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SPSS在化学教育实证研究中的应用
SPSS在化学教育实证研究中的应用
摘 要SPSS凭借其强大的统计功能和友好的界面,已经成为广大社会科学研究者的主要数据处理工具。
在化学教育实证研究中,假设检验、相关分析以及方差分析等常用的统计分析均可通过SPSS来完成。
关键词社会科学统计软件包;化学教育;实证研究
1引言
我国研究人员对化学以及各相关学科都有极大的兴趣,但问题是由于缺乏足够科学的方法支撑。
不少对化学研究仅仅停留在简单的层次,没有以研究数据为依据,不能得到更有价值的发现,因而难以达到理想的研究水平。
该文无疑给广大化学教育领域的研究者指出了由于科研方法上的单一和缺陷所导致的研究的局限,指明了未来的努力方向。
自此,越来越多的化学教师与研究者开始重视化学科研方法的学习和运用,从对化学教育领域里诸多课题的简单思辨转向了更为科学和有效的实证性研究,极大地促进了化学教育科研的发展。
实证性研究是指在实验室或者自然的教育教学环境中选取一定的实验对象,设计某种实验以检验相关假设的研究。
此类研究中,一个不可或缺的部分就是对实验数据所进行的统计分析处理,即对事物的量的方面进行分析和研究,从而检验实验前的有关假设的正确性,以便形成科学的结论。
由此,我们可以说数据统计处理和分析是实证性研究的核心内容,是正确而迅速地把握事物特点的前提条件。
在化学教育科研领域用来进行数据分析处理的工具中,首推在全球有着广泛而深远影响的优秀社会科学统计软件包SPSS。
其成熟的统计理论、强大的统计功能和友好的用户界面深受广大社会科学研究者的青睐,已成为科研工作者使用最为普遍的数据处理系统。
考试是评价教学效果的一种必不可少的手段,而如何选择测试效果的评价工具又显得尤为重要。
根据学生考试结果的评价标准,学校和教师在考试实施后有必要通过成绩统计与试卷分析,获取改进教学方法、或教学手段等的反馈信息。
然而,遗憾的是,很多教师不会对数据进行科学和全面的统计与分析,更不会使用SPSS统计软件。
结合肇庆市第十二中学2009年-2010年度第一学期高一年级第一次化学月考和第二次化学月考的试卷和成绩,我们来了解如何运用SPSS统计软件进行试卷统计与分析,希望能为广大教师进行试卷分析提供一种参考模式。
2SPSS简介
SPSS是英文名称StatisticalPackagefortheSocialScience的首字母缩略词,意思是社会科学统计软件包,最初由美国斯坦福大学H.Nie等三位大学生于1968年开发出来,并于同年底运用于大型机进行数据统计计算。
1975年在芝加哥注册成立了SPSS公司。
在目前最为著名的数据分析软件中,除了为专业研究人员设计的SAS以外,应当数SPSS。
由于它是专为非专业统计人士设计,操作简便,易学实用,因此受到广大研究人员的喜爱。
同时,SPSS主要是针对社会科学研究领域的需要设计开发,更适合应用于教育科研领域,在1988年中国高教学会向我国教育科研领域的研究人员推广这种软件以后,它逐步成为了国内该领域研究人员的常用科研工具。
本文着力于介绍在化学教育实证研究中,运用SPSS进行数据处理的几种常用类型。
3SPSS在化学教育实证研究数据处理中的应用
针对化学教育实证研究的实际,同时又限于篇幅,本文主要介绍涉及运用SPSS进行数据处理的几种最基本的类型,包括假设检验、相关分析和方差分析三类。
3.1假设检验
在研究中,根据研究的问题提出两种对立的假设:
零假设H0(研究者力图拒绝的无差异假设)和备择假设H1(与零假设相对立的假设),规定显著性水平(决定检验是在0.05或者0.01的水平上进行)。
然后根据样本特点,选用合适的检验方法,确定检验统计量的抽样分布特点。
研究者把相伴概率P值与先前规定的显著性水平a值进行比较,判断拒绝还是接受零假设,从而对研究问题所提出假设的正确性进行判断,得出研究结论。
根据对总体分布形式的掌握程度,假设检验可以分为参数检验与非参数检验;根据所使用的不同检验统计量,假设检验有Z检验、T检验、F检验、X2检验等;从样本数量,可以分为单样本检验、双样本检验和多样本检验;考虑样本之间的关系,有独立样本检验和相关样本检验。
这里我们以两个独立样本的T检验为例,说明假设检验的实施与操作过程。
例如:
肇庆市第十二中学高一年级,在2009年10月23日的一次化学月考结束以后,化学老师1想了解自己所任教的班级(高一
(1)班,高一(4)班和高一(6)班)与老师2所任教的班级(高一
(2)班,高一(3)班和高一(5)班)学生的化学考试成绩之间是否存在显著性差异。
学生此次的化学月考成绩如下表1所示:
表1学生化学月考成绩表
高一
(1)班
高一
(2)班
高一(3)班
高一(4)班
高一(5)班
高一(6班)
47
45
55
67
54
76
38
36
24
53
54
78
44
60
30
43
64
68
53
64
39
34
