畢業(yè)設(shè)計（論文）：應(yīng)用多元統(tǒng)計分析法評價我校理工類專業(yè)學(xué)生的成績

應(yīng)用多元統(tǒng)計分析法評價我校理工類專業(yè)學(xué)生的成績目錄CONTENT01.緒論02.數(shù)據(jù)處理及其使用方法03.主要研究內(nèi)容和結(jié)果04.結(jié)果評價與建議05.總結(jié)與展望01.第一章緒論4第一章緒論1.1研究現(xiàn)狀

目前，多元統(tǒng)計分析方法已經(jīng)熟練運用于自然科學(xué)的各個領(lǐng)域，與人們的社會生活息息相關(guān)，在經(jīng)濟、醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域的研究更為深入，取得了廣泛成果，但關(guān)于這類方法在教育領(lǐng)域的研究則比較少見，許多學(xué)者在這方面也做了很多工作，但由于種種限制，得到的成果較少，對于成績評價這一塊，前人所用的方法要么比較單一，要么研究的數(shù)據(jù)量不夠，要么使用的輔助軟件不當(dāng)，導(dǎo)致得到的成果與實際難以相符，真正得到有用成果的比較少，這對教育方面的研究影響很大。就高校教學(xué)工作而言，高校教學(xué)在這方面應(yīng)用較少，導(dǎo)致教學(xué)效率得不到提升，對學(xué)生成績也不能全面分析。5第一章緒論1.2研究意義及作用

作為一個高等院校，其教學(xué)和教育工作的根本任務(wù)是為社會輸送一批高學(xué)歷高技能的人才，而教學(xué)工作的重心又在于提高教育質(zhì)量，而學(xué)生成績又恰好作為教學(xué)工作的一部分，是我們評估高校教學(xué)質(zhì)量的重要依據(jù)，也是檢驗學(xué)生是否在學(xué)校學(xué)到知識的重要體現(xiàn)。因此，對學(xué)生成績進(jìn)行分析研究是有重要意義的。通過研究學(xué)生成績所得的信息，再對這些信息進(jìn)行處理分析，使用幾種多元統(tǒng)計分析法對數(shù)據(jù)信息進(jìn)行進(jìn)一步挖掘，從而找出某部分學(xué)生之間的共同特征，同時也能區(qū)分出成績較好的同學(xué)和成績較差的同學(xué)，并分析他們之間的差距，以此加強同學(xué)、師生間的聯(lián)系，以便于尋找問題以及找出解決辦法，達(dá)到提高學(xué)生的成績的目的。因此高校對學(xué)生成績的挖掘和分析是非常必要的，這也成為高校教學(xué)過程中不可或缺的一部分。多元統(tǒng)計分析法在這方面也有較多的研究和應(yīng)用。01.第二章數(shù)據(jù)處理及使用方法7第二章數(shù)據(jù)處理及使用方法2.1使用方法介紹聚類分析因子分析主成分分析學(xué)生成績分析評價聚類分析是按照個體或樣品的特征將它們分類，使同一類別內(nèi)的個體具有盡可能高的同質(zhì)性，而類別之間則應(yīng)具有盡可能高的異質(zhì)性主成分分析，是考察多個變量間相關(guān)性一種多元統(tǒng)計方法，研究如何通過少數(shù)幾個主成分來揭示多個變量間的內(nèi)部結(jié)構(gòu)。因子分析是指研究從變量群中提取共性因子的統(tǒng)計技術(shù)。最早由英國心理學(xué)家C.E.斯皮爾曼提出。01.第三章主要研究內(nèi)容和結(jié)果9第三章主要研究內(nèi)容和結(jié)果3.1主要研究內(nèi)容

本文主要研究我校理工類專業(yè)學(xué)生的成績，我們選取我校物理專業(yè)學(xué)生的一學(xué)期成績，來對我校理工類學(xué)生成績進(jìn)行評價，在使用三種分析方法之前我們對數(shù)據(jù)進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理。3.2研究結(jié)果

我們使用上一章所介紹的三種分析方法對結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計分析，分別得出三種結(jié)果，結(jié)果展示如下：10第三章主要研究內(nèi)容和結(jié)果3.2.1聚類分析結(jié)果展示右圖為我們得到的聚類分析樹狀圖11第三章主要研究內(nèi)容和結(jié)果3.2.1聚類分析結(jié)果展示ClusterMembershipCase 5Clusters4Clusters3ClustersZscore(信號與系統(tǒng)) 1 1 1Zscore(形勢與政策) 2 2 2Zscore(虛擬儀器技術(shù)) 3 3 1Zscore(熱工檢測技術(shù)) 4 3 1Zscore(光電檢測技術(shù)) 4 3 1Zscore(聲學(xué)測量) 4 3 1Zscore(噪聲控制概論) 4 3 1Zscore(建筑節(jié)能) 4 3 1Zscore(既有建筑節(jié)能診斷與改造) 4 3 1Zscore(納米材料及其應(yīng)用) 4 3 1Zscore(半導(dǎo)體物理) 4 3 1Zscore(綜合設(shè)計（檢測技術(shù)） 5 4 3右表為將成績數(shù)據(jù)分別分為3，4，5類時的情況12第三章主要研究內(nèi)容和結(jié)果為了是我們得到的結(jié)果更加直觀的顯示，我們對結(jié)果用直方圖表示出來，圖中藍(lán)色表示分為5類的情況，紅色表示分為4類的情況，灰色表示分為3類的情況。13第三章主要研究內(nèi)容和結(jié)果3.3.1主成分分析結(jié)果展示

