童艷麗，蔣國武，龔帆元（.寧德師范學院 外語系，福建 寧德 500；.廈門大學 海外教育學院，福建 廈門 6000；.寧德師范學院 外語系，福建 寧德 500）

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基于SPSS的理工與文史類學生CET4成績的比較研究

童艷麗1，蔣國武2，龔帆元3
（1.寧德師范學院 外語系，福建 寧德 352100；2.廈門大學 海外教育學院，福建 廈門 361000；3.寧德師范學院 外語系，福建 寧德 352100）

摘要：以1829名非英語專業(yè)本科生的CET4成績?yōu)闃颖?，運用SPSS軟件先對總體數(shù)據(jù)樣本進行描述性分析驗證所采集數(shù)據(jù)樣本的有效性，然后對理工和文史類學生成績進行對比，采用均值、標準差和相關(guān)分析法、多元線性回歸分析法進行實證性研究。研究結(jié)果表明：文史類學生在總分和聽力、寫作、閱讀理解三個單項成績上均優(yōu)于理工類學生，并且閱讀理解對兩類學生成績的影響最大，聽力次之，而聽力對理工類學生的影響更為顯著，寫作對兩類學生總分的影響不顯著。該研究結(jié)果對大學英語教學改革具有現(xiàn)實意義和應用價值，對開展大學英語實證研究有借鑒意義。

關(guān)鍵詞：大學英語四級考試；SPSS；相關(guān)分析；多元回歸分析

大學英語四級考試（CET4）是國家教育部主管的一項全國性的教學考試，其目的是對大學生的實際英語能力進行客觀、準確的考察，為大學英語教學提供較為客觀的評價標準。CET4一直采用主、客觀題相結(jié)合的方式，考試題型分為：聽力理解、閱讀理解、寫作和翻譯等語言能力。根據(jù)大學英語教學大綱的要求，CET4考試主要考察學生獲取口頭信息的能力、通過閱讀獲取書面信息的能力、語言運用能力、語言理解能力和語言表達能力，并考察學生分析、判斷、推理等認知能力[1-2]。因此，CET4的考試成績能夠反映非英語專業(yè)學生的實際外語水平，也是衡量大學英語教學質(zhì)量的重要尺度之一，具有較高的評估效度與信度。

目前關(guān)于英語學習能力的實證研究較多，高丙梁等對男女生在英語口語測試中成績表現(xiàn)的進行了相關(guān)研究[3]。屠麗華等運用SPSS 19.0對男女生CET 4成績進行描述性分析、假設(shè)檢驗、多元線性回歸分析、主成分和因子分析，對男女學習者通過大學英語四級考試所體現(xiàn)出來的四個分項成績的差異性進行實證研究[4]。田小玲，田建國對大學生英語聽力與寫作技能的相關(guān)性進行了分析[5]。但這三項研究都沒有從性別的角度探討差異性。許保芳等對英語專業(yè)四級考試中學習者單項技能的性別差異進行了分析[6]。李躍平研究了CET4聽力成績與其他項成績的相關(guān)性，通過相關(guān)關(guān)系的統(tǒng)計數(shù)據(jù)和散點圖進行了實證分析[7]。但目前從理工類和文史類的角度對學生英語學習成績差異的實證研究尚不多見。

以寧德師范學院2014年6月參加CET4考試的1829名本科生（其中理工類學生1169名，文史類學生660名）的成績?yōu)闃颖?，運用SPSS軟件對樣本進行描述性分析、相關(guān)分析法和多元線性回歸法從CET4的總分和聽力、閱讀、寫作三個分項對理工類和文史類學生的大學英語學習效果進行實證性研究，為《大學英語》課程教學改革提供依據(jù)，作為衡量大學英語教學改革效果的主要標準之一。

1　樣本數(shù)據(jù)采集

2014年6月CET4考試試題結(jié)構(gòu)為：第一部分聽力理解，包括短對話、長對話、短文理解和復合式聽寫，分值比例為35%；第三部分閱讀理解，包括選詞填空、長篇閱讀和仔細閱讀，分值比例為35%；第三部分寫作和翻譯，分值比例為30%；

2014年6月寧德師范學院參加四級考試人數(shù)為2546人，除去成績?yōu)榱愫蛯W歷為?？频目忌?，實際有效成績?yōu)?829份，每份成績中包括：總分、聽力分數(shù)、閱讀分數(shù)和寫作分數(shù)四部分，能充分反映學生大學英語的整體水平和聽力、閱讀以及寫作水平。本文以有效的1829份成績數(shù)據(jù)樣本為研究對象，運用SPSS 20.0軟件分別從總體成績分布情況、各單項與總成績以及各單項成績之間的相關(guān)性等方面進行分析，并對比理工類（1169份）和文史類（660份）學生CET4成績的均值、標準差和相關(guān)系數(shù)，進一步建立多元回歸模型，分析各自的統(tǒng)計學特點。