56
76
26
64
40
45
51
83
21
36
17
46
43
73
34
37
35
64
50
53
30
51
36
42
66
64
62
37
28
69
43
69
41
41
38
60
0
62
36
34
30
25
38
60
36
30
41
65
41
83
28
42
25
66
39
54
47
41
35
33
71
68
52
47
35
46
61
67
16
22
29
36
41
71
28
33
25
56
61
65
0
32
37
52
27
47
35
49
18
43
60
75
31
54
39
45
55
67
17
35
50
54
46
65
31
53
23
72
51
55
35
37
43
46
21
53
45
31
32
75
29
63
32
36
30
41
66
39
43
23
26
34
57
80
33
31
34
36
41
49
38
34
29
29
44
53
47
24
25
56
39
66
41
26
26
52
39
38
33
34
34
61
36
50
26
24
33
38
38
70
38
35
30
71
40
44
26
22
45
40
32
61
31
16
26
46
54
55
50
28
22
48
48
56
9
19
41
34
43
65
27
34
34
43
35
43
30
24
41
35
40
69
25
31
49
45
53
63
24
23
18
47
35
71
0
27
31
15
43
60
34
22
19
22
36
48
51
32
36
42
35
43
47
33
50
38
34
49
21
37
18
43
21
87
36
33
32
45
40
47
30
25
29
43
35
12
18
25
24
61
36
45
27
20
0
46
62
61
27
21
18
66
29
57
26
30
30
66
35
43
42
27
0
35
35
51
37
9
3
31
29
0
30
37
32
35
24
0
把这高一年级六个班的新生(共330名),根据老师所任教班级的学生分两组样本的量表:
第一组:
高一
(1)班,高一(4)班,和高一(6)班的化学月考成绩;
第二组:
高一
(2)班,高一(3)班,和高一(5)班的化学月考成绩。
根据本例样本特点,应采用两个独立样本T检验对老师1和老师2的学生化学月考成绩是否存在显著性差异进行检验,具体操作步骤如下:
(1)运行SPSS软件,首先在VariableView状态下定义两个变量“化学月考成绩”和“分组”,分别代表检验的因变量和分组变量。
“分组”变量分组有两个取值,老师1取值1,老师2取值是2。
然后在DataView状态下,录入表1中330个个案的数据(化学月考成绩)以及相应的分组变量取值,因为数据都是整数,所以Decimals一栏设置为0。
(2)选择【Analyze】→【CompareMeans】→【Independent-SamplesTTest】,进入Independent-SamplesTTest(独立样本T检验)对话框,点选左边变量列表中的变量“化学月考成绩”进入TestVariables(检验变量)框,然后点选“分组”进入GroupingVariable(分组变量框)。
(3)点击【DefineGroups⋯】,进入分组规则的定义框,因为本例中的分组变量值已经确定,所以直接点选第一种方式Usespecifiedvalues,然后在Group1中输入数值1,在Group2中输入数值2,点击【Continue】回到前一个对话框。
最后,点击【OK】,进入分析。
得到统计结果如下表所示:
(见表2-表5)
表2分组数据统计
分组
N
Mean
Std.Deviation
Std.ErrorMean
化学月考成绩
1.00
165
46.1585
17.42220
1.36045
2.00
165
35.5818
13.14139
1.02306
表3独立样本T检验
Levene’sTestforEqualityofVariances
T-testforEqualityofMeans
95%ConfidenceIntervaloftheDifference
F
Sig
t
df
Sig.(2-tailed)
Mean
Difference
Std.Error
Difference
Lower
Upper
Equalvariancesassumed
14.371
0.000
6.219
327
0.000
10.57672
1.70077
7.23090
13.92254
Equalvariancesnotassumed
6.214
303.132
0.000
10.57672
1.70219
7.22711
13.92632
表4方差齐性检验
LeveneStatistic
df1
df2
Sig.
