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1、题目专业姓名班级学号指导教师提交时间安徽建筑大学毕 业 设计 （论 文）统计学专业学生成绩的相关性分析统计学王志海1班宫珊珊2016.6.6统计学专业学生成绩的相关性分析摘要：当代大学教育逐渐普及，在某种程度上已经失去了精英教育的定位.且随着时代的不 同，大学生活变得丰富起来.由此引起的一个问题就是当代许多的大学生对学习失去了兴趣. 在这样的背景之下，我们有必要探讨究竟有哪些因素会影响学生的学习成绩.因此本文在已 有的大学生成绩的基础上，通过SPSS软件，采用统计学里的方差分析、相关分析与回归分 析理论，对影响学生学习成绩的因素进行研究.由于收集的数据所限，本文只对影响学生成 绩的课程种类、选
2、课数目、挂科数量、班级四个因素进行相关的分析.首先，整合数据，采 用以上提到的统计方法，对相关的因素进行显著性检验，其次，对于SPSS所生成的结果去 进行统计分析，判断哪些因素对学生学习成绩产生了显著的影响，影响的程度又如何.研究 结果表明：上面的四个因素中，课程种类、挂科数量对2015 级统计学专业学生学习成绩的 影响是显著的.而对于选课数目、班级这两个因素，通过检验我们发现它们对成绩有极弱的 影响，在统计学上，我们可以认为它们与学生成绩之间没有显著的关系.该研究结果可以给 教师们一些参考，以便于及时的调整授课方法，也便于教材的筛选.对于学生而言则可以了 解自身的不足并加以改正，利于成绩的提
3、高.关键词：成绩影响因素、相关分析、回归分析、方差分析Abstract: the increasing popularity of contemporary university education, in a certain extent has lost the positioning of the elite education. And as the different times, the university life becomes enriched. Caused by a problem is the contemporary many college students to
4、 learn lost interest. Under such a background, it is necessary for us to explore how factors which will affect the students learning achievement. The in based on the existing student achievement, through the SPSS software by statistical variance analysis, correlation analysis and regression analysis
5、 theory, the impact on the students learning results were studied. Due to the limitation of the collected data. In this paper, to learn Types of courses grades, the number of course, hanging branches number and class four factors for analysis. First of all, data integration, using the above mentione
6、d statistical methods, on related factors were significant test. Secondly, for the results generated by the SPSS to carry out statistical analysis, judge what factors on students academic performance had a significant impact, influence and how. The results of the study show that: the above four fact
7、ors, the types of courses, hanging branches number for the class of 2015 statistics majors learning achievement effect is significant. And for enrollment number, class of this two factors by inspection, we found them on the results Very weak influence, in statistics, we can think their relationship
8、between student achievement and no significant. The research results can give some reference to the teachers, in order to facilitate the timely adjustment of teaching methods, textbook for screening. For students can understand self defects and corrected, conducive to performance improved.Key words:
9、 achievement influence factor, correlation analysis, regression analysis, variance analysis目录摘要2Abstract 3目录4第一章 绪论61.1研究综述61.2 主要研究内容7第二章 方差分析、相关分析与回归分析理论 82.1相关关系的描述与测度82.1.1相关系数82.1.2相关关系的显著性检验82.2线性回归82.2.1 多元回归模型82.2.4 参数的最小二乘估计92.2.5 回归方程的拟合优度92.2.6 显著性检验102.2.7回归系数检验102.2.8多重共线性112.3 方差分析112.