2　樣本總體的統(tǒng)計特性分析

2.1數(shù)據(jù)樣本的有效性

在數(shù)據(jù)樣本分析之前，應先檢驗收集到的數(shù)據(jù)樣本的有效性，為后續(xù)的分析奠定基礎(chǔ)。根據(jù)統(tǒng)計學理論的中心極限定理，當樣本量n足夠大時，樣本總體的抽樣近似服從正態(tài)分布，運用SPSS 20.0對1829份數(shù)據(jù)樣本做總分與閱讀分數(shù)的P-P圖和趨降的P-P圖，如圖1、圖2所示。

圖1　總分與閱讀分數(shù)的P-P圖

由圖1可見，總分與閱讀分數(shù)的“觀測累計概率”與“期望累計概率”基本吻合，其數(shù)據(jù)點與理論直線（對角線）基本重合，說明樣本的總分和閱讀得分服從正態(tài)分布。進一步觀察趨降的P-P圖可知，數(shù)據(jù)較為均勻的分布于Y=0這條直線上下，雖有波動，但絕對誤差均小于0.05。因此，可以認為樣本的總分和閱讀得分基本服從正態(tài)分布。同理，聽力分數(shù)與寫作分數(shù)也服從正態(tài)分布，限于篇幅未給出其P-P圖。由以上分析可知，采集到的CET4總分和各單項成績均服從正態(tài)分布，與中心極限定理吻合。因此，可以認為本次采集到的、用于實證研究的數(shù)據(jù)是可信、有效的。

圖2　總分與閱讀分數(shù)的趨降的P-P圖

2.2統(tǒng)計特性和相關(guān)系數(shù)

運用SPSS 20.0對樣本總體做統(tǒng)計性描述和相關(guān)性分析，結(jié)果見表1。由表1可見，聽力、閱讀和寫作的最低得分均為0，說明這三類題型失分嚴重；從標準差來看，總分的標準差為48.521，是最大的，說明總分的離散程度高，數(shù)據(jù)分布不均勻；聽力分數(shù)的標準差為17.833，為最小的標準差，說明考生聽力得分的差異性最小，得分較均勻。

相關(guān)分析的目的是衡量事物之間線性相關(guān)程度的強弱，從表1可見，總分與閱讀分數(shù)的相關(guān)系數(shù)為0.834，在總分與各單項分數(shù)的相關(guān)系數(shù)之中是最高的，說明閱讀得分與總分是強相關(guān)的，即閱讀分數(shù)高，總分也高；將聽力分數(shù)、閱讀分數(shù)和寫作分數(shù)三者之間的互相關(guān)系數(shù)進行比較可見，閱讀分數(shù)與寫作分數(shù)的相關(guān)系數(shù)為0.437，是3個相關(guān)系數(shù)中最大的，說明二者相關(guān)性強。

表1　　樣本總體的統(tǒng)計量和相關(guān)性

3　理工類與文史類考生CET4成績對比分析

3.1統(tǒng)計量對比分析

在1829份CET4成績中，將理工類（1169份）和文史類（660份）考生的考試成績進行統(tǒng)計量對比，兩類考生成績的統(tǒng)計量見表2。由表2可見：文史類考生的總分最低值222分、最高值565分、平均分406.12分比理工類考生平均成績高出24.01分，且總分的標準差低于理工類考生總分的標準差，說明文史類考生成績分布較均勻。

對比理工類和文史類各單項成績，文史類考生的聽力、閱讀和寫作的最高分、平均成績均高于理工類考生，而理工類考生在聽力、閱讀和寫作三個單項成績中均出現(xiàn)了最低分0分，說明理工類考生各單項成績的差異性較大。

從兩類考生的成績標準差來看，理工類考生聽力成績的標準差比文史類考生高0.544，寫作成績標準差比文史類考生高1.905，閱讀成績標準差與文史類考生大致相同，說明理工類考生的成績離散程度高。

