高校期末考試實證研究

馬亓倩子 王勇

摘 要：考試是較為公平和合理的比較方式，高校考試雖然不如初中高中那樣頻繁嚴格，但仍是選擇和篩選優秀學生的重要指標。本文介紹了高校考試成績的常用指標，以及如何使用spss軟件來分析解讀這些指標，并提出相應對策。

關鍵詞：spss軟件 ?考試成績

高校考試一方面可以檢測學生的學習成果，另一方面可以向教師提供反饋，提高教學質量。為了全面客觀地反映學生的學習情況，大部分高校均實行形成性評價與終結性評價相結合的方式，即平時成績和期末成績按一定的權重分配，計算求出學生總評成績。[1]本文將研究如何使用spss軟件對高校考試成績進行定量分析，并提出相應對策。

一、樣本綜述

本文數據來源為2014年上海理工大學13級經濟管理學院經濟學專業的65名學生的成績表，包含5個變量，分別是：code（學號），class （班級），gender（性別），middle（期中成績），end（期末成績）。

本次研究樣本選擇了性別比例較為均衡的經濟管理學院，65名同學的男女比例分別為39%，26%。百分比分別為60%和40%。

二、描述性統計

通過簡單的頻數統計分析了樣本在性別上的總體分布后，還需對數據中的其他變量做更為精確的認識，下面對各個變量進行描述統計分析，得到均值、標準差、偏度峰度等數據，進一步把握數據的集中趨勢和離散趨勢。

本次采用的樣本容量為65，從分析可以得出，期中考試的極差為100-62=38，期末考試的極差100-55=45，兩種考試的極差都很大，在一定程度上說明兩種考試成績離散程度較大，期末成績的標準差大于期中成績，也證實了期末成績離散度大于期中。偏度方面，期中成績和期末成績都呈負偏態，均值分別為94.0和92.4，說明試卷較為容易，學生分數普遍偏高。另外，期中成績峰度低于期末，偏度高于期末，說明期中考試難度小于期末考試，分布更為集中，難以拉開學生之間的差距。

三、相關分析

相關分析用于描述兩個變量間聯系的密切程度，一般用r表示。它反映的是兩個變量的共變性，即一個變量變化之后，另一個變量在多大程度上會隨之變化。

（一） 研究假設

H1a：期中考試成績對期末考試成績存在正向影響

H1a0：期中考試成績對期末考試成績不存在正向影響

（二）散點圖

表五為期中考試成績與期末考試成績對應的散點圖，從圖中看出，沒有明顯的異常值，數據大多數集中在左下到右上的對角線左右，期中成績低的學生普遍期末成績低，期中成績高的學生普遍期末成績同樣高。

（三）Pearson系數

對統計數據采用SPSS19.0進行相關分析，結果表一所示：

表一 ? 相關性

在pearson系數中，0.6<∣r∣<0.79表示兩個系數較強相關，本研究中r=0.788，說明期中考試成績與期末考試成績呈正相關，且相關程度較強。另外，p<0.05說明如果期中成績與期末成績不相關，在65人的樣本中獲得如此大的的相關系數（r=0.788）的可能性非常低（概率低于0.05），因此有較大把握判斷期中成績與期末成績存在相關關系。最后，95%CI=（0.673，0.866），說明有95%的把握總體的皮爾森系數落在區間（0.673，0.866）內，且置信區間較小，上下限值與r值較接近，相關系數代表總體的相關系數程度高。

四、回歸分析

由一個（或一組）非隨機變量來估計或預測某一個隨機變量的觀測值時，所建立的數學模型和所進行的統計分析，稱為回歸分析。如果這個模型是線性的，就稱為線性回歸分析。研究兩個變量間的相關關系的回歸分析，稱為一元回歸分析。

運用SPSS統計軟件做期中考試成績與期末考試成績的回歸分析結果如下：

表二 ? 模型匯總

a. 預測變量：（常量）， 期中考試成績。

表三 ? Anovaa

a. 因變量： 期末考試成績

b. 預測變量： （常量）， 期中考試成績。

表四 ? 系數a

a. 因變量：期末考試成績

由表二可知，R平方為0.621，說明期中成績可以解釋期末成績中62.1%的變化，有37.9%的變化無法解釋，可能存在其他影響因素，如考試難度、用功程度等。另外，F=103.082，查F分布概率表，得到概率值為3.8415<103.082，因此可以判斷p<0.05，與Sig.列中的數值相符，這里可以進一步精確到0.001，說明與平均模型相比，該簡單回歸模型預測期末成績的能力有顯著提高。最后，樣本的T值為10.153的概率小于0.001，零假設的可能性不大，從另一方面說明了期中考試成績對期末有顯著影響。

五、結論

（一）上述分析得出，期中考試成績與期末考試成績存在正向的相關關系，即期中成績的高低相應影響期末成績的高低。在散點圖中出現了三個以下極個別的例子，可能與考試發揮、后期的發奮學習有關。

（二）期中成績與期末成績的相關系數為0.788，表明兩者較強相關，在預測期末考試成績、測量學生學習態度時，期中成績可以作為一項可靠指標。

（三）期中期末成績普遍較高，說明試卷難度總體較低，不具有應有的區分度，不利于激發學生的積極性和教學水平的提高。因此，高校在出卷時，不應為了降低掛科率而使人人得高分，應提高成績這一指標的信度和效度，使學生更加積極主動。

（四）大學最終成績的評定采用期中期末一定權重分配，具有一定的合理性，可以培養學生持續學習的習慣，而不是在考試的最后兩個星期開啟所謂的“學霸”模式，考過即忘。

六、存在的問題及解決方法

（一）本研究采用了一個細分專業的65名同學作為樣本數據，樣本容量較小，無法準確將結論推廣到總體，外部效度較低。因此，可以將研究樣本擴大到整個學校，根據整群抽樣的原則抽取5個專業，再根據分層抽樣的原則，抽取已選取的5個專業中的400名學生作為研究樣本，這樣的研究結果將更具有代表性。

（二）在回歸分析中，得出期中成績可以解釋期末成績中62.1%的變化，說明可能存在其他影響因素，如考勤記錄、課堂表現、平時作業、老師印象等，可以制定相關標準，將以上考核結果數據化，納入到期末成績的評定中，提供更加完善的成績考核體系。

參考文獻

[1] 文娟，劉向勇.淺析職校教學中平時成績與期末成績的相關性[J].職業時空，2012（8）.

[2] 李竹寧.試卷質量的統計分析與評價[J].教學與管理，2006（30）.

[3] 王菲，劉瑩.spss在計算機教學評價中的應用[J].技術應用，2009（18）.

[4]皇甫偉.SPSS相關分析與線性回歸分析在芙語考試成績分析中的應用[J].中國電力教育，2007（10）.

[5] 孟麗. spss在考試成績分析中的應用[J].電腦知識與技術，2013（6）.

[6] 段靖芳，李梅，高天虹.大學生學習傾向與教學效果的關系研究[J].教育探索，2009（3）：23.