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案例1—— 描述性统计分析(以某高校财务管理、会计电算化专业学生成绩的总体情况)资料文件与下载

案例1—— 描述性统计分析(以某高校财务管理、会计电算化专业学生成绩的总体情况)


                    描述性统计分析

说明:为了对同一门课程进行纵向的调查与分析,检验我们日常教学方法与措施的效果,重点对统计学考过的成绩就行了分析,查找了原因,采取了一定的措施,对这学期的课程就行了改革,与学生探讨提高成绩的方法和影响成绩的因素,我们对统计学基础的成绩进行了跟踪分析,以便更好的为以后的教学服务。

整理数据的处理我们利用了EXCEL中数据分析功能模块。

一、财务管理、会计电算化专业学生成绩的总体情况

科目

实考人数

男生

女生

人数

比重(%

平均

成绩

标准差

标准差系数(%

人数

比重(%

平均

成绩

标准差

标准差系数(%

计算机基础

556

68

12.23

75.43

9.43

12.50

488

87.77

75.12

11.03

14.68

统计原理与实务

604

66

10.93

62.45

12.09

19.36

538

89.07

64.49

14.94

23.17

基础会计

470

46

12.23

65.11

15.14

23.25

424

90.21

73.25

11.48

15.67


备注:这三门课的原始成绩来源于教务,我们对其就行了简单的计算。

从中可以看出财务管理、会计电算化专业学生中男生的比重较低,计算机实考人数中男生最多占12.23%,男生在计算机方面比女生有优势,男生的计算机平均成绩为75.43分,高于女生计算机的平均成绩。女生在基础会计方面较男生有优势,女生基础会计的平均成绩为73.25分,远远高于男生的平均成绩65.11分。统计学基础与实务男生的成绩略高于女生。

 二、财务管理、会计电算化专业学生成绩的分布情况

(一)《统计学原理与实务》的总体情况

 

课程

《统计学原理与实务》

抽样方法

简单随机重复抽样

对象

10级会电专业246人,11级会电专业392

样本容量

638

平均数

             64.265

标准差

14.673

众数

60

中位数

             67.5

Max(最高分)

89

Min(最低分)

             16

及格率

             74.834%

(二)性别对平均成绩的影响情况

 

 

    《统计学基础与实务》成绩影响因素的分析(跟踪分析,已考成绩)

   (一)性别对成绩的影响

    统计学基础与实务男生的成绩略高于女生,男生的平均成绩为62.分,女生的平均成绩为64.49分。

   (二)学习时间对学习成绩的影响

我们选取的样本中学生考试成绩中重复因素太多,为了说明问题,消去重复数据,说明学生成绩的分布情况,我们对数据进行了处理,剔除了重复数据,样本容量大大的减少,N=61组,学习时间最低0.1小时/周,最高17.0小时/周。

    1.定性分析

从图中可以看出,学习时间越长,学习成绩也有增加的趋势,学习时间和学习成绩的关系较为密切。

2.定量计算

上图的SUMMARY OUTPUT包括三个部分内容:

   1)“回归统计”。求出了相关系数r(MultipleR=0.895641)、可决系数( R Square=0.802173)、修正的可决系数Adjusted R Square=0.79882)以及标准误差和观测值个数。

2)“方差分析”。求出了自由度(df)、回归平方和参差平方和(SS)、回归平方和与残差平方和的均方(ms)、F统计量F检验的显著水平(Significance F)。

3)参数估计的有关内容。求出了回归方程的截距a(Intercept)的估计值(Coefficients=21.8119)、斜率b(X Variable 1)的估计值(Coefficients=4.7168)、截距和斜率标准误差、t检验中的t统计量(t Stat)、P—值(P-value)以及截距a和斜率b的置信区间(Lower 95%,Upper 95%)。

 由此拟合出直线回归方程为:。该方程含义为: ①学生即使不进行《统计学原理》学习,即x=0,考试答题过程中的选择题、判断题也有可能答正确而得分,平均可得21.8119分。②学习时间每增加一小时,成绩平均会提高4.7168分。

   Significance F= 2.001E-22 < 5%,P-value= 2.6437E-12 < 5%,=0.79882,=9.4370,b的置信区间是(4.1066,5.3270)。所以可以认为,学习时间x与成绩y之间的线性相关关系显著,统计显著性检验通过。   

     3.成绩的区间估计

1)平均成绩区间估计

平均成绩的抽样平均误差为: 分,以95.45%的置信水平估计,则极限误差分,则平均成绩上限为64.265+1.194=65.459分,下限为64.265-1.194=63.071分。

