[一例大学生学习差异的多元统计分析]

一例大学生学习差异的多元统计分析

一例大学生学习差异的多元统计分析 本文试图通过对英语学习兴趣度、学习态度和情绪稳定 性等素质指标的调查结果进行量化处理，与大学生专业基础 水平、英语基础水平、专业学习水平进行多元统计分析。

摘 要：
多元分析；
英语学习因素 本文资料选自泉州师院2008级一年级第一、二两学期 某2个英语教学班共99名学生，他们来自数学与应用数学1班、 信息与计算科学专业，资料分为两部分：一是素质材料，包 括英语学习兴趣度、学习态度和情绪稳定性等3项指标；
二 是学习成绩材料，包括大一年级第一、二学期期末英语考试 成绩和专业基础水平（高考总分扣掉英语成绩再化成百分制 表示）、英语基础水平（高考英语成绩化成百分制表示）、 专业学习水平（主要是理科成绩，用大一两学期的专业学习 成绩的数学分析、高等代数、解析几何、普通物理、计算机 等平均分表示）。

表1 英语学习优生组与差生组数据 对照表 其中素质资料中英语兴趣度、学习态度和情绪稳定 性3项指标是通过调查表经学生自测、学习委员、班长、宿 舍长测评以及任课教师的评价，各给每位学生的各项指标测 定一个等级（共分A、B、C三个等级），并折算成分数，最 后再加权平均所得（系数为2：1.5：1.5：2：3）在做此项调查时明确说明此些数据是为研究之用，不是测验，不影响 成绩，不影响教师对学生的评价，排除调查中学生自我意识 的干扰，保证调查结果的可信程度；
而学习成绩资料，则有 学校教务处提供。将学习兴趣、学习态度、情绪稳定性、大 学英语成绩、英语高考成绩、高考英语成绩、理科成绩及学 生姓名标识变量建立数据集，再将这些数据集依据英语学科 的成绩取两端舍中间分为两组，英语成绩大于75分的为第一 组（优生组），英语成绩小于60分的学生为第二组（差生组）， 各类数据概况结果见表1。我们进行双样本等方差假设t试验， 在不同的检验水平下，检验两个群体的诸学习因素间是否存 在显著差异，表3即是部分典型结果（显著水平为0.1，0.05） 的汇总，其中第一组、第二组两项中字符相同时表示在相应 检验水平下无显著差异；
两项中字符不相同时表示在相应检 验水平下有显著差异。

根据相关计算可知，依据英语成绩指标区分的学生 群体在理科成绩、学习态度、学习兴趣、英语基础水平、学 习情绪稳定性等指标方面具有高度的差异显著性，而在专业 基础水平指标方面则处于较为稳定的状态，它们之间根本不 具有显著差异。对各相关指标进行相关性分析，相关矩阵后 可以看出：(1)优生的英语成绩与英语基础水平(高考英语成 绩)、学习兴趣、学习态度、学习情绪稳定性有较高的相关 性(-0.4267907，0.4995285，0.527746，0.5549191)，而差 生的英语成绩与情绪稳定性有较高的相关性(-0.31439)；
(2) 优生、差生的英语成绩都与专业基础水平仅呈一般相关 关系(-0.157589，0.2481884)，另外差生的英语基础水平(高 考英语成绩)、专业基础水平(理科成 绩)(-.13398,0.133936)也是呈一般关系；
(3)优生的成绩与 专业水平(理科成绩)几乎毫不相关(0.079684)；
差生的英语 成绩与学习兴趣、学习态度也是几乎毫不相关（0.027727， 0.014637）；
（4）对于优生，理科成绩、学习态度、学习 兴趣和学习稳定性各情绪稳定性与专业基础水平、学习态度 因素之间存在较显著的相关关系，学习态度与英语基础水平、 学习兴趣也是存在较显著的相关关系。而对于差生情绪稳定 性与学习兴趣、学习态度，学习态度与学习兴趣，英语基础 水平与专业基础水平也是存在较大的相关关系。对与优生与 差生的每一相关关系（对角线下方的元素的绝对值累加，可 得优生之值为2.38800661，差生之值为2.6785288，平均值 分别为0.11371和0.1275。因此，从总体上看，差生各因素 间的相关关系比优生稍微密切。

参考文献 [1]方开泰.实用统计分析[M].上海:华东师范大学出版 社,1993. [2]王学仁.王松桂.实用统计分析[M].上海:上海科学 技术出版社,1990. [3]西安第四军医大学NOSA数理统计软件. [4]魏宗舒等.概率论与数理统计教程[M].北京:高等教育出版社，1983.