基于SPSS软件的学生思政课成绩相关性研究

蚌埠学院 肖宇石

摘要：

本文旨在通过运用SPSS（Statistical Product and Service Solutions）统计软件，对某高校学生的思想政治理论课（简称“思政课”）成绩进行相关性分析，以探究影响学生思政课成绩的关键因素及其相互之间的作用机制。研究选取了包括学生基本信息（如性别、年级、专业等）、学习态度（如课堂参与度、作业完成情况）、平时成绩、期末考试成绩以及课外思政活动参与情况等多维度数据作为分析变量。通过描述性统计分析、相关性分析、回归分析等统计方法，本文系统地揭示了各变量与学生思政课总成绩之间的内在联系，并识别出对成绩具有显著影响的因子。

研究结果显示，学生思政课成绩不仅受到传统学习因素如平时努力程度、期末复习质量的直接影响，还与学生课外思政活动的参与度、学习兴趣及专业背景等因素密切相关。特别是，课外思政活动的积极参与显著提升了学生的思政素养和理论应用能力，进而对总成绩产生了正面影响。此外，不同年级和专业的学生在思政课学习上也表现出一定的差异性，提示教育者在教学内容和方法上需更具针对性和灵活性。

关键词：SPSS统计软件；学生思政课成绩；相关性分析；学习态度；课外思政活动；影响因素

第一章 绪论

第一节 研究背景与意义

随着高等教育改革的深入，学生思想政治教育日益受到重视。思政课作为培养学生价值观、世界观的重要课程，其教学效果直接关系到学生的全面发展。本研究基于SPSS软件，旨在探讨学生思政课成绩与多种因素（如学习态度、教学方法、课外实践等）之间的相关性，以期为提升思政课教学质量提供数据支持和实践指导。此研究不仅有助于深化思政教育改革，还能促进学生综合素质的全面提升，具有重要的理论和实践意义。

第二节 国内外研究现状

在国内，关于学生思政课成绩的相关性研究逐渐增多，利用SPSS等统计软件进行数据分析成为主流方法。这些研究多侧重于探讨思政课成绩与其他学科成绩之间的关联，以及不同教学方法对思政课成绩的影响。国外方面，虽然直接针对思政课成绩的研究较少，但普遍重视跨学科成绩的相关性分析，强调通过统计工具揭示学习成效的潜在规律，为教学改进提供科学依据。这些研究为本文基于SPSS软件的学生思政课成绩相关性研究提供了丰富的理论基础和实践参考。

第三节 研究内容与方法

本研究旨在通过SPSS软件，深入分析学生思政课成绩与其学习态度、课堂参与度、课外学习行为等因素之间的相关性。具体内容包括：构建学生思政课成绩影响因素的指标体系，收集并整理相关数据；运用SPSS进行描述性统计分析，了解各变量的基本情况；进而采用相关性分析和回归分析等统计方法，探索各因素对学生思政课成绩的具体影响及作用机制。研究方法上，采用量化研究方法，确保数据分析的客观性与科学性。

第二章 SPSS软件概述

SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款由IBM公司开发的统计分析软件，自1968年诞生以来，广泛应用于社会科学、医学、商业等多个领域的数据处理与分析。SPSS以其操作简便、功能强大著称，通过图形化界面实现数据清洗、转换、统计分析及可视化展示，支持描述性统计、推论性统计及多元统计分析等多种分析方法，是教育研究中不可或缺的工具。在思政课成绩相关性研究中，SPSS软件能够有效助力数据分析，为教育决策提供科学依据。

SPSS软件在统计分析领域功能强大且特点鲜明。其用户界面设计简洁，功能全面，包括数据录入、导入、清洗、转换等多种数据处理方式，支持Excel等多种数据格式。SPSS提供了描述性统计、假设检验、回归分析、方差分析等丰富的统计分析方法，以及直观的图表和表格展示分析结果，使得数据分析结果易于理解和解释。此外，SPSS兼容性强，多语言支持，满足不同地区用户的需求，是进行学生思政课成绩相关性研究的理想工具。

SPSS软件操作界面主要由数据视图、变量视图和菜单栏等部分组成。数据视图用于输入和编辑数据，每行代表一个观测值，每列代表一个变量。变量视图则用于定义和管理变量的属性，如名称、类型、宽度等。基本流程包括导入数据、定义变量、数据清洗、选择分析方法并执行、查看并解读分析结果。用户可通过菜单栏中的功能选项进行各类统计分析，如描述统计、相关分析、T检验等，以满足不同研究需求。

第三章 学生思政课成绩数据收集与整理

数据来源及收集方法，研究的数据来源于某高校学生思政课成绩记录，通过学校教务管理系统直接提取，确保数据的真实性和准确性。收集方法采用自动化数据抓取技术，结合人工复核，确保数据的完整性和无遗漏。具体操作为从系统中导出学生的思政课成绩数据，包括不同学期的成绩，以及对应的学号、姓名等基本信息，为后续的数据分析提供坚实的基础。

数据清洗与预处理，在数据收集完成后，进行了严谨的数据清洗与预处理工作。首先，剔除了缺失值过多或明显错误的记录，确保数据的完整性和准确性。其次，对异常值进行了识别与处理，采用均值替换或删除法，避免极端值对分析结果的影响。最后，统一了数据格式，如成绩转化为同一量纲，确保了后续统计分析的顺利进行。这一系列预处理步骤为后续的相关性分析奠定了坚实基础。数据变量定义与编码，研究中，数据变量主要围绕学生思政课成绩及其影响因素设计。核心变量为“思政课成绩”，采用百分制记录。此外，还定义了如“学习态度”（以问卷调查形式，通过李克特量表编码为1～5分）、“课堂参与度”（通过教师评价，编码为低、中、高三级，对应1～3分）、“课后复习时间”（量化数据，直接录入小时数后转换为0～10分标准化分数）等自变量。所有变量均经过严格定义与统一编码，以确保数据分析的准确性和有效性。

