安徽建筑大学数理系毕业设计
量是分类型这个条件.二是要严格按照所选方法的要求在SPSS中组织数据，正确的组织数据，才能够得到准确的结果.
最后，该方法的不足之处是不能够把因变量统一化.
如在研究学生考试成绩与课程种类的单因素方差分析中，因变量是学生的各科考试成绩，研究学生考试成绩加权平均数与挂科数目的单因素方差分析中，因变量是成绩的加权平均数.但是这也是改进之处，虽然因变量不能够统一化，但都能够客观的反应学生考试成绩.
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第三章数据分析
3.1 实例基础数据
15统计学最终成绩排名.xls附件 ：
3.2 基于SPSS的方差分析
本文所采用的方差分析主要为单因素方差分析.首先，方差分析是通过检验各总体的均值是否相等来判断分类型自变量对数值型因变量是否有显著影响，而本文所研究的目的就是去判别课程种类、挂科数目、班级、选课数目着四个因素对学生成绩是否有显著影响，所以方差分析适用于本文的研究.其次，由于研究的侧重点不同，单因素方差分析相较于多因素方差分析更易于操作，目的性更加的明确，且相较于多因素方差分析，不用考虑有各个因素有无交互作用.在单因素方差分析中我们关键的一步为方差齐性检验，只有通过该检验，单因素的方差分析才具有意义.
3.2.1学生考试成绩与课程种类的单因素方差分析 该分析包括如下的过程
（1）插入数据，如下图所示
图3.1 不同课程分数在SPSS中的组织形式
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表3.2.1 不同课程部分成绩举例
组别 1 2 3 4 学生考试分成绩 88 95 90 83
90 94 85 79 97 90 86 77 95 88 79 86 94 93 76 78 15
学生考试成绩与课程种类的单因素方差分析的数据在SPSS中的组织形式如图3.1；表3.2.1为待分析数据的部分例举.
（2）进行分析，实验结果如下
表3.2.2 不同课程下学生考试分数的基本描述统计量及95%置信区间
描述 学生考试分数 土木工程概论B 数学分析1 统计学 大学英语读写译1 总数 均值的 95% 置信区间 N 均值 标准差 5.09045 标准误 .92938 下限 88.5659 上限 92.3675 极小值 极大值 78.00 98.00 30 90.4667 30 88.4333 30 81.8333 30 77.6000 4.89675 5.55278 5.75715 .89402 1.01379 1.05111 86.6049 79.7599 75.4502 90.2618 83.9068 79.7498 78.00 72.00 63.00 95.00 93.00 86.00 120 84.5833 7.37653 .67338 83.2500 85.9167 63.00 98.00
表3.2.3 不同课程的方差齐性检验结果 方差齐性检验 学生考试分数 Levene 统计量 .257 df1 3 df2 116 显著性 .856 15
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表3.2.4 课程种类对学生考试分数的单因素方差分析结果 ANOVA 学生考试分数 16
组间 组内 总数 平方和 3172.967 3302.200 6475.167 df 3 116 119 均方 1057.656 28.467 F 37.153 显著性 .000
表3.2.3为方差齐性检验，该检验主要的目的在于验证所选的数据是否满足2.3.2中所提到的基本假定.如果检验通过，该单因素方差分析才有实际意义. 表3.2.4是课程种类与学生考试成绩的单因素方差分析结果，依据该表所给出的信息，可以得出相应的结论. （3）对以上的结果进行分析
由表3.2.3可知，不同课程下的学生成绩的方差齐性检验值为0.257，概率值P-值为0.856，在显著性水平?为0.05下，由于概率P-值大于显著性水平，因此不应拒绝原假设，认为不同课程下的学生成绩总体方差无显著差异，满足方差分析的前提要求.
由表3.2.4知，因变量学生考试分数的离差总平方和为6475.167；如果仅考虑课程种类单个因素的影响，则学生考试分数总变差中，课程种类的不同可解释的变差为3172.967，抽样误差引起的变差为3302.200，它们的方差分别为1057.656和28.467，相除所得的F统计量的观测值为37.153，对应的概率P-值近似为0.因此在显著性水平?为0.05下，由于概率P-值小于显著性水平?的值，因此应拒绝原假设，认为课程种类的不同对学生考试分数产生了显著的影响. 3.2.2 学生考试成绩加权平均数与挂科数目的单因素方差分析 该分析包括如下的过程 （1）插入数据，如下图所示
表3.2.5 不同挂科数下学生考试成绩加权平均数的部分举例 挂科数 0 1
学生考试成绩加权平均数 89.85 88.30 88.84 79.26 88.64 76.98 87.96 74.80 87.89 74.36 16
