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。
数据分析咨询请扫描二维码