由此可知,全体学生平均成绩置信水平为95.45%的置信区间为[63.071, 65.459]。

2)及格率区间估计

及格率的抽样平均误差为:

,以95.45%的置信水平估计,则极限误差分,则及格率上限为74.834%+3.532%=78.366%,下限为74.834%-3.532%=71.302%

由此可知,全体学生及格率置信水平为95.45%的置信区间为[71.302%78.366%]

     四、《统计学基础与实务》理想成绩影响因素的分析

    (一)定性分析

     学生认为宿舍、性别、教师的教学风格、与同学的关系、学习时间、有无学习计划都对学习成绩有影响。(具体见后台数据)

    (二)定量分析

R= 0.477984,r<0.5,说明学生的学习时间与成绩低度相关。

(三)宿舍对成绩有一定的影响

成绩

时间

     70

6

70

8

80

7

65

6

65

6

65

4

69.17

6.17

  随机抽取及格宿舍进行调研,随机抽取两个宿舍,情况如下:

75

7

80

8

80

8

75

7

75

7

75

7

77.00

7.40



下一节:案例2——学习时间与学习成绩的研究背景

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轻松学好统计学课程列表:

项目一 走进统计学

-1.1 项目导学

--情景导入动画

-1.2 知识点讲授

--训练要求及学习指南

--知识点鸟瞰

-1.2.1 统计是什么

--统计是什么

--1.2.1 统计是什么--作业

-1.2.2 统计的前世今生

--统计学的前世今生

-1.2.2 统计的前世今生--作业

-1.2.3 掌握常用概念--统计的基石

--统计的基石(上)

--统计的基石(下)

-1.2.4 了解统计的几大方法---统计分析的利器

--了解统计的几大方法---统计分析的利器

-1.2.5 “轻松统计学”还是“虐待统计学”

--“轻松统计学”还是“虐待统计学”

