医学统计spss操作总结

2025-01-01

医学统计spss操作总结（精选4篇）

1.医学统计spss操作总结篇一

通过看网上的spss教程，发现用spss做卡方检验有俩种方法，特简单介绍下，若有错漏请补充，安江。

以比较两个组别（实验组与对照组）的男女差异为例。方法

一、如下图所示设置三个变量（组别、性别、人数）

再给“组别”以及“性别”变量添加值

点

输入数据（我是随机的）

④如下图进行数据加权（教程上要求有这步，原因不明，查了一下有人说是因为这些数据不是原始数据，而是频数表数据，所以要进行预处理）

⑤依次打开：分析（analyze）--描述统计（descriptive）--交叉表（crosstabs），打开交叉表对话框，按图所示将“组别”“性别”分别添加进“行”“列”中，点击交叉表对话框里的“统计量”（statistics），勾选“卡方”以及“McNemar”，点击交叉表对话框里的“单元格”（cell），勾选“行”。

⑥点击“确定”，出现最后结果。会出现三张表，主要看第三张表的pearson卡方检验，渐进sig（双侧）值大于0.05，因此认为不同的性别对两组无显著的差别。最后还得看一下第三张表下面的a中小于5的理论频数不能超过20%，超过了则本次检验不正确，需要(1)增加样本含量，(2)进行合理合并或删除分类。

方法

二、貌似方法二只适用于俩个变量的，列如比较若干组的人数差异性 如下图所示设置两个变量（组别、人数）

再给“组别”变量添加值

输入数据（我是随机的）

④加权处理不知道需不需要，教程上并没有，不过方法一中的解释如果正确，那么次方法也是需要预处理的。

⑤找到非参数检验->旧对话框->卡方检验，将其单击单击打开，将“人数”添加到“检验变量列表”中，点击“选项”，勾选“描述性”

⑥点击“确定”，出现最后结果。会出现三张表，主要看第三张表的渐进显著性值小于0.05，因此认为人数对组别有显著的差别。最后还得看一下第三张表下面的a中小于5的理论频数不能超过20%，超过了则本次检验不正确，需要(1)增加样本含量，(2)进行合理合并或删除分类。

2.医学统计spss操作总结篇二

关键词：多媒体,SPSS,医学统计学,教学

伴随着我国医学科学实验工作的持续发展, 医学统计学已经成为了当前各大医学院校学生学习的必修课程, 通过培养学生基本的统计学概念、方法、原理及其背后的逻辑思维, 能够有效地提升学生分析和解决实际问题的能力。然而在医学统计学教学和应用中所用到的统计公式往往较为复杂、难于记忆, 数据计算量大, 准确度不高, 学生在实际的数据统计及应用分析当中存在完成困难等情况。为了改善这些现状, 本文就关于多媒体技术与SPSS相结合的方式在医学统计学教学中的应用做一下介绍。

一、多媒体技术教学的特点

采用计算机技术当中的多媒体技术能够有效的提升教学效果, 其在信息处理方面具有生动、形象、即时、集成、高效等特性。PPT (Power Point) 是当前应用最为广泛的多媒体教学软件, 其具有操作方便, 功能完善等特点, 因此逐渐的被广大教师应用于日常教学活动的之中。通过多媒体技术在教学当中的普及应用, 实现了学生成为了教学的主体, 教师成为课程的引导者, 多媒体技术成为主要的教学手段。多媒体技术方式在教学当中展现出了极大的优越性, 其在日常教学当中所展示的内容更为丰富, 所展示出的信息数量也更多;尤其对于医学统计学文字较多、数据表格较多的实际案例, 采用传统的板书方式已远远不能满足课堂教学需求。多媒体技术以其强大的功能帮助教师完成医学统计学课程内容的丰富性、全面性、可视化。营造出积极、活跃的课堂氛围, 促进学生的学习兴趣, 使难点问题更加具体化, 对于学生效率的提升具有极大的帮助。

