论文总字数：13502字

摘 要

成绩是衡量大学生综合素质的重要因素，本文根据统计学专业和应用数学专业学生不同学期各科成绩，应用频数分析、聚类分析及对比研究进行分析，主要分析两专业学生的智育成绩中各门课程之间的关系和差异．

关键词:频数分析、对比分析、聚类分析、差异

Abstract：Performance is an important factor to measure the overall quality of students,this thesis used frequency analysis, cluster analysis and comparison of the analysisv to analyse the difference of two intellectual majors datas, which come from statistics profession and applied mathematics profession at different stages of all subjects.

Keywords: frequency analysis;comparative analysis; cluster analysis;the difference

目 录

　

1　引言 4

2　统计学专业与应用数学专业学生入学成绩的频数分析 4

2.1　统计学专业学生入学成绩的频数分析 4

2.2　应用数学专业学生入学成绩的频数分析 6

3　统计学专业与应用数学专业学生入学成绩的聚类分析 8

3.1　聚类方法和类型的选择 8

3.2　统计学专业学生入学成绩的聚类分析 9

3.3　应用数学专业学生入学成绩的聚类分析 11

4　统计专业与应用数学专业学生成绩对比分析 13

4.1　数据预处理amp;筛选研究对象 13

4.2　两独立样本的非参数检验 15

结 论 18

参考文献 19

1　引言

我校统计学专业与应用数学专业作为数科院俩大科系都必须在掌握高等数学、代数等学科必修课的基础上，学好各种通识必修课．

其中统计学专业主要针对数学领域与统计学计算有关的各门课程（如概率论与数理统计、应用随机过程、时间序列分析等）深入学习，同时也必须掌握经济学、管理学、会计学的相关知识，所学内容实用性较强．

应用数学专业主要针对纯数学（如实变函数、数学分析、初等数学研究）进行学习研究，同时穿插一些与教育相关的各门课程（数学学科教学论、心理学、教育学），所学内容较为精深相对而言理论性较强．俩专业既有各有侧重，本文主要根据通识必修课、学科必修课程的成绩对俩专业学生进行综合对比分析．

本文学生成绩来源于教务系统，多而杂．故而运用SPSS软件来处理教务系统中记录的大量学生成绩，找出具有价值的数据以及数据之间的关联和差异．

（本次研究考虑到转专业学生人数较少，且成绩记录不全，不具有代表性故而不计入其所在班级．另由于学生选择实习考研等因素，2014-2016学年4个学期的成绩不可作为研究对象，只研究2012-2014学年4个学期的成绩，特此说明．）

2　统计学专业与应用数学专业学生入学成绩的频数分析

频数分析是最基本的统计分析，从基本的频数分析入手了解学生成绩的取值状况，把握数据的总体分布形态对后期数据处理将起到重要的参考作用．

2.1　统计学专业学生入学成绩的频数分析

2012届我校统计学专业学生2012-2013学年第1学期主要科目有6门大学体育(1)、大学英语(1)、中国近现代史纲要、计算机应用基础、高等数学(1)、西方经济学(1)．其中大学体育(1)、大学英语(1)、中国近现代史纲要、计算机应用基础为通识必修课，高等数学(1)、西方经济学(1)为学科必修课．这里先对学生成绩数据进行简单分组，分组依据如下 ： (85 thru 100=1) (70 thru 84.9=2) (60 thru 69.9=3) (Lowest thru 59.9=4) 然后进行频数分析，以按频数的降序输出得到以下频数分布表2.1.1-2.1.6：

表2.1.1

体育
		Frequency	Percent	Valid Percent	Cumulative Percent
Valid	2	26	57.8	57.8	57.8
	1	18	40.0	40.0	97.8
	3	1	2.2	2.2	100.0

表2.1.2

英语
		Frequency	Percent	Valid Percent	Cumulative Percent
Valid	2	41	91.1	91.1	91.1
	1	3	6.7	6.7	97.8
	3	1	2.2	2.2	100.0

表2.1.3

近现代史
		Frequency	Percent	Valid Percent	Cumulative Percent
Valid	1	31	68.9	68.9	68.9
	2	12	26.7	26.7	95.6
	3	2	4.4	4.4	100.0

表2.1.4

计算机
		Frequency	Percent	Valid Percent	Cumulative Percent
Valid	2	26	57.8	57.8	57.8
	1	16	35.6	35.6	93.3
	3	3	6.7	6.7	100.0

表2.1.5

高数
		Frequency	Percent	Valid Percent	Cumulative Percent
Valid	1	29	64.4	64.4	64.4
	2	13	28.9	28.9	93.3
	4	2	4.4	4.4	97.8
	3	1	2.2	2.2	100.0

表2.1.6

西方经济
		Frequency	Percent	Valid Percent	Cumulative Percent
Valid	2	26	57.8	57.8	57.8
	3	9	20.0	20.0	77.8
	1	8	17.8	17.8	95.6
	4	2	4.4	4.4	100.0

上表中Frequency为频数，Percent为百分比，Valid Percent为有效百分比，Cumulative Percent为累计百分比．由表2.1.1-2.1.6可以得到的分析结论如下：2012届我校统计学专业学生2012-2013学年第1学期通识必修课无挂科，但在学科必修课有个别挂科现象．其中体育、英语、计算机、西方经济学得分在70-85的人数最多，而高数和近现代史则是得分在85-100的最多．

2.2　应用数学专业学生入学成绩的频数分析

2012届我校应用数学专业学生2012-2013学年第1学期主要科目有6门大学体育(1)、大学英语(1)、中国近现代史纲要、计算机应用基础、 数学分析Ⅰ、高等代数Ⅰ．其中大学体育(1)、大学英语(1)、中国近现代史纲要、计算机应用基础为通识必修课，数学分析Ⅰ、高等代数Ⅰ 为学科必修课．这里先对学生成绩数据进行简单分组，分组依据同上然后进行频数分析，以按频数的降序输出得到结果如下表2.2.1-2.2.6：

表2.2.1

体育
		Frequency	Percent	Valid Percent	Cumulative Percent
Valid	1	26	45.6	45.6	45.6
	2	26	45.6	45.6	91.2
	3	5	8.8	8.8	100.0

表2.2.2

英语
		Frequency	Percent	Valid Percent	Cumulative Percent
Valid	2	40	70.2	70.2	70.2
	3	10	17.5	17.5	87.7
	1	6	10.5	10.5	98.2
	4	1	1.8	1.8	100.0

表2.2.3

近现代史
		Frequency	Percent	Valid Percent	Cumulative Percent
Valid	1	38	66.7	66.7	66.7
	2	16	28.1	28.1	94.7
	3	3	5.3	5.3	100.0

表2.2.4

计算机
		Frequency	Percent	Valid Percent	Cumulative Percent
Valid	2	34	59.6	59.6	59.6
	1	17	29.8	29.8	89.5
	3	6	10.5	10.5	100.0

表2.2.5

数分
		Frequency	Percent	Valid Percent	Cumulative Percent
Valid	1	29	50.9	50.9	50.9
	2	24	42.1	42.1	93.0
	3	4	7.0	7.0	100.0

表2.2.6

高代
		Frequency	Percent	Valid Percent	Cumulative Percent
Valid	2	34	59.6	59.6	59.6
	1	15	26.3	26.3	86.0
	3	8	14.0	14.0	100.0

由表2.2.1-2.2.6可以得到的分析结论如下：

剩余内容已隐藏，请支付后下载全文，论文总字数：13502字