，告诉系统要做什么，无需告诉怎样做。
只要了解统计分析的原理，无需通晓统计方法的各种算法，即可得到
需要的统计分析结果。对于常见的统计方法，SPSS的命令语句、子命
令及选择项的选择绝大部分由“对话框”的操作完成。因此，用户无
需花大量时间记忆大量的命令、过程、选择项。
(三)功能强大
具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。
自带11种类型136个函数。SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的
多因素统计分析方法，比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分
析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分析、非参数检验、多元回归、
生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析、非线性回
归、Logistic回归等。
(四)全面的数据接口
能够读取及输出多种格式的文件。比如由dBASE、FoxBASE、
FoxPRO产生的*.dbf文件，文本编辑器软件生成的ASCⅡ数据文件，
Excel的*.xls文件等均可转换成可供分析的SPSS数据文件。能够把
SPSS的图形转换为7种图形文件。结果可保存为*.txt，word，PPT及
html格式的文件。
(五)灵活的功能模块组合
SPSSforWindows软件分为若干功能模块。用户可以根据自己的
分析需要和计算机的实际配置情况灵活选择。
(六)针对性强
SPSS针对初学者、熟练者及精通者都比较适用。并且现在很多群
体只需要掌握简单的操作分析，大多青睐于SPSS，像薛薇的《基于
SPSS的数据分析》一书也较适用于初学者。而那些熟练或精通者也较
喜欢SPSS，因为他们可以通过编程来实现更强大的功能。
三、实例分析――两个独立样本的检验(TestforTwoIndependent
Sample)
例题：为了调查甲、乙两地土壤对种植同一种西瓜有没有影响，
从这两个产地分别随机抽取同种的8只和7只西瓜，称重后得重量(市
斤)如下：
甲(斤)：9.31、9.57、10.21、8.86、8.52、10.53、9.21、9.14
乙(斤)：9.98、8.46、8.92、10.14、10.17、11.04、9.43
问：根据样本数据检验两地的土壤对种植西瓜在重量上是否有显
著差异?
解：建立假设H0：甲乙两地的西瓜重量没有显著差异;
H1：甲乙两地的西瓜重量有没有显著差异。
然后根据上面给出的数据建立数据文件，注意数据文件中有一个
表示重量数据的变量和一个表示地区分组的变量。最后在数据编辑窗
口进行检验。检验的具体操作过程如下：
第一步：单击AnalyzeNonparametricTest2Independent
Sample，打开Two-Independent-Sample对话框(见图1)。
第二步：选择检验的变量进入检验框中，选择分组变量进入
GroupingVariable框中，单击DefineGroup键，打开Define
Group对话框，将分组变量值分别键入两个框中，单击Continue返
回主对话框(见图2)：
第三步：在TestType栏中，确定检验方法。
SPSS中提供了四种检验方式，几种检验方法侧重点不同，但都是
先把两样本数据混合排序，再从不同的角度分析并检验两个独立总体
的分布是否有显著的差异。有时这几种检验结果可能不一样，所以要
结合数据的探索分析考察数据的分布状况作出结论。本文选择了常用
的Mann-WhitneyU曼―惠特尼检验和Kolmogorov-SmirnovZK-S
检验。
第四步：选择输出的结果形式及缺失值处理方式;
第五步：单击OK，得输出结果。
所以，以上两种检验结论是一致的。也就是说在两地种植的同一
种西瓜地重量没有显著差异。
参考文献
[1]杜志渊.常用统计分析方法―SPSS应用[M].山东人民出版
社,2011.
[2]刘宁元.运用SPSS对高职专业课程成绩进行相关分析[J].电脑与
电信,2007(3).
[3]井海立.SPSS在数学试卷统计分析中的应用[J].科技信息(学术
版),2006(10).