10、3.1 方差分析中的基本假定112.3.2 单因素方差分析 11第三章 数据分析 143.1 实例基础数据143.2基于SPSS的方差分析143.2.1学生考试成绩与课程种类的单因素方差分析143.2.1为待分析数据的部分例举153.2.2 学生考试成绩加权平均数与挂科数目的单因素方差分析. . . . . . 16该分析包括如下的过程163.2.3 学生考试成绩加权平均数与班级的单因素方差分析. . . . . . . . . . 18该分析包括如下的过程183.2.4 学生考试成绩加权平均数与学生选课数量的单因素方差分析.19该分析包括如下的过程193.3基于SPSS的相关性分析213.3
11、.1 学生考试分数与课程种类的相关性分析213.3.2 学生考试成绩加权平均数与挂科数目的相关性分析. . . . . . . . . . 223.3.3学生考试成绩加权平均数与班级的相关性分析233.3.4 学生考试成绩加权平均数与学生选课数目的相关性分析. . . . . . 243.4基于SPSS的线性回归分析253.4.1 学生成绩与课程种类的一元线性回归分析253.4.2 学生考试成绩加权平均数与选课数量、挂科数目、班级的多元线性回归模型29第四章总结与展望31参考文献32致谢33第一章 绪论1.1 研究综述 大学教育不仅对大学生个人前途具有重大影响而且也关系到祖国未来的繁 荣发展，
12、所以对于大学生的教育我们必须给予极大的重视.然而经过多年的扩招， 且本科院校的教学质量水平参差不齐，现在的大学相比于以往教学质量有所下降. 而且随着科学的进步，越来越多的高科技产品受到了大学生的青睐，就智能手机 来说，我们大学课堂的学生都变成了低头党，这严重的影响了课堂的纪律和氛围. 另外，五花八门的电脑游戏，深深的毒害着学生的身心健康，包夜打游戏、逃课 打游戏等等已经成了大学生的“大学生活”.所以现在的一部分大学生在某种程 度上可以说早已对学习失去了激情.那么最直接的影响就是导致高的失业率 .大 学成绩的优秀与否对一个学生的影响是非常重要的.因此，对学生学习成绩影响 因素的研究不仅对大学生的
13、发展与成才具有重要的指引作用，而且有助于提高高 校的教学质量和培养高素质人才 .学术界对影响大学生的学习因素也是非常关 注：张志红，耿兴芳1对学习态度对大学生学习成绩的影响进行了实证分析.该 文以问卷调查的形式，将学习态度分为平时的学习表现、对自己专业的偏好程度、 考试态度以及对课堂交流或讨论的学习方式的看法等4 个子系统，进一步建立带 有虚拟变量的4 个模型，逐一分析子系统内部因素对学习成绩的影响.结果表明， 科学的学习态度能够有效提高学习成绩，采用课堂交流或讨论的学习方式是最有 效的提高学习成绩的途径，通过积极、主动、认真学习也能较大程度上促进学习 成绩的飞跃.文献2指出：大学生的学习与成
14、长过程, 是一个智力与非智力因素交互作 用的过程, 在这一过程中, 非智力因素起着重要的作用.培养大学生非智力因素 的途径是: 加强对入学新生的始业教育; 大力加强校园文化建设, 发挥校园文 化在非智力建设中的载体作用; 为大学生非智力因素的培养构筑一个全体教育 者共同参与的平台.河北农业大学与河北师范大学2对大学生学习成绩规律进行了研究，通过对 各学期间成绩的相关性得出结论：相邻学期间在高年级中表现出强相关性；大学 第一学期对各个学期的影响显著，非相邻学期间的影响随时间间隔的加大在减 弱；不同类别相同学期间的相关性存在差异.哈尔滨理工大学理学院和哈尔滨师范大学经管学院2对大学生成绩影响因素
15、进行了分析，该文运用主成分分析方法，对学生的基础课成绩进行分析，最终得 出第一主成分是学生的学习兴趣和态度，第二主成分是家庭文化背景，第三主成 分是学习动机和学习焦虑.中北大学数学系孔慧华和潘晋孝2对大学生的学习成绩进行了研究.该文对 中北大学毕业生的32 门必修课成绩进行分析，通过主成分分析找出第一二三主 成分并排序，通过聚类分析将按中北大学毕业生学习成绩，将学生分为四类即综 合成绩优秀，综合成绩，计算机成绩不太好但体育成绩良好，和综合成绩良好.1.2 主要研究内容（1）对现有的数据经过加之后，本文首先对影响学生成绩的四个因素进行单 因素方差分析，以此来判断哪些因素对学生成绩是否产生了显著的影响.（2）其次，本文对以上所列出的四个因素进行相关性分析，来推断哪些因素 与学生成绩之间具有线性关系，且会具有怎样的线性性态.（3）最后，本文所进行的是回归分析，通过回归分析我们可以进一步的判断 出与因变量具有线性关系的自变量，且可以给出回归方程.（4）通过对影响学生成绩因素所进行的以上三种分析，我们将可以综合来判 断哪些因素对学生成绩产生了影响，从而达到研究目的.第二章 方差分析、相关分析与回归分析理论2.1 相关关系的描述与测度2.1.1 相关系数 相关系数是根据样本数据计算的度量两个变量之间线性关系强度的统计
