舒博爾 王思雪

【摘 要】對(duì)西藏大學(xué)理學(xué)院2017級(jí)非數(shù)學(xué)專業(yè)和工學(xué)院2017級(jí)信息工程專業(yè)2017——2018第二學(xué)期大學(xué)數(shù)學(xué)公共課“高等數(shù)學(xué)”的成績進(jìn)行了方差分析，觀察不同性別、不同學(xué)院大學(xué)數(shù)學(xué)公共課的成績差異情況，發(fā)現(xiàn)其中存在的問題并提出有針對(duì)性的建議。

【關(guān)鍵詞】SPSS；西藏大學(xué)；高等數(shù)學(xué)成績；方差分析

在高等教育中，高等數(shù)學(xué)課程是非常重要的一門基礎(chǔ)課，也是西藏大學(xué)非常重視的一門大學(xué)數(shù)學(xué)公共課程。然而，高等數(shù)學(xué)的教學(xué)質(zhì)量問題似乎并沒有因?yàn)樗闹匾院托７降闹匾暥岣?。近年來，學(xué)生對(duì)該門課程的態(tài)度是敬而遠(yuǎn)之，這也說明了學(xué)校和教師為提高高等數(shù)學(xué)教學(xué)質(zhì)量所做的努力，并沒有達(dá)到預(yù)期的目的。那么，如何提高高等數(shù)學(xué)的教學(xué)質(zhì)量呢？對(duì)此問題，國內(nèi)外的學(xué)者和教育專家從影響高等數(shù)學(xué)教學(xué)質(zhì)量的因素入手，通過調(diào)查問卷和統(tǒng)計(jì)分析的方法確定了學(xué)生主動(dòng)性和教師業(yè)務(wù)能力這兩方面的原因，并給出了改進(jìn)策略。但是這些研究成果都是針對(duì)高職高專和教學(xué)型本科院校，不適合教學(xué)研究型大學(xué)的實(shí)際狀況。鑒于此，本文以西藏大學(xué)理學(xué)院2017級(jí)非數(shù)學(xué)專業(yè)和工學(xué)院2017級(jí)信息工程專業(yè)2017——2018學(xué)年第二學(xué)期期末成績?yōu)闃颖荆瑥男詣e與專業(yè)這兩個(gè)因素進(jìn)行方差分析，檢驗(yàn)其對(duì)高數(shù)成績的影響顯著性，為新的管理體制與制度的制定奠定定量化的理論支撐。

一、成績的描述性分析

所用的分析軟件為SPSS21.0，首先將數(shù)據(jù)錄入到SPSS21.0軟件中，如果將成績作為觀察值，那么性別和專業(yè)是兩個(gè)因素。性別這一因素分為兩個(gè)水平，一個(gè)是男，記為1，一個(gè)是女，記為2。專業(yè)這一因素分為兩個(gè)水平，一個(gè)是理學(xué)院2017級(jí)非數(shù)學(xué)專業(yè)，記為1，一個(gè)是工學(xué)院2017級(jí)信息工程專業(yè)，記為2，則將2017級(jí)兩個(gè)學(xué)院不同專業(yè)190名學(xué)生的信息輸入到SPSS21.0中。

將數(shù)據(jù)輸入到SPSS21.0中之后，首先進(jìn)行對(duì)成績進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，利用分析——一般線性模型——單變量命令，得到各描述性統(tǒng)計(jì)量，如表1。

根據(jù)表1，得知理學(xué)院非數(shù)學(xué)專業(yè)學(xué)生男生成績最高為93，最低為18，平均分為63.82，女生成績最高為90，最低為43，平均分為67.67；工學(xué)院信息工程男生成績最高為92，最低為38，平均分為72.62，女生成績最高為96，最低為25，平均分為69.81?？梢钥闯觯瑢?duì)于理學(xué)院非數(shù)學(xué)專業(yè)，男生的最高分比女生高，而最低分比女生低，平均分也比女生低；對(duì)于工學(xué)院信息工程專業(yè)，男生的最高分比女生低，而最低分比女生高，平均分也比女生高；而就兩個(gè)學(xué)院不同專業(yè)來看，工學(xué)院信息工程專業(yè)學(xué)生高等數(shù)學(xué)成績最高分為96，比理學(xué)院非數(shù)學(xué)專業(yè)學(xué)生最高分93高出3分，而最低分為25卻比理學(xué)院非數(shù)學(xué)專業(yè)學(xué)生最低分18高7分，且工學(xué)院信息工程專業(yè)學(xué)生高等數(shù)學(xué)平均成績也明顯比理學(xué)院非數(shù)學(xué)專業(yè)學(xué)生高。那么不同專業(yè)、不同性別對(duì)成績的影響是否達(dá)到顯著程度呢？性別與專業(yè)兩個(gè)因素對(duì)成績這一觀察值有沒有交互影響呢？下面就通過方差分析的方法進(jìn)行分析。

二、成績的兩因素方差分析

方差分析的目的在于了解性別和專業(yè)兩個(gè)因素對(duì)成績這一因變量取值是否有顯著性影響，文中因涉及兩個(gè)因素，所以使用兩因素方差分析方法。

（一）方差齊性檢驗(yàn)

方差分析有個(gè)重要前提，那就是每組因變量的總體服從正態(tài)分布，且每組總體方差相等，因此先進(jìn)行SPSS21.0的Levene檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示。

從表2得知，對(duì)各組進(jìn)行Levene檢驗(yàn)后得到的P值為0.105，大于0.05的顯著水平，所以我們認(rèn)為原假設(shè)成立，即各組的總體方差相等，即方差齊性，所以可以對(duì)成績進(jìn)行兩因素方差分析。

（二）對(duì)成績進(jìn)行兩因素方差分析

在SPSS21.0中對(duì)成績進(jìn)行兩因素方差分析，首先分析主體間效應(yīng)的檢驗(yàn)，通過SPSS21.0軟件得到表3所示。

表3中顯示，該檢驗(yàn)的顯著性等于0.027，小于0.05，因此所用的兩因素方差分析模型有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，上面提到的專業(yè)，性別和交互作用中至少有一個(gè)是對(duì)成績有影響。專業(yè)一欄的p值為0.014，說明專業(yè)這一因素對(duì)成績影響顯著。性別一欄對(duì)應(yīng)p值為0.813，說明性別這一因素對(duì)成績有影響，但不顯著。專業(yè)*性別一欄的P值為0.134，大于0.05的顯著水平，所以專業(yè)與性別對(duì)成績無顯著的交互影響。

三、結(jié)論分析

對(duì)成績進(jìn)行了兩因素方差分析，成績?yōu)橐蜃兞?，專業(yè)和性別為自變量，結(jié)果顯示，專業(yè)對(duì)成績有顯著影響，工學(xué)院信息工程學(xué)生的高等數(shù)學(xué)成績（71.22）明顯要高于理學(xué)院非數(shù)學(xué)專業(yè)學(xué)生（65.75），差距為5.47分；性別因素也在某種程序上對(duì)成績有影響，男生的高等數(shù)學(xué)平均成績?yōu)?8.22分，女生的高等數(shù)學(xué)平均成績?yōu)?8.74，差距為0.52分。而與專業(yè)對(duì)性別無顯著交互影響。

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