spss统计分析论文篇2
试谈SPSS软件在考试数据统计分析中的应用
摘要：SPSS软件是数据统计分析的一个重要的工具。本文作者利
用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设进行了统计分析，介绍了
使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤，文中的方法对考试研究人
员具有一定的指导意义。
关键词：SPSS软件考试数据统计分析操作步骤
1.引言
一份好的试卷须有好的测量指标来表明它的优良程度，试题有难
度和区分度指标，试卷有效度和信度指标，这些是评价考试最主要的
测量指标，但是仅有这些指标不足以反映一份试卷的实际测量效果，
考试研究人员希望从考生的试卷统计分析中获取更多的信息来评价一
份试卷。在计算机未普及的年代，考试成绩统计主要依靠人工阅卷，
考试数据无法电子化存储，对考试数据分析统计难以实现。随着计算
机的普及和信息化的推广，各种分析数据的软件应运而生，这些软件
中汇集了统计学和测量学的分析工具，使得应用电子信息技术分析统
计考试成绩数据成为可能，这些统计信息可以为教研部门、考试行政
部门进行行政决策等提供非常重要的帮助。在众多的统计分析软件当
中，SPSS是应用最多、影响最广泛的分析工具之一。在本文中，我们
以SPSS软件为工具，对教育招生考试成绩的数据进行统计分析，分析
主要着重于考试数据的相关性、假设检验等几个方面。
分析软件简介
“SPSS统计分析软件”的英文名称为“StatisticalPackagefor
theSocialScience”，中文名称为“社会科学统计软件包”，它是世
界著名的统计分析软件之一，在自然科学、社会科学的各个领域均有
非常广泛的应用。SPSS是一个组合式软件包，它集数据整理、分析于
一身，主要功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等，
该软件的统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、
相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分
析、时间序列分析、多重响应等几大类。
下面我们利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设进行统计
分析，介绍使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤。
3.相关性分析
教育考试中，考试结果的信度，试题的区分度，每个题目得分与
试卷总分的关系，以及题目之间的关系，等等，都是考试研究的重要
内容，最主要的研究方法就是数据的相关性分析。在众多的教育考试
数据的相关性分析方法中，Pearson相关系数法、Spearman相关系
数法和Cronbachα信度系数法是比较常用的几种方法。
Pearson相关系数法计算公式：
式中x为第i个考生第j题的得分，y为第i个考生第k题的得分，
为第j题的平均分，为第k题的平均分，n为测试样本量。该公式既可
以计算两个连续变量之间的相关性，又可以计算一个双歧变量与一个
连续变量之间的相关性。
Spearman相关系数法计算公式：
r=1-(2)
式中D为两个变量的秩序之差，n为样本容量。
Cronbacha信度系数法计算公式：
α=1-(3)
式中n为试题数，s为第i题的标准差，s为总分的标准差。该公
式实际上就是将考试中所有试题间相关系数的平均值(又称内部一致性)
作为α信度系数。
对于给定的一组考生成绩数据，利用SPSS统计分析软件可以非常
容易地定量分析考生某学科试卷总分和该学科某道题的相关性，以及
各个题目之间的相关性。我们以Pearson相关系数分析为例，利用
SPSS软件进行统计分析。
数据统计分析的对象是某省高考数学6道解答题的得分情况(不是
整张试卷)，数据源于该省的高考数据成绩。研究的目的是测量6道解
答题每两个题目之间的相关性。
我们以SPSS13.0版本的软件为例，介绍利用SPSS进行数据统计
分析的步骤(以Pearson相关系数法为例)：
(1)将考试数据导入SPSS软件，在SPSS数据窗口中，顺序点击
【Analyze】→【Correlate】→【Bivariate...】，系统弹出变量相关
系数设置对话框。
(2)在该对话框中，将待计算的变量从左侧的变量列表中导入到右
侧的“Variables”变量列表中，在本例中导入t1、t2、t3、t4、t5、
t6共6个变量(t1―t6是6道解答题的变量名称)。在“Correlation
Coefficients”相关系数选项中，选取“Pearson”复选框。
(3)在该对话框的“TestofSignificance”设置区域，可以点选
“Two-tailed”选项或者“One-tailed”，我们采用系统默认值。
(4)对话框中的其它选项取软件系统的默认值，点击【OK】，开始
相关系数计算，系统弹出新的窗体输出运算的结果。本次输出的情况
如下：
上表的统计结果可用于题目之间相关性的分析。表中的大部分题
目的相关系数都比较适中，但题目T4和题目T5之间的相关程度远高
于其它几个题目，我们可以确信这两者之间一定存在着比其他题目之
间更紧密的关系，这是我们通过分析获取的重要信息，该信息表明这