二、SPSS统计软件的概况

SPSS软件具有极为强大的统计、分析能力, 其具体内容一般可分为基础的数据处理、简单统计描述、基础统计分析与深入统计分析等方面。首先是根据统计数据进行录入、数据整理和处理。在此基础上对数据进行基本的集中趋势和离散趋势的统计描述、正态性检验以及绘制出相应的统计图表。之后根据统计描述信息再进行相应的统计分析, 主要包括参数估计、假设检验、相关分析、回归分析等模块。其次是深入统计分析内容, 一般主要包含判断评估、聚类分析以及可靠性分析等内容。同时SPSS的版本还在持续的更新当中, 相应的功能性也在持续的增强之中, 在教学中学会了运用SPSS统计软件的基本功能, 尽管后续会随时更新、与时俱进, 使用者只需知道新增功能的用途和菜单所在位置就可进行操作。

三、多媒体技术与SPSS软件相结合的教学模式分析

3.1精心准备多媒体教学课件

通过制作医学统计学教学内容的多媒体课件, 能够采用讲授与交互的组织方式, 将医学统计学案例数据作为素材内容开展教学。从而实现对教学内容以及数据之间的交互关系进行分析, 依据不同数据类型采用不同统计分析方法解决实际问题。课堂上以多媒体技术展示教学内容为主, 结合教师讲授完成教学内容。涉及到公式较为复杂或者难于处理的数据信息借助于多媒体技术应用SPSS统计软件实际操作和讲解。有效地缓解了数据枯燥、计算量繁杂的弊端。

3.2实行以案例问题驱动为中心的教学方法

要想掌握好统计学软件的应用核心, 就必须要从问题的本质去着手考虑和实施, 单纯依靠统计学书籍, 无法有效的掌握统计学的精髓。学生在课本当中所看到的统计学数据内容均是通过严谨、规范的表格所表示出来的资料内容, 且因只注重不同数据类型应选定什么样的方法而数据量偏少。因此在选择统计分析时能够较为容易的选取相应的统计学分析方法, 然而等到学生用自己的研究资料或搜集到的数据进行统计时, 就会将各方面的因素条件整合在一起, 从而无法选取到适当正确的统计学方法。针对此类情况教师在进行课程讲解时可以采取将案例问题作为驱动的教学方法。这种问题式的学习方法突出地体现了对学习过程的真实化模拟再现, 从而使学生开展相应的讨论合作来展开相应问题的解决过程, 通过学生对真实问题的实际合作解决, 来促进学生自主学习能力的提升。

3.3上机操作, 提高统计分析能力

在每一次的理论课程讲授完成之后, 均要安排学生开展相应的实际上机操作演练。学生的实际上机操作地点一般在学校的计算机网络机房中进行, 实行单人单机, 使学生能够独立完成相应的统计学数据处理习题, 其本质目的是为锻炼学生的逻辑思维能力以及对实验数据的整合、处理能力。在相应的理论统计学课程完成之后, 每一名学生还要针对自身所选专业的实际情况选择相应的实际案例进行分析, 进而运用SPSS软件对于实验过程进行相应的设计及分析, 并最终通过书面报告的形式论述自己所得出的观点。

3.4双向交流, 促进教学质量的提高

在日常的医学教学过程当中, 对于多媒体技术以及SPSS统计软件间的应用是作为一种辅助工具, 技术的提升仍然无法取代教师在实际教学活动开展当中的主导地位。教师在日常授课的过程当中加强同学间的双向交流, 对于促进教学质量的提升仍然具有十分明显的效果。在课堂教学中教师应当采取幽默、生动的教学语言, 从而营造出积极、活跃的教学氛围, 把握好学生的学习注意力。对于学生所提出的问题及时给予相应的回答, 依据实际教学内容的难易情况适当调整教学的进度。

四、多媒体教学当中的核心原则分析

4.1信息量适中原则

采用多媒体的教学方式其课程会产生一些弊端, 例如教学课程当中的信息量过于庞大, 因而极易致使学生的思维难以同教学流程同步, 学生一方面无法对课程内容完全理解, 另一方面课程笔记也难以有效记录, 这将直接导致学生在课后对于老师所讲解的内容无法进行有效的分析、整体以及完全理解, 反而会致使教学效果难以取得预期的理想成都。因而在开展多媒体教学时应当对教学信息量作以适当的取舍, 保证其内容数量的合理程度、保证教学质量。

