如何对考试成绩进行数据分析(3)-数据分析师考试
在以前学院很少会对成绩统计进行分析,但是在这个大数据时代,我们必须要跟的上时代,以前考试从来没有对它进行过数据分析,同这些成绩没有一个正确的认识,下面我们就对如何对考试成绩进行数据分析呢。
教师应该知道的几种成绩统计分析方法一、成绩段统计表此方法常用,举例如下:表:某年级某学科某班学生考试成绩统计(本卷满分100分)
分数段 | 100~90 | 90~75 | 75~60 | 60~30 | 30以下 |
人数 | 9 | 16 | 14 | 8 | 4 |
百分率(%) | 17.6 | 31.4 | 27.5 | 15.7 | 7.8 |
一组 | 82 | 83 | 84 | 87 | 88 | 88 | 89 | 89 | 90 | 90 |
二组 | 53 | 73 | 85 | 88 | 89 | 92 | 95 | 96 | 99 | 100 |
五、差异系数标准差可以用来比较两组数据之间的离散程度的大小,但有两种情况这种比较毫无意义:一是两组数据的测量单位不同;二是两组数据的测量单位虽然相同,但它们的平均数相差较大。
这时可用差异系数(用CV表示)进行比较。公式为:CV=S / χ —×100%(式中S为标准差,χ—为平均分)例如:某一测验,一年级的平均分是50分,标准差是4.12;三年级的平均分是80分,标准差是6.04。问这两个年级的测验分数中哪一个离散程度大?由于平均数相差较大,不可以直接比较两个标准差,计算后得到一年级的差异系数是8.24%,三年级的差异系数是7.55%,显然一年级的测验分数离散程度大。
六、标准分(用符号“Z”表示)平均值与标准差用来考察与分析同质的统计资料是有价值的,但对于不同质的考试,如不同学科,或同一学科不同考试意义就不大,这时一般就要用标准分数作比较。公式为:
例:有某生三次数学考试的成绩分别为70、57、45,三次考试的班平均为70、55、42,标准差分别为8、4、5。如何看待该生的三次考试成绩的地位?如果仅从原始分数看,肯定认为第一次最好,其实不然,要计算出各次的标准分数,才能说明问题。
根据公式得出:Z1=(70-70)/8=0 Z2=(57-55)/4=0.5 Z3=(45-42)/5=0.6 这说明,原始分数为70,其位置正在平均线上,而原始分数为57的,其位置在平均线上0.5处,而原始分数为45的,其位置在平均线上0.6处。
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