14.371
1
327
0.000
表5单因子方差分析表
SumofSquares
df
MeanSquare
F
Sig.
BetweenGroups
9200.973
1
9200.973
38.673
0.000
WithinGroupe
77798.024
327
237.914
Total
86998.997
328
结果分析:
从表2得到T检验分组统计的结果:
两位老师所任教的样本数都是165,化学月考成绩的平均分分别为41.1585和35.5818,标准差是17.42220和13.14139;表3显示了独立样本T检验结果:
方差齐性检验的F=38.673,Sig.=0.000,小于0.05的显著性水平,取“化学月考成绩”一栏第一行的方差齐性(Equalvariancesassumed)检验结果进行推断,t=6.219,双尾检验相伴概率Sig.=0.000,小于0.05的显著性水平,说明两个样本之间存在显著性差异,即两个样本所代表的老师1与老师2所任教班级学生的化学月考成绩之间存在有显著的差异。
3.2相关分析
相关分析(Correlation)是研究变量之间关系密切程度的一种统计方法,变量的相关性表现为一定的相关系数及其显著性水平。
根据样本性质,有积差相关、等级相关、质量相关和品质相关等类别。
化学实证性研究中使用较多的是积差相关(也称Pearson相关),其适用条件是两个样本的数据是各自总体均成正态分布的连续型数据,两个样本之间呈直线性关系,样本是成对的观测数据,个案之间相互独立。
本文即以积差相关(Pearson相关)为例,说明相关分析的步骤。
例如:
对肇庆市第十二中学高一年级六个班学生的化学月考成绩(本学期第二次化学月考时间:
2009年10月23日)与上一次化学月考成绩(本学期第一次化学月考时间:
2009年9月30日)水平之间是否存在相关性,随机选择老师1所任教的三个班级(高一
(1)班,高一(4)班和高一(6)班),表6列出了本例的数据:
表6学生两次化学月考成绩统计表
高一
(1)班
高一(4)班
高一(3)班
第一次月考
第二次月考
第一次月考
第二次月考
第一次月考
第二次月考
48
47
69
67
82
76
48
38
39
53
69
78
31
44
53
43
95
68
37
53
57
34
90
76
41
26
40
45
79
83
28
21
61
46
79
73
0
34
42
64
67
53
35
30
31
42
69
64
35
62
70
69
75
69
33
41
44
60
63
62
46
36
42
25
50
60
27
36
75
65
69
83
28
28
66
66
64
54
40
47
65
33
68
68
0
52
54
46
51
67
48
16
47
36
78
71
40
28
43
56
79
65
0
0
41
52
89
47
31
35
39
43
73
75
29
31
29
45
60
67
48
17
43
54
69
65
24
31
66
72
69
55
49
35
26
46
52
53
32
45
81
75
71
63
31
32
22
41
50
39
36
43
58
34
96
80
34
33
46
36
53
49
37
38
27
29
77
53
16
47
49
56
79
66
40
41
46
52
73
38
37
33
43
61
66
50
34
26
28
38
74
70
46
38
57
71
48
44
40
26
40
40
83
61
24
31
33
46
63
55
学生两次化学月考成绩统计表(续表)
65
50
27
48
61
56
25
9
25
34
46
65
31
27
28
43
65
43
22
30
30
35
82
69
0
25
39
45
64
63
44
24
37
47
79
71
0
0
25
15
68
60
41
34
65
22
57
48
43
51
32
42
74
43
41
47
50
38
69
49
29
21
48
43
81
87
13
36
25
45
63
47
21
30
42
43
39
12
13
18
29
61
76
45
19
27
27
46
42
61
19
27
36
66
58
57
0
26
32
66
39
43
41
42
44
35
62
51
36
37
9
31
0
0
54
37
0
35
分析过程如下:
(1)首先运行SPSS,分别定义这三个班级的变量“第一次月考成绩”和“第二次月考成绩”,然后录入以上数据。
(2)选择【Analyze】→【Correlate】→【Bivariate】命令,打开BivariateCorrelations主对话框,依次点选源变量框中的2个变量,将其置Variables框内,随后在CorrelationCoefficients栏中选Pearson选项,单击【OK】,进入分析,并得到结果如表:
表7高一
(1)班的相关度分析
一班的第一次月考
一班的第二次月考
一班的第一次月考
PearsonCorrelation
1
0.364
Sig.(2-tailed)
0.007
N
54
54
一班的第二次月考
PearsonCorrelation
0.364
1
Sig.(2-tailed)
0.007
N
54
54
Correlationissignificantatthe0.01level(2-tailed).