4.2以学生为中心原则

从课程开始之前的备课阶段到课程讲授以及上机实际操作过程, 均要将学生置于中心位置, 教师同学生开展双向对话交流, 从而准确的了解学生对所学内容的实际掌握情况, 进而使整个教学的实践开展过程思路贯通, 形成流畅的统一体。

4.3理论与实际相结合原则

对于医学统计学软件的应用其最终的目的是要能够应用于日常的医学研究实践当中, 此类将实际问题作为课程开展的中心, 将理论概念同学生的上机实际操作互相开展的教学方式, 能够使学生在学习了SPSS软件之后便能够独立自主的进行医学资料数据的统计分析工作, 有效地提升学生的医学研究能力。

五、结束语

希望通过本文的研究能够为医学统计学教学提供多媒体技术与SPSS软件方面的参考、借鉴。

参考文献

[1]王春平, 王汝芬, 翟强等.多媒体技术在医学统计学教学中的应用[J].中国卫生统计, 2013, (3) .

3.医学统计spss操作总结篇三

硕士学科论文

利用统计软件Spss进行试卷质量分析

姓名

敬晓萍

指导教师冯长焕教授

培养单位

数学与信息学院

学科专业

教育统计与测评

研究方向数学教育

学位类别

教育硕士

年级 2010级

西华师范大学学位评定委员会

四川·南充

利用统计软件Spss进行试卷质量分析

摘要

试卷分析是教学工作中的重要组成部分，同时也是每个教师必须完成的工作。通过对试卷进行分析，可以反馈学生学习结果和教师教学效果，帮助教师发现教学活动中的薄弱环节，提高教学质量。课程期末考试的试题应该如何命题，怎样组卷？如何把握一份试卷的整体难度和分量，使考试成绩及其成绩的分布符合正态，防止平均成绩的大起大落，避免不及格率的过高过低，以适应大众教育的需要等，这对稳定学校正常的教学秩序，保证学生正常的学习心态和情绪，直至就业应聘是否顺利等都会产生直接的影响。本文利用统计软件Spss对试卷分析的各项指标进行了定量分析，介绍了操作方法，以便为广大教师进行试卷分析提供一种模式参考，从而科学地进行试卷质量分析，提高教学质量和效率。

关键字：成绩统计；试卷分析；难度；区分度；信度

考试是教育评价的有效办法，随着高职高专技能教学改革的深入开展，对教学评价的要求越来越客观，对教学结果的分析越来越依赖于统计理论和方法。本文的目的是借助统计学软件Spss，介绍对试卷质量定量分析的方法。

一、考试试卷的统计分析[1]

（一）试卷难度的分析

所谓难度是指考试中试题或者试卷的难易程度，是考试题目对学生知识和能力水平适合程度的指标。

1.难度的计算

以往教师在考试中对试题难度的测定大部分是凭感觉。这种方法本身比较模糊，对有经验的教师也并不是非常有效。根据难度的概念，得到如下公式：

若第i题全部答对，则di=0；若第i题全部答错，则di=1；当di=0.5，说明此题难度适中。

试卷难度：

试卷难度的测定建立在试题难度的基础上，以试题难度为变量，以试题满分值为权数的加权算数平均数：

一般而言，试卷都是以100分为满分，于是：

对于学校的常规考试，目的在于测量个体差异。当d=0或d=0.5时，即试题全部答对或答错，该题便无法提供个体差异的信息。而只有当d=0.5时，题目才能做最大程度的区分度。但在实际工作中要使每题难度均达到0.5有一定的困难。

因此，一般要求试卷平均难度为0.5左右，各试题的难度控制在0.5±02之间。

2．难度的比较

按以上公式计算的试题及试卷难度，只能看出不同试题或不同试卷的难易程度，但却不能分析题目或试卷之间的相对难度。如某试卷中，第一，第二，第三题的难度分别是0.3,0.4，0.5。从难度数据中可以看出，第一题相对较容易,第三题较难。但第二题与第一题的难度差和第三题与第二题的难度差是否相等？这却不一定。原因是不同试题的难度位于不同的等距量表，因而不具有可比性。为解决试题及试卷之间难度的相互对比，需要将以上公式计算的难度，通过正态分布表，转化为标准分。如：d=0.3，z=-1.88；d=0.4，z=-1.75；d=0.5，z= 0。显然，第二题与第一题的难度差为0.13，第三题与第二题的难度差为1.75，难度差并不相等。

