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    學(xué)生的學(xué)習(xí)風(fēng)格對學(xué)習(xí)成績的單因素方差分析

    2014-05-30 11:28:03李瑩
    課程教育研究 2014年9期
    關(guān)鍵詞:學(xué)習(xí)風(fēng)格方差分析成績

    李瑩

    【摘要】用單因素方差分析的方法,對某大學(xué)一年級三個班的數(shù)學(xué)期末考試成績進行分組檢驗,并得出結(jié)論:在高數(shù)學(xué)習(xí)過程中,學(xué)生的學(xué)習(xí)風(fēng)格對成績的影響有差異,其中直覺型對學(xué)生高數(shù)成績的影響最為顯著。

    【關(guān)鍵詞】學(xué)習(xí)風(fēng)格 成績 統(tǒng)計 方差分析

    【中圖分類號】G64 【文獻標(biāo)識碼】A 【文章編號】2095-3089(2014)09-0229-02

    一、問題的提出

    某高校學(xué)生的學(xué)習(xí)風(fēng)格不同,他們的學(xué)習(xí)成績是否有所不同。通過對某大學(xué)一年級的學(xué)生的學(xué)習(xí)風(fēng)格的調(diào)查,再統(tǒng)計他們在不同學(xué)習(xí)風(fēng)格下的學(xué)習(xí)成績,進行單因素方差分析。問題:不同的學(xué)習(xí)風(fēng)格是否對學(xué)生的學(xué)習(xí)成績有顯著性差異?

    二、數(shù)據(jù)的搜集和整理

    現(xiàn)以某大學(xué)數(shù)學(xué)系一年級的三個班為例,每班10人,期末考試高數(shù)成績?nèi)缦卤恚僭O(shè)除了學(xué)生的學(xué)習(xí)風(fēng)格以外,其它影響學(xué)生的高數(shù)成績的因素均無顯著差異。)通過調(diào)查,學(xué)生的學(xué)習(xí)風(fēng)格有如下三種:直覺型、總體型、循序型。

    (一)建立數(shù)據(jù)庫

    1.在Variable View界面中定義變量名稱:學(xué)習(xí)風(fēng)格和高數(shù)成績。在“學(xué)習(xí)風(fēng)格”變量中給三個水平賦值:

    圖1

    2. 在Date View 中輸入數(shù)據(jù),如圖:

    圖2

    三、統(tǒng)計學(xué)原理

    單因素方差分析,(one-way Anova)是用來檢驗由單一因素影響的一個(或者幾個相互獨立的)因變量,對因素各個水平樣本組的均值進行比較,并可以對均值進行兩兩之間的比較。

    單因素方差分析的基本條件:1. 獨立樣本:各組測試樣本必須是從總體隨機抽樣構(gòu)成的,各組的因變量值互相獨立。2.正態(tài)分布或近似正態(tài)分布:因變量總體在因素的個水平上都呈現(xiàn)正態(tài)分布或近似正態(tài)分布。3.方差齊性:因變量在因素的各個水平上方差相等。

    四、spss操作

    (一)單擊主菜單Analyze/Compare Means/One-Way Anova…,進入主對話框,把高數(shù)成績選入到因變量表列(Dependent list)中去,把“學(xué)習(xí)風(fēng)格”選入到因素(factor)中去,如圖所示:

    圖 3

    (二)單擊銨鈕Options,進入它的主對話框,在Homogeneity-of-variance項上選中。點擊Continue,返回主對話框。在One-Way Anova的主對話窗口,單擊按鈕Post Hoc…進入多重比較方法選擇對話框,如圖所示:

    圖 4

    點擊Continue,返回主對話框。在主對話框中點擊OK,得到單因素方差分析結(jié)果。

    五、結(jié)果分析

    圖 5

    1.根據(jù)以上數(shù)據(jù)分析: Sig=0.386>0.05, 所以三個組的方差滿足方差齊性的條件。

    圖 6

    2.依表得出:組間平方和為230.467,組內(nèi)平方和為227.000;組間自由度為2,組內(nèi)自由度為27;組間均方為115.233,組內(nèi)均方為8.407;F檢驗統(tǒng)計量的值為13.706,對應(yīng)的概率P值為0.000<0.05.說明在不同的學(xué)習(xí)風(fēng)格下,學(xué)生的高數(shù)成績有顯著差異。

    圖 7

    3.依據(jù)以上分析:各組數(shù)據(jù)具有方差齊性,所以LSD方法適用。直覺型和整體型差異性不顯著;整體型和循序型差異顯著;循序型和直覺型差異最為顯著。

    圖 8

    4.依據(jù)以上可以得出:在Subset for alpha=0.05的顯著水平下,原來三個組分成相同類型的兩個大組:(1)直覺型、整體型;(2)整體型、循序型;該表說明:整體型和直覺型、循序型的差異不顯著,但是直覺型和循序型的差異最為顯著。

    六、總結(jié)

    根據(jù)以上數(shù)據(jù)分析可以看出,學(xué)生的學(xué)習(xí)風(fēng)格對高數(shù)成績有一定影響,在其它因素不變的情況下,各組學(xué)生的高數(shù)成績沒有顯著差異,因此說明學(xué)生的學(xué)習(xí)風(fēng)格不是影響學(xué)生高數(shù)成績的最主要的因素。

    參考文獻:

    [1]楊曉明 spss在教育統(tǒng)計中的應(yīng)用[M].北京:高等教育出版社,2012

    [2]馮梅 教師對教學(xué)質(zhì)量影響程度的單因素方差分析[J].淮安信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院基礎(chǔ),2005,35(11)

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