表8高一(4)班的相关度分析
四班的第一次月考
四班的第二次月考
四班的第一次月考
PearsonCorrelation
1
0.396
Sig.(2-tailed)
0.003
N
55
55
四班的第二次月考
PearsonCorrelation
0.396
1
Sig.(2-tailed)
0.003
N
55
55
Correlationissignificantatthe0.01level(2-tailed).
表9高一(6)班的相关度分析
六的第一次月考
六的第二次月考
六班的第一次月考
PearsonCorrelation
1
0.580
Sig.(2-tailed)
0.000
N
55
55
六的第二次月考
PearsonCorrelation
0.580
1
Sig.(2-tailed)
0.000
N
55
55
Correlationissignificantatthe0.01level(2-tailed).
数据显示:
一班:
9月30日的化学月考成绩与10月23日的化学月考成绩之间的相关系数是0.364,显著性为0.007;四班:
9月30日的化学月考成绩与10月23日的化学月考成绩之间的相关系数是0.396,显著性为0.003;六班:
9月30日的化学月考成绩与10月23日的化学月考成绩之间的相关系数是0.580,显著性为0.000。
结果表明:
一班和四班的9月30日的化学月考成绩与10月23日的化学月考成绩之间的相关程度很低,远远没有达到显著性水平,说明前一次的化学月考成绩不能决定下一次化学月考成绩的好坏。
而六班的9月30日的化学月考成绩与10月23日的化学月考成绩之间的相关程度极大,0.01水平上显著相关,表明上一次的化学月考成绩越高,下一次的化学月考成绩则可能越好,反之亦然。
3.3方差分析
在化学教育教学活动中,常常需要进行各种实验研究,根据实验条件的不同,有单因子、多因子和重复实验几类。
实验研究中,其效果可以通过假设检验的方法来考察,但是“方差分析还是被认为是鉴别实验各因子效应及其交互效应的最有效的方法”。
SPSS所提供的方差分析方法中有:
单因子方差分析、多因子方差分析和协方差分析、多因变量多因子方差分析、重复实验方差分析以及方差成分分析等。
本文以化学教育实验研究中用到的单因子方差分析为例,说明方差分析的过程。
例如:
研究者想比较两位化学老师分别以不同的教法对六个班级学生的化学月考成绩的影响。
本例的单因子方差分析过程如下:
(1)定义因变量“化学月考成绩”和“班别”(变量),“班别”变量分别表示取值1、2,代表2种不同的教法。
输入上表1中的330个个案的数据。
(2)在SPSSDataEditor状态下,选择【Analyze】→【CompareMeans】→【OneWayANOVA】,进入单因子方差分析对话框,在左边的变量框中点选“化学月考成绩”进入DependentList(因变量列表),然后再将变量“班别”点入Factor(因子)框中。
(3)单击【PostHoc】,打开OneWayANOVA:
PostHocMultipleComparisons对话框,根据分析方法的具体含义选择某一种方法进行分析(主要有两个大类:
方差齐性条件下的多重比较和方差非齐性条件下的多重范围检验,每一类里面又有若干具体的分析方法。
要确定属于哪一个大的类别,可以先点选OneWayANOVA主对话框中的【Options】按钮,勾选列表里面的HomogeneityofVariances选项,点击【Continue】→【OK】,就可得到TestofHomogeneityofVariances的结果,本例选用方差齐性条件下的Tukey法进行分析,因此在OneWayANOVA:
PostHocMultipleComparisons里勾选Tukey项以后,点击【Continue】,然后点击【Options】按钮,点选Descriptive和HomogeneityofVarianceTest两项,点击【Continue】。
点击【OK】进行分析,得到相应结果。
(见表10~表13)
表10描述性统计表
N
Mean
Std.Deviation
Std.Error
95%ConfidenceIntervalforMean
Minimum
Maximum
LowerBound
UpperBound
1.00
54
33.0000
12.32577
1.67732
29.6357
36.3643
.00
62.00
2.00
54
33.6296
11.64619
1.58485
30.4508
36.8084
9.00
64.00
3.00
56
30.1964
11.18021
1.49402
27.2023
33.1905
.00
55.00
4.00
56
46.1250
14.79197
1.97666
42.1637
50.0863
.00
75.00
5.00
55
42.9818
13.20563
1.78065
39.4118
46.5518
.00
71.00
6.00
55
58.2727
16.15831
2.17879
53.9045
62.6409
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