（二）试卷区分度的分析

区分度也叫鉴别力，就是通过一次考试将不同程度，不同能力的学生区分开来的重要指标。比如一道题目，水平高、能力好的同学都答对，而水平低、能力差的同学都答错，那么这道题就有好的区分度。

计算公式：

1．试题的区分度：

式中：Hi为班级中高分组同学第i题的平均成绩；Li为班级中低分组同学第i题的平均成绩。（一般而言，高分组与低分组的同学人数是以班级同学人数10%-15%确定）

当高分组平均成绩与低分组平均成绩差距较大时，Gi较大，这时对试题的区分度评价就比较好。

2.试卷区分度

区分度的评价标准：

（三）常用指标简介[2]

平均值:反映一组数据的总体情况。方差:反映一组数据的波动大小。

峰度:用来描述某变量所有取值分布形态趋势程度的统计量,是与正态分布相比较的量。峰度为0表示其数据与正态分布的趋势程度相同；峰度大于0表示比正态分布更加陡峭；峰度小于0表示比正态分布更加平坦。

偏度:用来描述数据的对称性的统计量。偏度大于0表示正偏差数值较大；偏度小于0表示负偏差数值较大。而偏度的绝对值越大表示分布形态的偏差程度越大。

二、具体操作步骤[3] 1．原始数据录入

下面我们以我校数学与信息学院《统计分析》期末考试试卷为例来说明各个指标的实现方法。

1.1试卷结构

本试卷（满分100分）有两个部分组成：客观性试题与主观性试题，其中客观性试题共40分，占40%，主观性试题共60分，占60%。具体情况见下表。

分值分布图

注：q1是填空题、q2是选择题、q3是判断题、q4是简答题、q5是问答题、q6是计算题。

1.2数据定义

图1 变量定义窗口

图2 试卷质量分析数据窗口

在SPSS软件中，点击Variable View标签，在Name标题下定义：学号、题号、总成绩、平时成绩，其中总成绩定义为total，平时成绩定义为daily，然后在相应的标签名中进行注释。在Type标题下定义各个项目的类型，其中学号定义为String类型、题号和平时成绩定义为Numeric类型，其余选项使用默认即可。如图1所示。

1.3数据录入点击Data View标签，将47份试卷按照各部分得分情况和他们的总成绩、平

时成绩输入到相应的表格中。如图2所示。

2．基本描述性统计分析

主要包括参加考试的学生总数、缺考人数、每个部分的最高分、最低分、极差、平均分、标准偏差（方差）等。

在试卷质量分析数据中，运行菜单：Analyze→Descriptive Statistics→Descriptives,把除平时成绩外的所有变量加入到Variables中，点击Options选项对话框，选中Mean、Minimum、Maximum、Range、Std.deviation、Variance。点击Continue,再点击OK。运行后得到结果如下表所示。

描述性统计分析表

3．难度分析

试题难度是指测验题目的难易程度，难度系数一般用字母P表示，且0≤P≤1。对是非题和论文型的题目，我们可以统一为P=M/W（M：全体学生某题的平均得分；W：某题规定的最高得分）。对于选择题我们先计算得出难度系数P，然后再根据公式cp=(kp-1)/(k-1)(k为选项个数)算出矫正难度系数cp。（单项选择题学生可能随机猜测，此公式能排除这种影响）试题难度系数与试题实际难易程度正好相反，越大表示能够正确解答该题的学生越多试题越容易，而越小则试题越难。一般认为，难度适中更能客观地反映出学生的学习效果情况，多数试题应分布在0.3～0.7之间，选拔性测试为0.5左右为宜，通常期末考试为目标参照性考试，可适当偏高，全卷平均难度以0.7左右为宜，0.6～0.8为正常。

根据上表，很容易得到各个部分的难度系数，如下所示。

各个部分的难度系数

注：q2的难度系数为矫正难度系数 4．区分度分析

对于客观题来说,使用等级相关分析，在此使用斯皮尔曼(Spearman)等级相关分析。对于主观题来说，样本数为47，大于30，可以看成非等间距测度的连续变量，在此采用皮尔逊(Pearson)相关分析对试题进行分析。

