spss主成分分析的数学分析成绩影响因素的研究
摘要：当代大学生受家庭、学校、社会等多种因素相互作用，这势必与其学习成绩有些许关联。本文基于《数学分析》课程，对影响学习成绩的因素进行分析。总结叙述了《数学分析》课程的发展与现状。综合国内外研究来看，《数学分析》课程学习成绩的影响因素可大致分为内部因素和外部因素两部分；并简要总结了已有研究的数据收集方法及数据处理方法，将收集到的数据进行处理与分析，依据现有条件得出结论，为后续研究的深入打基础；最终得出有关改进措施，为未来相关研究指明方向。
目录
摘要1
关键词1
Abstract1
Key words1
引言1
1 《数学分析》课程的发展与现状2
2国内外研究现状3
3论文的研究目的与方法 3
3.1论文的研究目的3
3.2 论文的研究方法4
3.2.1问卷调查法4
3.2.2主成分分析4
4 研究对象与数据的分析处理6
4.1 调查对象的选择6
4.2 数据的分析与处理6
4.2.1 资料调查6
4.2.2 资料整理6
4.2.3 主成分分析资料7
4.2.4 进一步数据分析及结论11
5数学分析教与学的建议及研究的总结与展望13
5.1 数学分析教与学的建议13
5.2 研究的总结与展望14
致谢15
参考文献15
附录16
基于SPSS主成分分析的数学分析成绩影响因素的研究
引言
引言
1 《数学分析》课程的发展与现状
2 国内外研究现状
过往的文献中，曾针对不同角度，对影响学习成绩的因素进行过不同程度的探究。笔者从文献中归纳总结出影响学生学习成绩的主要因素，归结为内在因素和外在因素两个维度。
其中，内在因素包括智力因素、非智力因素、性别差异等[5]。
关于智力因素，斯腾伯格曾做过概念性的描述，他说这个概念很难捉摸。燕国财教授、曾武、黄子杰等均对智力（智商IQ）做过相关研究，印度的Icamn
*好棒文|www.hbsrm.com +Q: 3 5 1 9 1 6 0 7 2
de Sundnl也曾做过分析[36]。
关于非智力因素，各家的研究结果尚未统一，但大多承认个体的成长发育速度和学习与成长的质量受智力因素与非智力因素的共同影响[7]。美国著名心理学家亚历山大最早提出非智力因素的基本概念，燕国财教授也对其做过狭义的定义，他认为非智力因素包括5种心理因素[8]。
关于性别差异，学习成绩的影响在小学、中学以及大学阶段受性别差异的影响是不完全相同的，即随时间的增长而不断变化的。姚本先、陶泽龙做过一些调查证明学习成绩确实与性别的不同有着这样那样的相关性[9]。
其次，外在因素多种多样，与学生密切相关且能影响到成绩的最常见因素有学校因素、社会因素这两方面[10,13]。现如今，国内对于心理健康的重视欠佳，然而大学生甚至中小学生的心理健康令人堪忧，这些表面上看上去不美好的状况实则暗含更多复杂的原因，但这些原因与纷繁复杂的社会环境脱不开干系[11]。
3 论文的研究目的与方法
3.1 论文的研究目的
3.2 论文的研究方法
3.2.1 问卷调查法
问卷调查法是研究者以书面方式事先拟好问题并向被研究者发出问题，用来获得被研究者信息的一种简便易行的调查方法，可用较短的时间获得大批量数据。即研究人员事先把调查项目编制成问卷或将调查表制作成书面的表现形式，分别给到被研究人员或者邮递的方式给到被研究人员，由被研究人员填写问卷或表格后回收，之后对数据进行整理、数据统计以及研究分析。
3.2.2主成分分析[15]
进行线性变换[16]：
如果：
，即与不相关。 （3）
（1）构建初始数据矩阵
（2）初始数据标准化
原始数据设置的量纲不同，各自数据的尺度不同，所以不能对原始变量的进行大小的比较。由此，我们需要对原始数据做标准化处理，处理好之后再进行对比分析[15]。
标准化相关系数矩阵R的建立
计算R的特征值及特征向量
对应的标准化正交特征向量为：
计算主成分的方差贡献率和累积方差贡献率[15]
主成分个数确定
主成分及其得分函数
主成分用原始指标可表示为：
把初始数据带入上式，主成分矩阵：
用主成分进行综合评价
把每个样本的主成分值代入中，能够获得每个样本的主成分综合评价值，此后便能够进行综合比较和排序分析。
4 研究对象与数据的分析处理
4．1 调查对象的选择
4．2 数据的分析与处理
4.2.1 资料调查
4.2.2 资料整理
4.2.3 主成分分析资料
将34个大三学生（男生女生各17个）问卷答案中的17个指标汇总在Excel表格中，如图1。
图1
将上图中的数据导入IBM SPSS Statistics 22中，先对数据进行标准化，如图2。
图2
同时可以得到描述性统计资料，如表1。
