数学建模论文：大学生高考成绩与大学阶段学习成绩的相关性

1、大学生高考成绩与大学阶段学习成绩的相关性摘要研究大学生高考成绩与大学阶段学习成绩之间的相关性，不仅可以了解学生的个性，也能反观初等教育的成效和大学课程设置的合理程度，对检测初等教育制度和高等教育制度都有一定的现实意义。问题一要求我们分析“数学（3）”、“会计学”、“市场调查与预测”这三门课程与高考成绩之间的关联性；问题二要求我们对大学阶段37门课程进行分类（分类标准自拟），分析高考成绩对不同类型的课程的相关性；问题三要求我们通过对上述两个问题的解答，从而推出相关结论。根据这些特点我们对问题1利用spss软件中的“双变量相关”解决；对问题2利用spss中的“聚类分析”和双变量相关的方法解决；对于

2、问题三我们对问题一和问题二的结果进行分析和概括。关键词：学科成绩相关性分析SPSS聚类分析双变量相关问题重述研究大学生高考成绩与大学阶段学习成绩之间的相关性，不仅可以了解学生的个性,也能反观初等教育的成效和大学课程设置的合理程度，对检测初等教育制度和高等教育制度都有一定的现实意义。问题一：对问题1研究我们可以知道一个大学生的高考成绩与“数学（3）”、“会计学”、“市场调查与预测”是否存在关联。根据对附件一中的高考成绩与“数学（3）”、“会计学”、“市场调查与预测”数据运用双变量相关来推导其是否存在关联性，从而得出结果。问题二：对于问题2研究我们可以对大学中的37门课进行分类，并研究其与高考成绩

3、是否存在相关性。根据附录一中的数据先将37门课进行聚类分析再运用双变量相关来推导其是否存在相关性。问题三：对于问题1和问题2的研究我们可以得出问题3所要求的相关结论。二、模型假设与符号说明2.1 模型假设1 .假设题目所给的数据真实可靠；2 .假设数学（3）和政治（3）总分为300;大学体育（4）和大学英语（4）总分为400;计算机（2）和经济学（2）总分为200;其余科目总分全为100.2.2 符号说明符号符号说明A不同学生大学体育（4）和大学英语（4）的成绩的平均值B不同学生数学（3）和政治（3）的成绩的平均值C不同学生方t算机（2）和经济学（2）的成绩的平均值D不同学生其余科目总分的成绩

4、的平均值三、模型的建立与求解3.1 问题一对于问题一，我们根据题目意思，先对附件一中高考各科成绩求和得出高考总成绩，再将高考总成绩与“数学（3）”、“会计学”、“市场调查与预测”的数据拿出单独分析。运用SPSN的双变量相关将高考总成绩依次与“数学（3）”、“会计学”、“市场调查与预测”的成绩进行相关性检验。得到如下图表:表1:高考总成绩与会计学相关性总成绩会计学总成绩Pearson相关性1.107显著性（双侧）.403N6363会计学Pearson相关性.1071显著性（双侧）.403N6363由表中显著性为0.40认于0.05说明高考总成绩与会计学相关性不大。表2:高考总成绩与数学（3）相关

5、性总成绩数学（3）总成绩Pearson相关性1*.251显著性（双侧）.047N6363数学（3）Pearson相关性*.2511显著性（双侧）.047N6363*.在0.05水平（双侧）上显著相关。由表中显著性为0.047小于0.05说明高考总成绩与数学（3）相关性不大。表3:高考总成绩与市场调查与预测相关性总成绩市场调查与预测总成绩Pearson相关性1.245显著性（双侧）.053N6363市场调查与预测Pearson相关性.2451显著性（双侧）.053由表中显著性为0.05认于0.05说明高考总成绩与市场调查与预测相关性不大。结论：从以上对各图表及其结果的分析我们可以得出，大学课程“

6、数学（3）”、“会计学”、“市场调查与预测”的成绩与高考成绩并没有一定的相关性。3.2 .问题二根据题目的意思，对表中37类科目成绩的数据采用聚类分析进行分类。按照科目的总分分为4类。依次为大学体育（4）和大学英语（4）总分为400分为一类，记为类别A;数学（3）和政治（3）总分为300分为一类，记为类别B;计算机（2）和经济学（2）总分为200分为一类，记为类别C;其余科目总分全为100分为一类，记为类别D接着我们对63名学生的以上4类成绩各求出它们的平均值。表4:四类成绩的平均值和高考总成绩A类平均值B类平均值C类平均值D类平均值高考总成绩32123815480.4193549733321

7、013175.51613498312.522613372.93548496330.5220.514475.29032493337.5235151.579.19355495329.522714878498302.5212.5140.575.22581496330237163.579.16129494287.5201126.570.19355496268.5204.512971.19355501325.5228.515379.90323494300214.514374.87097502292203107.570.03226492278207133.572.77419478289208132.571

8、.6129488331.5236.514476.48387493307203.5134.573.51613494306.5233157.578.25806494299233.5139.576.12903493315.5235.515275.6129496318.5224.5152.576.93548499323236.512676.64516493322223.515977.3871499314.5242.5151.578.290324934308.520613273.22581495336.5223.5139.579.3225849833824516079.06452500334204133

9、74.96774487268.5214.5139.572.03226498298.5206.5127.575.93548524306220130.575.35484483313214.512371.06452515310248158.580.22581491327.5215.515378.58065499326.521416080.80645509318240.5151.579.22581495337.5243.516080.67742492287.5199.512269.35484507322.5247154.580.96774503279195.5134.572.41935483307.5

10、22714275.93548505310206.5143.575.32258489339221.514177.8064550529622313775.87097498310.5229.5132.573.09677535309221.5147.575.93548503316.5234.514473.45161503301.5217.5150.576.35484504329.5245148.579.29032503315227141.575.58065504321226148.577.06452524309.5247.514074.41935528293.520914674.16129494321

11、.5254.515780.7096849132224115378.51613503335254.515879.74194512328.524616177.90323502318.5244.515280.51613508323224138.577.6774251132524314778.838715265299205.513673.96774511300224.5141.574.9354849631522513876.45161511将上述数据中高考总成绩分别与四类成绩的平均值运用spssN勺双变量相关进行相关性检验。得出如下图表和结论：表5:高考成绩与A类成绩的相关性总成绩A类总成绩Pears

12、on相关性1.135显著性（双侧）.293N6363A类Pearson相关性.1351显著性（双侧）.293N6363由表中显著性为0.29认于0.05说明高考总成绩与A类成绩相关性不大。表6:高考成绩与欧成绩的相关性总成绩谈总成绩Pearson相关性1.187显著性（双侧）.142N6363B类Pearson相关性.1871显著性（双侧）.142N6363由表中显著性为0.142*于0.05说明高考总成绩与B类成绩相关性不大。表7:高考成绩与健成绩的相关性总成绩总成绩Pearson相关性1-.017显著性（双侧）.898N6363C类Pearson相关性-.01716显著性（双侧）.898N6363由表中显著性为0.89队于0.05说明高考总成绩与C类成绩相关性不大。表8:高考成绩与四成绩的相关性总成绩总成绩Pearson相关性1.042显著性（双侧）.742N6363D类Pearson相关性.0421显著性（双侧）.742N6363由表中显著性为