具体操作如下：Analyze→Correlate→Bivariate。在弹出对话框中选择各个客观题题号变量和总成绩进入Variables,然后在Correlation Coefficients中单击Spearman,完成后即可得到客观题的区分度。主观题的区分度分析方法同上，只需选择主观题和总成绩进入，然后选择Pearson即可。得到每个部分的区分度，见下图：

各个部分的区分度

三、分析结果

（1）基本描述统计数据上来看，学生总数为47人，无人缺考，学生的的卷面总成绩平均分为82.83分，最高分为99分，最低分为59分，分数极差为40分，标准差为10.538，标准差比较大，说明学生个体间存在较大的差异，主要影响因素是他们入学时学历结构、上课听讲、作业完成、课后复习等。对一部分后进学生，在今后的教学过程中应当充分关注，努力调动他们的学习积极性，经常鼓励他们，从而达到提高学习成绩的目的。（2）从难度上来看，第二题（0.983）、第三题（0.996）难度系数过大，说明此题出的太容易，建议此题不宜进入题库，在修改后参加下一轮的遴选。（3）从区分度上来看，除了第二题、第三题区分度较低，其余都比较好，基本达到了考试要求。

四、成绩考试的信度分析[4]

“考试信度对于任何一种有效考试来说都是必不可少的，只有信度高的考试才能使教师对学生的评价客观、可靠，考试成绩才能正确地反映被试者的程度”。[5]教育测量学、教育统计学在理论上为考试的科学化和现代化奠定了基础，使得考试分析数量化，而SPSS统计软件又使广大教师使用计算机进行学业成绩考试信度的定量分析成为可能。

(一)考试分数的信度系数

衡量一次考试的可靠性指标叫做信度，表明信度大小的量叫做信度系数。虽然教育测量和统计书上介绍计算考试分数的信度系数有多种方法，但因为学科或学业成绩考试具有一般不进行前测和复测的特点，且试题多含有主观题，因而Cronbach’s α系数是最适合学科考试的信度分析。因为Cronbach’s α系数不仅适合主观题，也可以用于多项选择题等客观试题。

下面我们以我校外语学院语音考试题考试题为例介绍用Spss进行信度分析的步骤。

1．Cronbach’s Alpha系数的计算步骤

步骤1:选择信度分析程序。在数据编辑窗口中单击Analyze打开下拉菜单，选择Reliability Analysis„„程序，进入信度分析主对话框。

步骤2:选择要进行分析的原始变量。在信度分析主对话框中选择第1-5题共五个变量，单击右向箭头将其移入Items方框中。在Model的下拉菜单中选择Alpha模型，即表示希望获得Cronbach’s Alpha系数。在信度分析主对话框点击Statistics按钮，进入定义信度分析统计量对话框。

步骤3:在定义信度分析统计量对话框Descriptives for 中勾选Scale ifitem deleted复选项，表示要求在输出结果中显示删除各个项目之后的系数变化情况。然后点击Continue按钮，回到信度分析主对话框，并点击OK提交系统运行，出现运行结果。

2．信度系数输出结果及说明

按照上述参数设置，Spss软件在输出信息观察窗口输出一个表格（表1）。该表报告了“语音听力考试成绩”各题的信度分析结果。表首为分析方法，意为选择了Alpha模型。表中的第1栏为变量，是语音听力考试的五道大题。第二栏为删除该项目后试题的平均值。第三栏为删除该项目后试题的方差。第四栏为该项目与试题总分的相关系数，相关系数较低的项目往往是有问题的试题。例如表中第5题与试题的相关系数仅为.2854，说明该题应该修改或删除。

最后一栏为删除其中某个项目后考试题的Alpha系数变化情况，该栏在检验信度差的试题方面很有用。如果删除某一道试题后的Alpha系数比试题的信度系数大，则可考虑将该题删除。本例中删除第5题后，信度系数将由原来的.7491提高到.7819，由此我们可以从提高信度系数的角度，确认该题应该修改或删除。

Cronbach’s Ahlha系数介0-1之间，系数越高，说明试题的内在一致性越强，测试的结果越可靠。通常自编考试的Cronbach’s Ahlha系数“要求0.60-0.80之间，而标准化考试则要求在0.90以上”。[6]本例的信度系数为.7491，因此我们可以得出信度较好的结论。