-1.2.5 “轻松统计学”还是“虐待统计学”--作业

-1.3 案例样板间

--案例1:统计知识大作用——《红楼梦》作者考证趣事

--案例2:改变二战进程的统计学家

--案例3:沃尔玛运用统计数据的成功范例

-1.4 知识拓展

--知识拓展1:统计思政——中华人共和国统计局简介

--知识拓展2:谈谈统计与数学的区别

--一张图教你读懂2020政府报告

--国务院第七次全国人口普查领导小组办公室负责人 就《全国人口普查条例》施行10周年答记者问

-1.5 沙场练兵

--1.5 沙场练兵--作业

-1.6 技能拔高

--技能拔高

项目二 统计数据的采集

-2.1 项目导学

--训练要求及学习指南

-2.2 知识点讲授

--知识点鸟瞰

-2.2.1 统计数据的来源与类型

--统计数据的来源与类型

-2.2.1 统计数据的来源与类型--作业

-2.2.2 全面调查与非全面调查

--全面调查与非全面调查

-2.2.2 全面调查与非全面调查--作业

-2.2.3 重点调查与典型调查

--重点调查与典型调查

-2.2.3 重点调查与典型调查--作业

-2.2.4 设计调查问卷

--设计调查问卷

-2.2.4 设计调查问卷--作业

-2.3 案例样板间

--案例1:如何设计调查问卷

--案例2:统计调查方法在农业合作社中调研中的应用

--案例3:国家“营改增”试点调查方案设计——陕西省某物流企业典型调查

--来自中国人民银行的一份问卷调查

-2.4 知识拓展

--知识拓展2:大学生租房意愿调查表范例

--知识拓展1:课程思政——1-2月份国民经济经受住了新冠肺炎疫情冲击

--知识拓展3:“营改增”调查问卷

--课程思政——国务院第七次全国人口普查领导小组办公室负责人 就《全国人口普查条例》施行10周年答记者问

-2.5 沙场练兵

--2.5 沙场练兵--作业

-2.6 技能拔高

--技能拔高

项目三 统计数据整理与显示

-3.1 项目导学

--情境导入

-3.2 知识点讲授

--统计数据训练要求及学习指南

--知识点鸟瞰

-3.2.1 统计分组

--统计分组

-3.2.1 统计分组--作业

-3.2.2 分配数列

--分配数列

-3.2.2 分配数列--作业

-3.2.3 读懂统计图表

--读懂统计图表

-3.2.3 读懂统计图表--作业

-3.2.4 Excel技能教与学

--Excel技能教与学

-3.3 案例样板间

--案例1-中国仍为世界最大的发展中国家——从购买力平价法视角评析

--案例2——2010年第六次全国人口普查主要数据公报

--案例3——为什么使用统计,从日常生活、工作谈一谈

-3.4 知识拓展

--知识拓展1:统计思政——第四次全国经济普查问答

--知识拓展2:经济中的一些统计图

--知识拓展3:我国人口平均预期寿命达到74.83岁——人口普查的结果

-3.5 沙场练兵

--3.5 沙场练兵--作业

-3.6 技能拔高

--技能拔高

项目四 统计分析指标——静态分析指标

-4.1 项目导学

--情境导入

-4.2 知识点讲授

--训练要求及学习指南

--知识点鸟瞰

-4.2.1 认识总量指标

--认识总量指标

-4.2.1 认识总量指标--作业

-4.2.2 相对指标的含义与分类

--相对指标的含义与分类

-4.2.2 相对指标的含义与分类--作业

-4.2.3 强度相对指标

--强度相对指标

-4.2.3 强度相对指标--作业

-4.2.4 计划完成程度相对指标

--计划完成程度相对指标

-4.2.4 计划完成程度相对指标--作业

-4.2.5 总结相对指标

--总结相对指标

-4.2.5 总结相对指标--作业

-4.2.6 了解算术平均数

--了解算术平均数

-4.2.6 了解算术平均数--作业

-4.2.7 了解调和平均数

--了解调和平均数

-4.2.7 了解调和平均数--作业

-4.2.8 分清众数和中位数

--分清众数和中位数

-4.2.8 分清众数和中位数--作业

-4.2.9 平均差--均值的朋友1

--平均差--均值的朋友1

-4.2.10 标准差(方差)--均值的朋友2

--标准差(方差)--均值的朋友2

-4.2.11 离散系数--找差异

--离散系数--找差异

-4.2.12 Excel技能教与学

--Excel技能教与学

-4.3 案例样板间

--案例1——用真实数据说话:2014年全国科技经费投入统计公报

--案例2——第三次全国农业普查主要数据公报

--案例3——一起读数据:北京市宏观经济及社会发展指标(居民收入与支出)

-4.4 知识拓展

--课程思政——拓展1:2020年财政预算支出增加3.8%

--知识拓展——北京市人口统计分类1978-2016

--课程思政——2019年我国“三新”经济增加值相当于国内生产总值的比重为16.3%

--课程思政——关于“6亿人每个月的收入也就1000元”的数据解读——提高居民收入水平任重而道远

--课程思政——国家统计局城市司首席统计师孔鹏解读2020年5月份商品住宅销售价格变动情况统计数据

--课程思政——刘文华:能源供应充足 结构继续优化

-4.5 沙场练兵

--4.5 沙场练兵--作业

-4.6 技能拔高

--技能拔高

项目五 统计分析指标——动态分析数列

-5.1 项目导学

--情境导入动画

-5.2 知识点讲授

--训练要求及学习指南

--知识点鸟瞰

-5.2.1 时间数列含义与分类

--时间数列含义与分类

-5.2.1 时间数列含义与分类--作业

-5.2.2 水平分析指标1--总量指标时间数列

--总量指标时间数列-水平分析指标1

-5.2.3 水平分析指标2--相对指标时间数列和平均指标时间数列

--时间数列——水平分析指标2相对指标时间数列和平均指标时间数列

-5.2.4 时间数列-- 速度分析指标(上)

--速度分析指标(上)

-5.2.5 时间数列-- 速度分析指标(下)

--速度分析指标(下)

-5.2.6 时间数列的因素分析

--时间数列的因素分析

-5.2.6 时间数列的因素分析--作业

-5.2.7 Excel在时间数列中的运用

--Excel在时间数列中的运用

-5.3 案例样板间

--案例1——2017年1-8月全国固定电话年末用户数统计分析

--案例2——国家统计局城市司高级统计师绳国庆解读2018年6月份CPI和PPI数据

--课程思政——中华人民共和国2019年国民经济和社会发展统计公报

-5.4 知识拓展

--课程思政:十年巨变!2010—2019的中日GDP 对比分析

--课程思政——透过数据看规律:2020年4月份国民经济运行继续改善 主要指标呈现积极变化

--课程思政——“道路自信“的数据证明——统筹疫情防控和经济社会发展成效显著 3月份主要经济指标降幅明显收窄

-5.5 沙场练兵

--5.5 沙场练兵--作业

-5.6 技能拔高

--html

项目六 统计分析方法——相关与回归分析

-6.1 项目导入

--情境导入动画

-6.2 知识点讲授

--html

--知识点鸟瞰

-6.2.1 相关与回归分析概论

--相关与回归分析概论

-6.2.1 相关与回归分析概论--作业

-6.2.2 相关分析的种类和工具

--相关分析的种类和工具

-6.2.2 相关分析的种类和工具--作业

-6.2.3 一元线性相关

--一元线性相关

-6.2.3 一元线性相关--作业

-6.2.4 实证分析

--实证分析

-6.2.5 Excel在相关回归中的运用

--Excel在相关回归中的运用

-6.3 案例样板间

--案例1—— 描述性统计分析(以某高校财务管理、会计电算化专业学生成绩的总体情况)