两个题目之间的相关性高于其他几个题目之间的相关性，这在大规模
考试中是不应该出现的，需要在以后的命题考试中加以改进。
Spearman相关系数分析方法和上述分析方法类似，只需要在上
述SPSS操作的第二个骤中选取“Pearson”复选框，程序就会按
Pearson相关系数法进行统计分析，如果同时选中“Spearman”和
“Pearson”复选框，程序将会同时计算按两种分析方法统计分析的
数据，并会以不同的图表进行显示，而Cronbacha信度系数法计算方
法与上述方法略有不同，其操作步骤如下：
(1)在SPSS数据窗口中，顺序点击【Analyze】→【Scale】→
【ReliabilityAnalysis...】，系统弹出“ReliabilityAnalysis”信度分
析设置对话框。
(2)将待计算的变量从左列的变量列表中导入到右侧的“items”
变量中，在左下列的“model”选择项的下拉列表中确保选中
“Alpha”(信度系数)，点击“Statistics”选择项可以进行更为详细的
参数设置，我们采用系统的默认值即可。
(3)参数设置完毕之后，点击【OK】，软件开始相关系数计算并输
出运算结果。
4.选择题的选项分析
在目前的教育招生考试中选择题是一种较常见的题型，考试研究
人员关注较多的是对选择题基本特征、测量功能及其优缺点的理论探
讨[1][2]，对选择题干扰项的设计及其施测后的实际效果关注甚少，事
实上施测后对题目各选项的有效性作出判断可为评价试题质量提供重
要参考依据。我们利用统计中χ检验假设，对试卷中常见的选择题选
择项进行统计分析。
教育考试的单项选择项一般设置为4个，其中仅有1个选择项是
正确的。命题人员在设计选择项时，应当也必然对每道题目所有的选
择项(正确选择项和干扰选择项)的考生作答情况作出预测，对考生作答
的分布情况作出预估。考试结束后，研究人员应该对实测的情况与命
题教师预测的情况进行对比分析，以检验考试效果是否达到了预测的
目标。这和χ拟合度检验的思想具有一致性，因此可以尝试使用χ检
验假设进行分析。
我们依据文献[3][4]的方法来介绍χ检验假设在考试数据分析中应
用的基本原理，设变量E是命题者对某道试题的期望值，E=nP，n为
样本容量，P为期望的相对频率，引入以下统计量：∑(O-E)/E，其中
O为观察频数。
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我们需要进行的假设检验是：零假设H：选项的实测分布与期望
分布相同;非零假设H：选项的实测分布与期望分布不同。
检验假设的思想：拟合度检验的统计量在确定的某种显著性水平
下如果零假设是真，则检验统计量∑(O-E)/E呈近似χ分布，其自由度
为研究变量的可能值减1;如果实测分布与期望的分布相当吻合，就不
排除零假设，否则就排除零假设;最后对检验假设的结果进行解释。
数据分析的目的是判断考生实际的应答结果(实测数据)与命题期望
的选择概率(期望数据)是否一致。我们随机抽取某省5542个高考考生
的数学有效数据构成分析样本，利用SPSS进行统计分析。
SPSS数据统计分析的步骤如下：
(1)将考试数据导入SPSS软件，依次点击【Analyze】→
【NonparametricTests】→【Chi-Square...】，弹出“Chi-Square
Tests”对话框。
(2)将变量列表中待分析的题目序号导入到“TestVariables
List”(检验变量列表)中，本例中题目的序号为t7。
(3)将对选择试题的每个选项的期望值依次输入到“Expected
Values”所属的方框，具体操作方法是选中单选框“Values”，输入
具体的期望数值，点击“Add”按钮，依次重复上述的步骤直至所有
的选项的期望值输入完毕。
(4)点击【OK】，输出软件运算结果。
我们需要进行的假设检验，H：选项的实测分布与期望分布相
同;H：选项的实测分布与期望分布不同。
假设检验的显著性水平为α=0.05，χ=∑(O-E)/E，自由度为
df=4-1=3，查χ分布表或利用相关软件可得P=0.0626，由于P>α，
因此不能拒绝零假设，即选项的实测分布与期望分布相同。因此，检
验结果在0.05显著性水平时，没有足够的证据拒绝零假设，即可认为
本题选项的实测分布与期望分布相同，也就是说本题的实际测试效果
与命题教师预测的效果是一致的，命题教师准确地估计了考生的实际
水平，这是分析获得的很重要的结论。
5.结语
SPSS软件在考试数据统计分析中应用广泛，但大部分是集中在试
题难度、均值、方差统计、考试数据的图表显示等几个方面，本文从
一个新的角度利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设等几个方
面进行了尝试性统计分析，介绍了使用SPSS进行统计分析的一般方法
和步骤。从上述分析来看，软件操作步骤和统计分析过程十分简单、
快捷，对于测量学和统计学基础不太好的数据分析统计人员来说，只
要遵循一定的操作步骤，就可以进行分析。
参考文献：
[1]王孝玲.教育测量(修订版)[M].上海：华东师范大学出版社，
2006.
[2]雷新勇.大规模教育考试：命题与评价[M].上海：华东师范大学
出版社，2006.
[3]李伟明，冯伯麟，余仁胜.考试的统计分析方法[M].北京：高等
教育出版社，1990.
[4]雷新勇.考试数据的统计分析和解释[M].上海：华东师范大学出
版社，2007.