綜合以上的分析可知，文史類考生的CET4總分和各單項成績均高于理工類考生，且成績分布較均勻，而理工類考生的成績離散程度高，成績分布的差異性大。

表2　　理工類與文史類學生CET4成績的統(tǒng)計量對比

3.2相關(guān)性對比分析

相關(guān)分析的目的是衡量事物之間線性相關(guān)程度的強弱，這種強弱程度以相關(guān)系數(shù)的形式表現(xiàn)出來。如果相關(guān)系數(shù)高于0.8，則視為高度相關(guān)；介于0.5與0.8之間，視為中度相關(guān)；介于0.3與0.5之間，視為低度相關(guān)；低于0.3，視為相關(guān)程度極弱。對于語言測試，若兩部分的相關(guān)系數(shù)太高，則說明兩者考查的是相同的能力，是一種不必要的重復；若兩個部分的相關(guān)系數(shù)太低，則說明兩者考查的是完全不同的能力[2]。

表3　　理工類考生各項成績的相關(guān)系數(shù)

表4　　文史類考生各項成績的相關(guān)系數(shù)

在表3中，理工類考生各單項成績與總成績的相關(guān)系數(shù)由高到低依次是：閱讀、寫作、聽力，表明閱讀分數(shù)與總成績相關(guān)程度高，對總成績的影響最大；在各單項成績之間的相關(guān)系數(shù)中，閱讀成績與聽力成績的相關(guān)系數(shù)最低（0.323），表明二者之間有較強的相關(guān)性。在表4中，文史類考生各單項成績與總成績的相關(guān)系數(shù)從高到低的次序是：閱讀、聽力、寫作，表明閱讀分數(shù)與總成績相關(guān)程度高，閱讀成績對總成績的影響最大；各單項成績之間的相關(guān)系數(shù)中，閱讀成績與寫作成績的相關(guān)系數(shù)最小（0.362）說明二者之間亦有較強的相關(guān)性。

表3、表4中各項成績與總分、各項成績的相關(guān)系數(shù)均大于0.3，說明總分與各項成績在統(tǒng)計學意義上具有相關(guān)性。將表3與表4對比可見，理工類和文史類考生呈現(xiàn)出的共同特性是：閱讀成績與總成績相關(guān)性最高，筆者認為，這是由于兩類考生均對“閱讀理解”部分給予高度重視，對該部分內(nèi)容進行了強化訓練而導致的。兩類考生的差異在于：理工類考生的聽力與總成績的相關(guān)性最低（0.696），而文史類考生的寫作與總成績的相關(guān)性最低（0.712）。其原因在于：理工類學生在聽力方面的基礎(chǔ)薄弱，在聽力理解中對似是而非的選項難以排除，在復合式聽寫中普遍存在知道應填寫哪個單詞，但單詞拼寫中錯、漏現(xiàn)象較多；由于文史類學生中女生所占比例較高，女生在單詞記憶、拼寫、聽力訓練、寫作練習等方面投入的精力較多，因此文史類學生的單項成績均高于理工類學生。

3.3多元線性回歸對比分析

以理工類和文史類學生的CET4總分與分項成績?yōu)闃颖?，進一步研究聽力、閱讀和寫作三個分項（自變量）與總分（因變量）的密切程度和貢獻大小，運用SPSS 20.0的逐步回歸分析法，得到回歸分析結(jié)果，見表5、表6。

表5　　理工類考生各項成績與總分的回歸分析

說明:1.預測變量:(常量)，閱讀理解；2.預測變量:(常量)，閱讀理解，聽力；3.預測變量:(常量)，閱讀理解，聽力，寫作。

由表5可知，理工類考生的閱讀理解以第一自變量進入回歸模型[4]，其復相關(guān)系數(shù)R為0.825，可解釋四級成績變異的82.5%，聽力作為第二個變量進入回歸方程，對四級成績變異的解釋增加了11.7%，閱讀理解和聽力兩部分之和的可解釋男生四級成績變異為94.2%。

表6　文史類考生各項成績與總分的回歸分析

由表6可知，文史類考生的閱讀理解也是以第一自變量進入回歸模型，其復相關(guān)系數(shù)R為0.836，可解釋四級成績變異的83.6%，聽力作為第二個變量進入回歸方程，對四級成績變異的解釋增加了11.0%，閱讀理解和聽力兩部分之和的可解釋男生四級成績變異為94.6%。

將表5、表6對比可知：閱讀理解和聽力對兩類考生的CET4總分的影響大，且閱讀理解的影響最大，聽力次之。同時應看到，雖然閱讀理解和聽力對兩類考生都至關(guān)重要，但影響程度略有差異，其中閱讀理解對文史類考生的總成績影響更大，而聽力對理工類考生的總成績影響較大。由于對英語能力中等程度及以下的考生而言，寫作的訓練主要是通過記憶經(jīng)典句型、句式，背誦范文來準備的，因此整體上兩類考生的寫作成績對總分的影響都不顯著，但文史類考生的寫作得分比理工類高，其寫作能力更好。

