基于统计软件SPSS的试卷质量分析

　　摘要：通过介绍spss软件对考试数据进行实例分析的具体步骤，揭示了分析成绩分布、试卷难度、区分度、信度及效度等指标内涵，论述出试卷质量分析应包含的内容，总结了一套考试分析的一般模式，旨在提供可行方案和数据决策，提升教学质量监控水平的科学化。

　　关键词：SPSS；统计；难度；区分度；信度；效度

　　中图分类号：G642文献标识码：A文章编号：1009-3044（2017）17-0121-03

　　试卷作为考试的一个重要载体，是测评学生学习成绩的工具，是教学质量检验的重要手段，因而教学质量评估管理中越来越重视试卷分析，试卷质量的分析结果客观地向教与学双方提供了反馈信息，进而实现评价教育目的的实现、教学效果的好坏等一系列质量要素，今后，应该成为教学工作中重要的常规环节之一。

　　1SPSS软件简介

　　SPSS软件是StatisticalPackagefortheSocialsciences英文名称的首字母缩写，即“社会科学统计软件包”，它是目前世界上常用的三大统计分析软件（SAS、SPSS及SYSTAT）之一，是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件，其界面友好、功能强大和操作简便，能方便地从其他数据库中读入数据。

　　SPSS是一款功能强大的教育统计软件，既可以进行基本数据的统计分析，还可以进行各种推断和检验统计。

　　2试卷质量分析应用实例

　　下面数据以安徽大学公共基础课程—《程序设计基础VB》的期末考试成绩为样本，利用SPSS软件分析说明考试质量分析的模式和各项指标。

　　2.1试卷基本结构

　　本试卷（满分100分），由两部分组成：客观性试题与主观性试题，其中客观性试题共A分，占X%，主观性试题共B分，占Y%。具体情况见表1。

　　填写试卷基本结构可以发现，题量尚可，试卷题型不够丰富，填空题可以细化为一般填空和程序计算填空，客观性试题一般强调知识点考察，常见类型为：单项选择题、多项选择题、判断题和简单填空题，而主观性试题则根据学科的不同，一般设有复杂填空题、简答题、问答题、论述题和计算题等题型。

　　2.2考试分析指标的定量分析

　　2.2.1成绩数据的录入与处理

　　1）定义变量并输入数据

　　这是直接方法。启动SPSS软件后会启动Statistics数据编辑器界面，通过單击VariableView标签进人变量名编辑窗口，在Name（名称）下注明学号、姓名、各题型、总分、平时成绩和班级代码。其中，各题型、总分、平时成绩和班级代码均设置为：Numeric（数值）类型，Decimals（小数点长度）定义为0，其余各项使用默认。

　　第二步，选择数据视图，开始输入数据：从第一行第一列起直接输入相关数据，这样，每行输入一个学生的记录，各列输入数据为一个某种题型的成绩，最后一列是班级代码等。

　　最后保存扩展名为sav格式的数据文件。

　　2）直接导人外部数据，更改数据类型

　　为了更好地对数据进行共享，SPSS还可以快速打开和编辑其他格式的文件，可直接导入操作的数据文件包括：MicrosoftExcel文件（*.xls）、SAS、dBase、Stata等格式。

　　具体的操作步骤为：依次单击File→Open→Data，此时要在文件类型下拉菜单中选择AllFiles，在出现的全部文件列表中找到关联文件双击，在弹出对话框内选中其中的Read复选框（此项设置为把表格中的第一行作为变量名导人，否则第一行将作为数据导入），单击OK按钮后会打开DataEditor界面，就能显示出刚才导人的Excel文件内容。随后，也可依次单击File→Open→Save（Saveas），将当前数据存为其他格式的文件，比如sav格式，方便下次使用。

　　本文实例数据先对考试系统自动生成的xls文件格式进行数据导入，然后对变量属性作了适当修改，如图1、2所示。

　　2.2.2成绩统计的基本描述性分析指标

　　成绩统计分析的基本描述性指标主要有：学生总数、实考人数、最高分、最低分、各等级的人数分布及百分比、均值与标准差、成绩分布图等，相应的描述性统计量包括最小值（Mini-mllm）、最大值（Maximum）、频数（Frequency）、均值（Mean）、标准差（Std.）、偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）等。这些指标均要求按班级对试卷成绩及总评成绩进行分析。其中，均值用来描述数据集中趋势，标准差强调数据的变异性，即数据的差异量数，进而反映数据全貌。而对称、偏斜及分布陡缓程度等数据分布的结构形态及特征则由频数、偏度和峰度用来描述。

　　1）卷面成绩的集中和离散数据统计

　　打开录入后的数据表，依次单击Analyze→DescriptiveSta-tistics→Frequencies，出现频数对话框，导入要建立频数分布表和直方图的项目，同时选上Minimum、Maximum、Mean、Std.devi-ation、Skewness和Kurtosis等参数，得到表1。

　　依次单击菜单Analyze→DescriptiveStatisfics→Fre-quencies→Charts→Histo-grams→Withnormalcurve，显示出分数段分布图和直方图。直方图如图3所示。

　　一般而言，学生成绩标准差在满分的5%-10%以内属于正常。从图表中得到的统计值可以发现：①本次考试的两个班的离散程度均较大，表明学生成绩离散度太大，可能是试题的问题，也有可能是学生水平的两极分化比较严重；②学生成绩基本呈正态分布；③考生总分偏度值为-0.138和-0.648，依据偏度在数据分析中的意义，本次测试数据显示：考生所得总分相对集中于平均分左侧，即大部分考生成绩小于平均分值；④在峰度的计算中，计算结果σ<0，可知在学生成绩的正态分布图有比正态分布更长的尾部，不过盯为较小负值说明，考生成绩在平均分附近的集中度虽低于标准正态发布曲线，但也差别不大；⑤标准差1≥10，差异较大。但是结合对总分的直方图的观察，可以发现：低分段考生的成绩与平均分的差距较大，这是造成即使大多数考生的总分集中于平均分附近，最后标准差数值仍较大的主要原因。

　　2）难度指标分析P

　　对于课程考试来讲，保持合适难度是保证试卷质量的前提。

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