二、考试分数的正态分布检验

李筱菊认为考试“分数拉开距离，它们的分布才可能正态。分数分布正态，说明它反映了人的能力分布实况，说明考试有信度。”[7]因此，我们除了使用信度系数还可使用考试成绩正态分布的数据及分布图来测量和检验信度。

考试分数是否服从正态分布，可以用曲线图来观察，也可以计算偏态值和峰值的方法来确定。

1．正态分布图表的制作方法

步骤1:在Spss数据编辑视窗，点击Analyze命令，Descriptive Statistics在下拉菜单中选择Frequencies„，打开频数直方图编辑对话框。

步骤2:在频数分析主对话框中左边变量列表中选择第1-5题和总分共六个变量，点击向右箭头将其移入Variable:：（变量）下白方框中，然后点击Statistics „按钮，进入频数分析数据编辑子对话框。选择Display normal curve，表示同时显示正态分布曲线。

步骤3:在频数分析数据编辑子对话框中Distribution.中选择Skewness和Kurtosis，表示要求计算正态值与峰值。点击Continue返回频数分析主对话框，单击Options„按钮，进入图形选项对话框。

步骤4:在频数分析图形选项子对话框中Chart Type下选择Histograms(单选项，表示要求输出直方图，并选择With normal curve复选项，表示要求输出的直方图带正态分布曲线。点击Continue按钮返回到主对话框，单击Ok按钮提交系统运用。

2．正态分布图及解释

按上述参数设置，Spss共在输出信息观察窗口输出6幅图形与7个表格（其中6个表格是6个变量的频数分布表）。我们只以其中一幅图形和描述统计表格为例介绍报告结果的含义及解释。

考试分数是否服从正态分布，可以通过带正态分布曲线直方图来观察。直方图是以长方形面积表示频数分布的一种图形，它的长度和宽度均有意义，而且由于数据值具有连续性，所以各长方形须相连排列。图中的顶点是平均成绩。直方图中的曲线称分布曲线。正态分布曲线是中间高、两边低且左右对称的曲线。曲线的最高峰，即频数最多处，是曲线的中间位置。这一位置的分数正好是分数的平均值。由于带正态分布曲线的次数直方图具有以上特点，所以可以直观地确定分数分布是否服从正态分布。

3．正态分布表及结果解释

表2是该考试五道大题和总分共六个变量的偏态值和峰值描述统计表。表中第一行为变量名；第二行N Valid为参加考试的有效学生人数；第三行为缺考人数(Missing)；第四行为偏态值（Skewness）；第五行是峰值(Kurtosis)。

偏态值和峰值为0时表示完全正态，偏态值的正、负表示正、负偏态。峰值的正负表示峰的“高瘦”（分数集中）和“矮平”（分数分散）。

偏态值如表2第三行所示，本例中单词听写、短文听写和听对话简答三题的偏态值均为负数，是负偏态，表示这三题分数分布偏向了右边，也就是偏向了高分，得分高于平均分的人数超过50%。而听句子简答、短文听力理解和总分三个变量的偏态值均为正数，即正偏态，表示分数分布偏向了左边，也就是偏向了低分，得分低于平均分的人数超过了50%。

峰值如表2第四行所示，本例中单词听写、听对话简答和总分的峰值为正数。表示峰比理想正态分布的峰高尖，也就是分数过分集中在中分段。而短文听写、听句子简答和短文听力理解三个变量的峰值为负数。表示这三个变量的峰比理想正态分布峰矮平，也就是分数过分散开。

表2 偏态值及峰值描述统计表

“一般说一个考试偏态值和峰值能控制在±1之内，便算其分数基本符合正态分布”。[8]因此，我们可以得出结论：语音听力部分考试的五道大题和总分基本符合正态分布，这份试题总体信度较好。

综上所述，本文为不太熟悉数理统计的广大教师介绍了用Spss软件计算Cronbach’s Alpha系数和正态分布检验学业成绩考试信度的方法，从而使我们可以较好地测量出考试成绩是否正确反映了学生的学习程度，考试对教学的评价是否可靠。再用信度检验数据查找出影响信度的试题、修改提高试题质量，这对发挥考试评价教学的作用和改进教学效果、提高教学质量无疑是很有好处的。

参考文献：