表1 描述性统计资料
N
最小值
最大值
平均数
标准偏差
X1
34
1
4
2.18
.758
X2
34
1
4
3.15
1.019
X3
34
1
4
3.76
目录
摘要1
关键词1
Abstract1
Key words1
引言1
1 《数学分析》课程的发展与现状2
2国内外研究现状3
3论文的研究目的与方法 3
3.1论文的研究目的3
3.2 论文的研究方法4
3.2.1问卷调查法4
3.2.2主成分分析4
4 研究对象与数据的分析处理6
4.1 调查对象的选择6
4.2 数据的分析与处理6
4.2.1 资料调查6
4.2.2 资料整理6
4.2.3 主成分分析资料7
4.2.4 进一步数据分析及结论11
5数学分析教与学的建议及研究的总结与展望13
5.1 数学分析教与学的建议13
5.2 研究的总结与展望14
致谢15
参考文献15
附录16
基于SPSS主成分分析的数学分析成绩影响因素的研究
引言
引言
1 《数学分析》课程的发展与现状
2 国内外研究现状
过往的文献中，曾针对不同角度，对影响学习成绩的因素进行过不同程度的探究。笔者从文献中归纳总结出影响学生学习成绩的主要因素，归结为内在因素和外在因素两个维度。
其中，内在因素包括智力因素、非智力因素、性别差异等[5]。
关于智力因素，斯腾伯格曾做过概念性的描述，他说这个概念很难捉摸。燕国财教授、曾武、黄子杰等均对智力（智商IQ）做过相关研究，印度的Icamn
*好棒文|www.hbsrm.com +Q: 3 5 1 9 1 6 0 7 2
de Sundnl也曾做过分析[36]。
关于非智力因素，各家的研究结果尚未统一，但大多承认个体的成长发育速度和学习与成长的质量受智力因素与非智力因素的共同影响[7]。美国著名心理学家亚历山大最早提出非智力因素的基本概念，燕国财教授也对其做过狭义的定义，他认为非智力因素包括5种心理因素[8]。
关于性别差异，学习成绩的影响在小学、中学以及大学阶段受性别差异的影响是不完全相同的，即随时间的增长而不断变化的。姚本先、陶泽龙做过一些调查证明学习成绩确实与性别的不同有着这样那样的相关性[9]。
其次，外在因素多种多样，与学生密切相关且能影响到成绩的最常见因素有学校因素、社会因素这两方面[10,13]。现如今，国内对于心理健康的重视欠佳，然而大学生甚至中小学生的心理健康令人堪忧，这些表面上看上去不美好的状况实则暗含更多复杂的原因，但这些原因与纷繁复杂的社会环境脱不开干系[11]。
3 论文的研究目的与方法
3.1 论文的研究目的
3.2 论文的研究方法
3.2.1 问卷调查法
问卷调查法是研究者以书面方式事先拟好问题并向被研究者发出问题，用来获得被研究者信息的一种简便易行的调查方法，可用较短的时间获得大批量数据。即研究人员事先把调查项目编制成问卷或将调查表制作成书面的表现形式，分别给到被研究人员或者邮递的方式给到被研究人员，由被研究人员填写问卷或表格后回收，之后对数据进行整理、数据统计以及研究分析。
3.2.2主成分分析[15]
进行线性变换[16]：
如果：
，即与不相关。 （3）
（1）构建初始数据矩阵
（2）初始数据标准化
原始数据设置的量纲不同，各自数据的尺度不同，所以不能对原始变量的进行大小的比较。由此，我们需要对原始数据做标准化处理，处理好之后再进行对比分析[15]。
标准化相关系数矩阵R的建立
计算R的特征值及特征向量
对应的标准化正交特征向量为：
计算主成分的方差贡献率和累积方差贡献率[15]
主成分个数确定
主成分及其得分函数
主成分用原始指标可表示为：
把初始数据带入上式，主成分矩阵：
用主成分进行综合评价
把每个样本的主成分值代入中，能够获得每个样本的主成分综合评价值，此后便能够进行综合比较和排序分析。
4 研究对象与数据的分析处理
4．1 调查对象的选择
4．2 数据的分析与处理
4.2.1 资料调查
4.2.2 资料整理
4.2.3 主成分分析资料
将34个大三学生（男生女生各17个）问卷答案中的17个指标汇总在Excel表格中，如图1。
图1
将上图中的数据导入IBM SPSS Statistics 22中，先对数据进行标准化，如图2。
图2
同时可以得到描述性统计资料，如表1。
表1 描述性统计资料
N
最小值
最大值
平均数
标准偏差
X1
34
1
4
2.18
.758
X2
34
1
4
3.15
1.019
X3
34
1
4
3.76
版权保护: 本文由 hbsrm.com编辑，转载请保留链接: www.hbsrm.com/jsj/xxaq/995.html