--案例2——学习时间与学习成绩的研究背景

--案例3——基于主成分聚类分析法对果蔬营养成分的实证研究

-6.4 知识拓展

--知识拓展——陕西工商职业学院学生成绩与学习时间的实证分析对我们的启发

-6.5 沙场练兵

--6.5 沙场练兵--作业

-6.6 技能拔高

--技能拔高

-听钟南山院士谈健康与保健——聊聊相关与回归

项目七 统计分析指标——统计指数

-7.1 项目导入

--情境导入动画

-7.2 知识点讲授

--训练要求及学习指南

--知识点鸟瞰

-7.2.1 认识统计指数

--认识统计指数

-7.2.1 认识统计指数--作业

-7.2.2 同度量因素

--同度量因素

-7.2.2 同度量因素--作业

-7.2.3 综合指数

--综合指数

-7.2.3 综合指数--作业

-7.2.4 平均指数

--平均指数

-7.2.4 平均指数--作业

-7.2.5 编制指数不混淆

--编制指数不混淆

-7.2.5 编制指数不混淆--作业

-7.2.6 指数体系与因素分析法

--指数体系与因素分析法

-7.2.6 指数体系与因素分析法--作业

-7.2.7 近距离看因素分析

--近距离看因素分析(上)

--近距离看因素分析(下)

-7.2.7 近距离看因素分析--作业

-7.2.8 聊聊CPI那些事

--聊聊CPI那些事(上)

--聊聊CPI那些事(下)

-7.2.8 聊聊CPI那些事--作业

-7.2.9 Excel在指数分析中的应用

--Excel在指数分析中的应用

-7.3 案例样板间

--案例1——2020年5月份CPI同比涨幅继续回落 PPI环比降幅收窄

--课程思政——2020中国生态小康指数95.2:大气污染治理进入攻坚期

--思政课堂: 国务院新闻办公室举行《第二次全国污染源普查公报》发布会

-7.4 知识拓展

--拓展1——2017年《世界幸福指数报告》(World Happiness Report 2017)

--拓展2——股市大盘指数的由来

-7.5 沙场练兵

--7.5 沙场练兵--作业

-7.6 技能拔高

--技能拔高

项目八 抽样推断

-8.1 项目导入

--情境导入动画

-8.2 知识点讲授

--html

--知识点鸟瞰

-8.2.1 抽样推断概述

--抽样推断概述

-8.2.1 抽样推断概述--作业

-8.2.2 全及总体与样本总体、重复抽样与不重复抽样

--全及总体与样本总体、重复抽样与不重复抽样

-8.2.2 全及总体与样本总体、重复抽样与不重复抽样--作业

-8.2.3 误差与抽样误差

--误差与抽样误差

-8.2.3 误差与抽样误差--作业

-8.2.4 抽样平均误差

--抽样平均误差

-8.2.4 抽样平均误差--作业

-8.2.5 抽样极限误差

--抽样极限误差

-8.2.6 点估计

--点估计

-8.2.6 点估计--作业

-8.2.7 区间估计

--区间估计

-8.2.8 必要样本容量

--必要样本容量

-8.2.8 必要样本容量--作业

-8.2.9 抽样形式不混淆

--抽样形式不混淆

-8.2.9 抽样形式不混淆--作业

-8.2.10 Excel在抽样推断中的运用

--Excel在抽样推断中的运用

-8.3 案例样板间

--案例1

--案例2

--案例3

-8.4 知识拓展

--拓展1

--拓展2

-8.5 沙场练兵

--8.5 沙场练兵--作业

-8.6 技能拔高

--技能拔高

后记——统计分析与统计决策

-聊聊统计分析和之后的那些事情

--聊聊统计分析和之后的那些事情

--课程思政——统计人面对的一次大考

案例1—— 描述性统计分析(以某高校财务管理、会计电算化专业学生成绩的总体情况)笔记与讨论

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