物理教育中SPSS的價值

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SPSS(StatisticalPackageforSocialSciences)的全稱為“社會科學統計程序”，是由美國芝加哥專業軟件公司設計開發的軟件。它是一個功能完善、不斷升級換代的統計數據分析軟件，有“世界優秀統計工具”的盛名。同時它也是目前世界上最優秀的專業統計軟件，被廣泛應用于數學、經濟、工程技術、商業、金融、醫療衛生、體育、心理學、農林等領域。本文主要應用現代教育測量和統計的有關理論和原理，運用SPSS軟件對某市高一15名學生的物理考試成績進行分析和評價，并在文中給出了操作方法和步驟。作者隨機抽取某市15名高一學生，以他們期中、期末的物理考試成績為樣本，分析該市高一學生的物理學習情況。這15名學生的成績如表1所示。把這15名學生的物理成績錄入SPSS軟件中，學生的性別定義為String類型，1代表男生，2代表女生。用變量M表示期中考試成績，變量G表示期末考試成績，M和G都是Numeric類型。錄入后，保存數據文件，保存類型用SPSS自己的類型，即*.sav，我們把這個表格保存為數據.sav。

1.描述性分析

首先對表1數據進行描述性分析，具體操作步驟為：從菜單中選擇[Analyze]→[DescriptiveStatistics]→[Descriptive]，在對話框中選中變量M和G，將選擇的變量移入“Variables”變量表中。選擇Options下的Mean、Std.deviation、Minimum、Maximum、S.E.mean等選項，點擊“OK”按鈕，運行程序，輸出表2。從表2可以看出，這15名學生的期中考試成績的最高分數為90，最低分為61，平均分為70.6667分，標準誤為2.3637，標準差為9.15475；期末考試成績的最高分數為92，最低分為58，平均分為68.2667分，標準誤為2.4328，標準差為9.42236。

2.相關分析

分析這15名學生的期中考試成績和期末考試成績有沒有相關性。打開我們保存的數據.sav文件，從菜單中選擇[Analyze]→[Correlate]→[BivariateCorrelations]，進入相關分析主對話框。從對話框中選中變量M和G，將選擇的變量移入“Variables”變量表中，在CorrelationCoefficients下選擇“Pearson”相關，點擊“OK”按鈕，運行程序，輸出表3。從表3可以看出，這15名學生的期中考試成績和期末考試成績的Pearson相關指數r=0.949，p=0.000小于0.01，說明他們的期末考試成績與期中考試成績具有極其顯著的正相關性。

3.樣本差異的顯著性比較

比較這組學生中，男生和女生的期中和期末考試成績有沒有顯著差異。打開我們保存的數據.sav文件，從菜單中選擇[Analyze]→[CompareMeans]→[Independent-SamplesTTest]，進入相關分析主對話框。從對話框中選中變量M和G，將選擇的變量移入“Variables”變量表中，把性別放入GroupingVariable表中，在DefineGroups中，把1（即男生）定義為第一組，把2（即女生）定義為第二組，點擊“OK”按鈕，運行程序，輸出表4。從表4可以看出，這組學生的檢驗結果為F=3.049，p=0.104>0.05，所以這組學生成績的方差是齊的。對這組學生的成績進行獨立樣本T檢驗，檢驗統計量為0.255，檢驗中的自由度是13，顯著水平p=0.803>0.05，說明這15名學生中，男生和女生之間的期中考試成績和期末考試成績有顯著差異。

4.回歸分析

根據該市的這15名學生的期中考試和期末考試成績，假設該市一名高一學生的物理期中考試成績為70分，推測該學生的期末考試成績約多少分。打開我們保存的數據.sav文件，選擇菜單[Analyze]→[Regression]→[Linear]，將G（期末考試成績）選入Dependent內，將M（期末考試成績）選入Independent內，在[Method]內選擇Enter方法，點擊ok，程序輸出下面一系列表格。從下面的表7可以看出，該學生的期末考試成績=0.977*期中考試成績-0.774=67.616，即推測出該學生的期末考試成績約為68分。將SPSS軟件靈活應用于教育統計和測量領域將為廣大教師和相關領域的工作人員節約寶貴的時間，而且大大減少了計算的工作量。此外，教師還可以在每次考試后對考題進行分析，把考試中學生錯誤較多的知識點進行統計，可以有針對性地彌補學生的不足。spss軟件的功能強大，遠不只本文提及的這些方面的應用，廣大教師可以在今后的學習工作中去發現和挖掘，在教學實踐中不斷實踐和摸索，讓SPSS軟件更好地為我們服務。