数据相关性

张建景

摘要：数据相关性分析是成绩数据分析的高效实用工具，本文从定义、获得系数、系数意义来论证相关性分析是很实用高效的常用工具，从一组或多组看似毫无关系的数据中发现普遍规律，为教学提供重要依据。

关键词：数据；相关系数；相关度；相关系数计算

数据：是指用数量或数字形式表示的资料事实称为数据。本文所用的数据是一个职业中学教学班级在学习生活中产生的各个方面的数据，这些数据能以不同的维度反映学生的个体区别，当这些区别达到一定的数量，就能接近事实的反映教育教学中的普通规律。

相关系数：是反映客观现象之间相关关系及关系密切程度的统计分析指标。本文所述的相关系数指的是简单相关系数。

一、数据相关系数的计算方法

在输入学生成绩数据后，每个记录都有几个维度的数据，形成一个二维表格。Excel表格中有计算数组相关系数的函数，按如下步骤就可以自动生成数组的相关系数。

1、指定一个单元格用来存放相关系数值。

2、点击公式编辑栏中fx按钮，呼出函数对话框。

3、在统计公式项中选择CORREL函数，呼出相关系数输入对话框。

4、在Array1 栏中输入或鼠标选择纵向数组1，在Array2栏中输入或鼠标选择纵向数组2。

5、点击“确认”后，就在预先指定的单元格中出现了一个小数 ，这个小数介于负1与正1之间，这样就得到了两数组的相关系数。

二、相关程度的描述

相关度：是用来描述两组数据相关关系的程度。本文所分析的教学班级有完整成绩数据58人。按照有效数精度a=0.01 ， 记录数N=50 相关临界值r=0.354的情况下：

相关系数小于0.3为低度相关；

相关系数在 0.3到0.6之间为显著相关；

相关系数高于0.6以上为高度相关；

相关系数为正称为正相关，系数为负称负相关。

三、学生各科成绩数据相关系数表（如左表） 四、参照《课程相关总表》值得思考的问题

（1）均分与操行得分相关度达0.66，说明学习态度通常会决定学习成绩。（必须说明一点，由于“总均分”是其它课程分数相加平均后得到的，均分中已经包含了单科成绩的因素，相关系数会升高，而操行得分是独立的，没有和其它成绩相加算均分所以操行分数与均分是净相关，能达到+0.66说明上述观点是可信的）

（2）音乐与总均分相关系数达0.6说明大多数同学们较重视这门课程，作为导游方向的学生应能说会唱，高度相关较为理想。另据调查，音乐课考试采取了随堂公开试唱的形式，固然有学生心理因素的影响，但成绩相关度分析却较合理，说明这门功课效果是好的。

（3）、“就业指导”与学生“操行得分”相关度仅为0.32，这与理想预期（0.6以上）相差太远，“就业指导”课程很大程度上是社会德育课程，教育目的在于让学生适应社会，遵守规章。而学生“操行得分中有守时，守信，分担责任的分值，两者相关度偏低有可能是以下原因造成的①就业指导课程没有达到教学目的。②操行得分不完善。③就业指导课考试不规范。据调查，就业指导课采用了报送材料的方法，按学生写的一篇文字作业来评分，证明不规范的考试方式得到的成绩数据会给相关度造成异常。

（4）“历史”成绩与其它专业课相关度偏低，与预期有差距。据了解，“历史”课程由于授课时间较短，任课老师没有进行严格的考试，是以随堂笔记为评分标准，而分值的区别度较低，因此造成该成绩与多门课程相关度降低。这从另一角度说明，在学生所学的所有科目中，哪一门课程的分值区分度越大，越能引起学生的重视，因为这门课程的得分最能区别学业的不同；反之，区分度小的考试科目，大家的得分都一样，导致学生不重视这门课程的學习。有经验的老师可以根据这一原理引导学生对个别课程引起足够的重视。

（5）“礼仪”与“形体”相关度不够。据了解分析发现，礼仪考试不规范，用一封自荐信去评价礼仪是不恰当的，而形体训练多强调动作协调性却忽视了该课程的实用性，因此出现相关度降低仅为0.29的结果。应加强两门课程的合作，使形体训练内容部分转化为礼仪的基本功。

（6）从整体相关度来看，专业课强势相关，素质课呈弱相关，各自为政。这一现象反映我校教育教学不完善，重知识轻技能。如果相关表中出现一些象体育课一样的负相关，才说明对学生的评价的多元化，这正是职业类学校理想的评价体系。

参考文献：

[1]《教育统计与测量》 漆书清 广东高等教育出版社 2006年

[2]《统计基础知识》 钟新联 师应来 中国财政经济出版社 2007年