基于t检验和聚类分析的技术经济学成绩综合评价研究

牟玲玲，尹志军，杨占昌

（河北工业大学 管理学院，天津 300401）

技术经济学是工程师提高各类工程与技术方案的投资决策水平和经济效益的有力工具。该课程综合了管理、经济、财务、统计等多学科知识，有助于工科学生掌握技术方案的经济分析与评价方法以及技术创新的思维与理论。技术经济学是河北工业大学的一门选修课程，选学该课程的学生遍及10个学院，班级人数达到142人。

该课程的期末成绩由授课过程中三次作业的平均成绩来确定，排除没有交过作业的学生，经初步统计共136人拥有期末成绩。SPSS软件是全球专业统计分析软件的领导者，它包含了丰富的统计分析算法，对数据具有强大的总结和归纳能力，利用SPSS软件对这门选修课的成绩进行分析，以期从原本离散的数据中分析出有利于提高本课程教学水平的相关信息。

1 对期末成绩的分析

1.1 对所有期末成绩进行统计分析并做出直方图

图1 期末成绩直方图

统计结果显示，最低成绩60分，最高成绩97分，平均值是 76.31，标准差是 84，样本方差是93.437，偏度是-0.752，表明成绩低于平均值的人数比高于平均值的人数多很多，结合直方图（图1）可以看出其不太符合正态分布。

1.2 本一与本三学生期末成绩的比较

表1数据表明，拥有期末成绩的学生中，本一有 83 人，均值为 85.67，标准差9.514；本三有 53人，均值 81.38，标准差 9.4。根据独立样本检验，F值为 0.406，对应的 P 值为 0.525，如果显著性水平为 0.05，由于 P 值远大于 0.05，可以认为两总体的方差没有显著差异。t的观测值是2.581，对应的双尾概率P为0.011，由于0.011小于显著性水平0.05，两总体的均值有显著差异，本一比本三大4.297 左右。

表1 两个独立样本T检验

1.3 文理专业之间期末成绩的比较

表2数据表明，拥有期末成绩的学生中，理科专业有 105 人，均值 84.16，标准差 10.056；文科专业有 31 人，均值 83.45，标准差 8.338。根据本一、本三的比较得出，在0.05显著性水平下文理之间期末成绩无显著差异的结果。

表2 两独立样本T检验

1.4 性别之间期末成绩的比较

结果表明，在拥有期末成绩的学生中，男生79人，均值 83.46，标准差 10.430；女生 57 人，均值84.75，标准差 8.528。根据表 3 分析得出，在 0.05显著性水平下男女两总体的均值没有显著差异。

表3 两独立样本T检验

1.5 学院之间期末成绩的比较

表4 不同学院期末成绩方差分析

对期末成绩按学院进行了单因素方差分析与LSD多重比较。结果表明，95%的置信区间下，只有机械学院、能源与环境工程学院、电气工程学院三个学院与其他学院无显著差异；建筑与艺术设计学院、理学院两个学院成绩显著高于土木工程学院、信息工程学院和外国语学院三个学院；信息工程学院的成绩显著低于计算机科学与软科学学院、人文与法律学院、建筑与艺术设计学院和理学院四个学院。

图2 聚类分析

对10个学院期末成绩的平均成绩按照平方Euclidean距离法作聚类分析，借助SPSS17.0可以得到图2的聚类图。根据聚类图如果将10个学院的成绩分为三类，则各学院的分类情况及成绩分布特点见表5。

表5 10个学院分类情况

2 三次成绩分析

表6 三次作业成绩方差分析

表7 LSD多重比较

结果表明：（1）表 6中方差分析的 F值是32.390，远小于显著性水平 0.05，可认为不同次数的作业成绩有显著性差异。（2）根据表7多重比较，第三次作业的成绩和第一次作业的成绩有显著差异，有95%的把握认为第三次作业的成绩比第一次作业的成绩大 9.22～15.67；第三次作业的成绩和第二次作业的成绩有显著差异，有95%的把握认为第三次作业的成绩比第二次作业的成绩大6.92～13.30。

3 结论与建议

3.1 结论

根据上述分析得出如下结论：

（1）本一学生的成绩明显优于本三学生；（2）男女之间的期末成绩没有显著差异；（3）文理科之间没有显著差异；（4）多个学院之间的成绩具有显著差异，建筑与艺术设计学院、理学院的成绩显著高于土木工程学院、信息工程学院和外国语学院三个学院，信息工程学院的成绩显著低于计算机科学与软科学学院、人文与法律学院、建筑与艺术设计学院和理学院四个学院，其中，人文与法律学院和外国语学院属于文科，其他学院属于理科。

3.2 对策与建议

通过分析发现，选修技术经济学课程的学生文理学术背景对于学习成绩没有太大影响，男女性别差异在学习成绩上也没有显著影响。这可以打消文科学生以及女生不敢选修技术经济学的顾虑。由于本一同学与本三同学在成绩上差异显著，所以建议分开授课。对于10个学院可按聚类分析结果分成多个班级进行分别授课，从而实现从学生的实际出发，根据学生的接受能力和特点，有的放矢地进行针对性地分层教学，做到因材施教。

［1］王亮红，宋代清，徐娜.聚类分析在学生成绩分析中的应用［J］.华北电力大学学报（自然科学版），2009（2）.

［2］刘文艳，龙润生.SPSS在高等数学成绩分析中的应用［J］.数理医药学杂志，2009（3）.

［3］郭名.高师院校代数与几何课程改革的探索与实践［J］.数学教育学报，2007（4）.

［4］张文彤，董伟.统计分析高级教程［M］.北京：高等教育出版社，2004（9）.