主成分分析我們使用的是計算綜合得分的方法得出所有人的排名情況，由于數(shù)據(jù)較多，這里只好用文字進(jìn)行表述：從綜合得分排名看，排名靠前的大部分集中在表格前面部分，說明收集到的成績數(shù)據(jù)中學(xué)號靠前的學(xué)生成績較好，后面學(xué)生成績稍差，當(dāng)也有學(xué)號靠后成績較好，說明這些學(xué)生本學(xué)期學(xué)習(xí)努力，得到了較好的回報。由于我們所使用的數(shù)據(jù)分布不是隨機的，所以導(dǎo)致綜合得分排名與編號大部分相差不大，這也體現(xiàn)出我們所計算得出的結(jié)果是基本正確的，具有可信度，結(jié)果能反映實際情況。14第三章主要研究內(nèi)容和結(jié)果3.4.1因子分析結(jié)果展示在做因子分析之前我們先做了KMO檢驗和巴特利特球形檢驗，結(jié)果如下：

KMOandBartlett'sTestKaiser-Meyer-OlkinMeasureofSamplingAdequacy. .821Bartlett'sTestofSphericity Approx.Chi-Square 197.204 df 66 Sig. .00015第三章主要研究內(nèi)容和結(jié)果

我們通過相關(guān)系數(shù)矩陣、KMO檢驗和巴特利特球度檢驗等方法得到的結(jié)果進(jìn)行分析。觀察這些表中的數(shù)據(jù)可知，其中大部分相關(guān)系數(shù)都較高，這說明這些數(shù)據(jù)線性關(guān)系較強，可以提取公共因子，也就說明它們適合做因子分析。在KMO檢驗和巴特利特球形檢驗中，Sig為0.000小于顯著性水平，拒絕原假設(shè)，與單位矩陣有顯著差異，KMO為0.821，說明適合因子分析。16第三章主要研究內(nèi)容和結(jié)果我們將因子結(jié)果化為折線圖的形式，以使觀察到的結(jié)果更加直觀，表中藍(lán)線表示初始值，紅色表示提取到的值，圖表如下：01.第四章結(jié)果評價與建議18第四章結(jié)果評價與建議4.1結(jié)果評價

上述通過聚類分析、主成分分析和因子分析三種方法對學(xué)生成績進(jìn)行統(tǒng)計分析，其中聚類分析和因子分析主要對于課程成績進(jìn)行比較，主成分飛分析則對所有學(xué)生進(jìn)行分析，得出如下結(jié)論：圖4.1、圖4.2、圖3.3以及表3.7分別表示出聚類分析、因子分析、主成分分析的統(tǒng)計分析結(jié)果，從圖表中我們可以看出聚類分析得到了綜合設(shè)計（檢測技術(shù)）和形勢與政策兩門課程成績突出，因子分析也得出形勢與政策課程成績最好，但綜合設(shè)計（檢測技術(shù)）并未納入最好范疇，同時也看出了該專業(yè)在納米材料及其應(yīng)用和光電檢測技術(shù)這兩門學(xué)科的不足，主成分分析得出成績較好的學(xué)生主要集中在表格前面，但靠后位置也有幾個綜合得分排名靠前的，說明這些學(xué)生學(xué)習(xí)比較努力，也取得了應(yīng)該有的排名。19第四章結(jié)果評價與建議

通過以上對比，我們可以看出三種方法各有優(yōu)劣，聚類分析將相近成績的學(xué)生化為一類，彌補了在學(xué)生成績差別不大的情況下，經(jīng)過劃分后結(jié)果可能相差很大的問題，同時也反映出某一科成績相對于總體成績的分布情況，但它無法反映學(xué)生自身的具體情況，因子分析同樣也只是反映學(xué)生在某些學(xué)科的不足，無法顯現(xiàn)具體情況，正好主成分分析通過綜合得分得出學(xué)生自身具體排名，三者綜合，可以對學(xué)生成績做出全面而正確的評價。20第四章結(jié)果評價與建議4.2提出建議2．促進(jìn)學(xué)生狀態(tài)和學(xué)習(xí)習(xí)慣的轉(zhuǎn)變。。4．營造良好向上的學(xué)習(xí)氛圍。1.為學(xué)生樹立目標(biāo)，樹立信心，增強學(xué)習(xí)能力。3．建立積極和諧的人際關(guān)系。小小建議01.第五章總結(jié)與展望22第五章總結(jié)與展望我們在利用主成分分析時，我們期望得到的累積方差貢獻(xiàn)率最好達(dá)到85%，而實際問題中，累計貢獻(xiàn)率達(dá)到75%以上就是合格的數(shù)據(jù)了，就可以進(jìn)行分析了，我們達(dá)到的累計貢獻(xiàn)率為79.703%，達(dá)到要求的75%以上，說明我們的分析結(jié)果合理性很高。同時在聚類分析和因子分析中，明確做出分類，也得到了分析結(jié)果。我們對三種處理方法得到的結(jié)果進(jìn)行了分析評價，得到了一些結(jié)論，根據(jù)結(jié)論和我們掌握的一些信息