通過對理工類和文史類考生的CET4成績的常規(guī)統(tǒng)計量、相關(guān)性和多元回歸分析表明，文史類考生的總分和三個單項成績均高于理工類考生，且樣本分布較均勻，說明非英語專業(yè)的文史類學生整體上比理工類學生的外語水平高。從相關(guān)性分析結(jié)果來看，兩類考生的閱讀理解與總分呈現(xiàn)高度相關(guān)，而理工類考生的聽力與總分的相關(guān)性最低，文史類考生的寫作與總分的相關(guān)性最低。從多元線性回歸分析的結(jié)果來看，閱讀理解和聽力對總分的影響大，相對而言，閱讀理解對文史類考生的總分影響更大，聽力對理工類考生的總分影響較大。

從兩類考生CET4成績的統(tǒng)計分析結(jié)果來看，在英語教學中應因材施教對兩類學生進行各有側(cè)重的培養(yǎng)，提高其英語語言能力。僅就CET4考試而言，聽力是理工類學生的弱項和難點，應特別重視在聽力方面給予指導和幫助，主要是語音感知與辨識、詞義和拼寫、邏輯推理和書寫能力這四方面的強化訓練；閱讀理解對文史類學生的影響更大，在教學中應有針對性地幫助文史類學生進行語篇分析，提高邏輯思維能力、理解能力和綜合分析能力。

4　結(jié)束語

本文以非英語專業(yè)1829份CET4成績?yōu)閿?shù)據(jù)樣本，運用SPSS 20.0為分析工具，對理工類和文史類考生的成績進行對比分析，研究了兩類考生的CET4總分和單項成績的統(tǒng)計特性、相關(guān)系數(shù)和回歸模型，研究表明：1）文史類學生的英語水平整體上優(yōu)于理工類學生，且成績分布均勻；2）兩類學生的閱讀理解與總分的相關(guān)性最強，對總分的影響最大；3）與文史類學生相比，聽力對理工類學生的影響更大，是理工類學生的弱項；4）兩類學生的寫作對總分的影響小，這與背誦句型和范文有關(guān)。

理工類和文史類學生成績的統(tǒng)計分析結(jié)果為該校即將實施的大學英語教學改革提供了依據(jù)，具有較強的現(xiàn)實意義和應用價值。但由于本次采用的是橫向比較法，即只比較了兩類學生同一次CET4考試成績統(tǒng)計特性，僅屬于靜態(tài)分析。因此，筆者將進一步跟蹤、收集數(shù)據(jù)樣本，完成兩類學生CET4成績的縱向比較，開展動態(tài)分析，以期更為完整、全面的展示兩類學生學習效果的全貌，作為衡量大學英語教學改革效果的主要評價指標。

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中圖分類號：H310.42

文獻標識碼：A

文章編號：1674-2109（2015）06-0050-05

收稿日期：2015-03-13

基金項目：福建省中青年教師教育科研項目（JA13713S）；服務(wù)海西建設(shè)項目（2012H318）。

作者簡介：童艷麗（1974-），女，漢族，講師，主要研究方向：應用語言學。

A Comparative Study on CET4 Scores of Students of Science and Technology&Liberal Arts Based on SPSS

TONG Yanli1，JIANG Guowu2，GONG Fanyuan1
（1.Foreign Language Department of Ningde Normal University,Ningde，F(xiàn)ujian 352100; 2.School of Oversea Education，Xiamen University,Xiamen，F(xiàn)ujian 361000）

Abstract：Based on 1829 non-English major undergraduates CET4 scores samples,the paper verifies the validity of the collected data samples by using SPSS software to make a descriptive analysis of the overall data samples,and then compares the scores of students between Science and Technology&Liberal Arts to carry on the empirical research by using the mean,standard deviation,correlation analysis and multiple linear regression analysis method.The results show that students of Liberal Arts are better than those of Science and Technology not only in the total score but also in the three individual scores including listening,writing,reading comprehension.And for the two types of students,the influence of reading comprehension is the biggest,then listening.Yet,the influence of listening to students of science and technology is more significant,and as for influence of writing,it is insignificant for both types of students.The research result not only has practical significance and application value to the University English teaching reform bot also has the model significance to carry out empirical research of University English.

Key words：CET4;SPSS;correlation analysis;multiple regression analysis