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剖析观测变量的方差，认为观测变量值的变动受到控制变量和随机变量两方面的影响.将观测变量总的离差平方和（SST）分解成组间离差平方和SSA和组内离差平方和SSE，其数学表述为：SST=SSA+SSE.通过比较观测变量总离差平方和中各部分所占的比例，推断控制变量是否对观测变量带来了显著影响.
（二）单因素方差分析的数学模型
三、实证分析
现利用SPSS 17.0软件分析不同教学方法对学生概率论与数理统计期末成绩的影响.选择菜单“分析→均值比较→单因素ANOVA”，将“概率论与数理统计成绩”作为观测变量，“教学手段” 作为控制变量进行单因素方差分析.
（一）方差齐性检验结果
不同教学方法下期末成绩的方差齐性检验值为2.243，其相伴概率为Sig.=0.137，如果显著性水平设为0.05，由于相伴概率大于显著性水平，认为不同教学方法下期末成绩的总体方差是相等的，满足了方差分析的前提条件.
（二）不同教学方法的方差检验结果
观测变量期末成绩的总离差平方和为11847.873，可解释的变差为2897.507，自由度为1，均方为2897.507；抽样误差引起的变差为8950.366，自由度为124，均方为72.180；相除所得的F 统计量的观测值为40.143.1其相伴概率Sig.=0.000<显著性水平0.05，认为不同教学方法对概率论与数理统计期末成绩产生了显著影响.
（三）表3.3表明，2班的平均成绩明显高于1班，即引入统计软件的教学方法优于传统教学方法
四、对《概率论与数理统计》课程的教学思考
通过两个班级的期末成绩进行实证分析，得知引入统计软件的教学方法优于传统教学方法.建议在以后的课堂上可以将理论知识与实际背景相结合，引入SPSS等统计软件，更好的培养学生分析和解决实际问题的能力.加强SPSS等软件的介绍，使学生了解和熟悉运用软件进行数据分析，提高学生的学习兴趣，培养学生的动手能力.
【参考文献】
薛薇.SPSS统计分析方法及应用[M].北京：电子工业出版社，2013.