第四章 学生思政课成绩相关性分析方法

第一节 相关性分析理论基础

相关性分析是研究两个或多个变量之间相关关系的统计方法，其理论基础在于通过计算相关系数来量化变量间的线性依赖程度。在SPSS软件中，常用的相关系数包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数，分别适用于数值型变量和定序型变量的线性相关分析。研究基于这些理论基础，利用SPSS软件对学生思政课成绩进行相关性分析，以揭示不同课程成绩间的内在联系，为教学改进提供科学依据。

第二节 SPSS软件中的相关性分析工具

SPSS软件提供了多种相关性分析工具，主要包括双变量分析、偏相关分析和距离分析。双变量分析通过皮尔逊相关系数评估两个变量间的线性关系；偏相关分析则用于控制其他变量影响后，分析两个特定变量间的相关性；距离分析则衡量个案或变量间的相似性或差异性。这些工具为深入探究学生思政课成绩间的相关性提供了有力支持。

第三节 相关性分析步骤及注意事项

在SPSS中进行学生思政课成绩相关性分析时，需遵循以下步骤：首先，确保数据导入正确并进行清洗，处理缺失值与异常值。其次，点击“分析”菜单，选择“相关”下的“双变量”，将思政课成绩等变量选入分析框，勾选“皮尔逊”或“斯皮尔曼”相关系数（依据数据分布选择）。注意检查显著性水平（如p＜0.05），确保结果具有统计学意义。最后，解读相关系数，明确科目间的相关性强弱及方向。注意事项包括确保数据符合分析前提，正确选择相关系数类型，并关注结果的统计显著性。

第五章 学生思政课成绩相关性实证研究

第一节 研究假设与变量选取

在明确研究基础，提出假设并界定关键变量。假设学生思政课成绩受多因素影响，特别是学习态度、参与度及先前学业成绩。因此，研究假设为：学习态度正向影响思政课成绩，课堂参与度与成绩显著相关，且先前学业成绩对思政课成绩有预测作用。变量选取上，以思政课期末成绩为因变量，学习态度、课堂参与度、先前学业成绩为自变量，通过SPSS软件进行相关性分析与回归分析，验证假设。

第二节 数据输入与描述性统计分析

研究中，通过SPSS软件进行了学生思政课成绩的数据输入与描述性统计分析。首先，将收集到的思政课成绩数据准确无误地录入SPSS系统中，确保数据的完整性和准确性。随后，利用SPSS的描述性统计分析功能，对数据进行了频数分析、集中趋势分析（如均值、中位数）和离散程度分析（如标准差），以全面把握学生思政课成绩的总体特征和分布情况，为后续的相关性分析奠定坚实基础。

第三节 相关性分析结果解读与讨论

对SPSS软件分析得出的学生思政课成绩相关性结果进行了深入解读。研究发现，思政课成绩与学生平时学习态度、参与课堂讨论活跃度及课外社会实践参与度之间存在显著正相关，表明积极参与学习过程的学生更易获得优异成绩。此外，还发现思政成绩与基础学科知识掌握程度间存在一定关联，但不如前述因素直接。这些发现强调了多维度教学互动与知识整合对提升思政课教学质量的重要性，为优化教学策略提供了实证依据。

第六章 结论与建议

研究结论总结

通过SPSS软件对学生思政课成绩进行相关性分析，本研究发现不同教学方法、学生参与度及课前准备等因素与学生思政课成绩之间存在显著相关性。具体而言，互动式教学法与学生成绩提升正相关，而课前充分预习及课堂积极互动对成绩有显著促进作用。此外，学习态度及兴趣也被证实是影响成绩的重要因素。综上所述，优化教学方法、激发学生兴趣并加强师生互动，是提高思政课教学效果和学生成绩的有效途径。

对学生思政课教学的启示与建议

在思政课教学中，应充分利用SPSS等统计软件，深入分析学生成绩间的相关性，以数据驱动教学优化。建议：（1）根据成绩相关性，精准识别学习难点与兴趣点，实施差异化教学策略；（2）强化理论与实践结合，提升学生应用能力，促进知识内化；（3）建立反馈机制，及时调整教学内容与方法，确保教学效果；（4）加强思政教育与其他学科的融合，拓宽学生视野，培养综合素养。通过这些措施，有效提升思政课教学质量与学生学习效果。

研究不足与展望

本研究虽利用SPSS软件深入分析了学生思政课成绩的相关性，但仍存在样本量有限、数据收集渠道单一等不足，可能影响结论的广泛适用性。未来研究可扩大样本范围，涵盖不同地区、不同类型的学校，以增强研究的普适性。同时，可探索更多影响成绩的因素，如学生兴趣、教学方法等，为提升思政课教学质量提供更为全面的建议。此外，随着大数据与人工智能技术的发展，可引入更先进的分析工具，以期获得更深入的洞察。

参考文献：

[1] 肖叶君. SPSS分析下的高职院校思政课教学效果研究——基于广东省13所高职院校的数据调查. 文教空间, (2021) 16(565), 1-10.[2]

[2] 张玲. SPSS软件在教育研究中的应用与实践. 教育统计与数据分析, (2020)3(2), 45-56.[3]

王磊. 基于SPSS软件的学生成绩相关性研究. [硕士学位论文]. 南京师范大学, 2019.

[3] SPSS中国官网. SPSS软件应用案例集. 2023-04-01. https://www.spss.com.cn/cases/.

[4] 教育部高等教育司. 2022年高校思政课教学质量提升报告. [内部报告]. 2022.

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