京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
如何对考试成绩进行数据分析(1)-数据分析师考试
一、原始分和标准分的定义
原始分是考试后直接从卷面上得到的分数。
标准分是指通过原始分转化而得到的一种地位量数,它反映考生成绩在全体考生成绩中的位置。因此,无论试题难或易,无论整体原始分偏高或偏低,整体标准分都没有什么变化。
二、标准分的计算
根据教育统计学的原理,标准分Z是原始分与平均分的离差以标准差为单位的分数,用公式表示为:Z=(X-A)/S
其中:X为该次考试中考生个人所得的原始分;A为该次考试中全体考生的平均分;S为该次考试分数的标准差。通过转换后得到的标准分Z在一般情况下都带小数,而且会出现负值,实际使用时不太方便,所以还要对Z分数进行线性变换(T变换): T=500+100Z
这就是我们通常所说的标准分。这种标准分的平均值为500,也就是说,如果某考生的标准分为500,则该生的成绩处于此次考试的中间位置。标准分有如下性质:
⑴平均值为0,标准差为1;
⑵分数之间等距,可以作加减运算;
⑶原始分转换为标准分是线性转换,不会改变原始分的分布形状,也不改变原来分数的位置次序。三、使用标准分比使用原始分有什么好处?
根据教育统计学的原理,原始分转换成标准分的意义可以从下面的比较中反映出来:
⑴单个标准分能够反映考生成绩在全体考生成绩中的位置,而单个原始分则不能。
例如,某考生某科的原始成绩为85分,无法说明其这科成绩究竟如何,因为这与试题的难度有关,与总体考生的分数有关。如果某考生某科的标准分为650,即Z分数为1.5,则通过查正态分布表,查得对应的百分比为0.9332,于是我们知道,该考生的成绩超过了93.32%的考生的成绩,这就是分数解释的标准化。⑵不同学科的原始分不可比,而不同学科的标准分是可比的。
不同的学科,由于试题的难易程度不同,各学科的分数价值也就不同。例如某考生的语文原始成绩为80分,数学原始成绩为70分,从原始分看,其语文成绩优于数学成绩。但如果这次考试全体考生的语文原始分平均为86分,而数学原始分平均为60分,则该考生的语文成绩处于全体考生的平均水平之下,而数学成绩处于全体考生的平均水平之上,即该生的数学成绩实质上优于语文成绩。从标准分的角度来衡量,其语文标准分小于500分,而数学标准分大于500分。由于标准分代表了原始分在整体原始分中的位置,因此是可比的。⑶不同学科的原始分不可加,而不同学科的标准分之间具有可加性。
既然不同学科的原始分不可比,那么也就不可加。多学科成绩,只有在各科成绩的平均值相同、标准差也相同的条件下,才能相加,否则是不科学的。各学科原始分的平均值以及标准差一般都不相同,而各学科的标准分的平均值以及标准差都基本相同,因此,各科的标准分是可加的。
四、什么是增值?
教学增值就是评价时将学生原有基础一并考虑,用以比较原有基础与接受教师教育后成绩增进的幅度。增值评价分为两步:首先根据原有基础得到一个输入值;然后根据教育后的成绩得出一个输出值。输出值与输入值之间的差就是增值,用公式表现就是:增值=输出值-输入值
教学增值评价法是一种借助计算机系统和统计程序。对教师的教学效果(即教师对学生学业成绩的影响程度)做出判断的教师评价方法。
一个教师的教学总会有一定的效果.对学生成绩总会产生的影响,但这种影响范围可大可小,可正可负,而教学增值评价就是将这种影响进行量化,进而遴选积极影响、转化消极影响、促成有效教学、扩大受益群体。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02数据分析的核心并非单纯操作工具、整理报表或绘制图表,而是依靠科学的思维逻辑挖掘数据价值、解释业务现象、指导经营决策。在完 ...
2026-09-02在社会经济、产业研究、区域治理与大数据实证分析中,面板数据是最具研究价值的数据类型。面板数据同时包含截面维度与时间维度信 ...
2026-09-02 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-09-02在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31