競賽網(wǎng)評結(jié)果的評價與分析(編輯修改稿)
2025-09-03 15:07 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 網(wǎng)評標(biāo)準(zhǔn)分總分前55%論文的前三位評委的評審數(shù)據(jù)，用其平均標(biāo)準(zhǔn)分來模擬不加入網(wǎng)評成績的總成績。這樣帶來兩方面的影響：加入網(wǎng)評成績后，單篇論文由3個評委打分轉(zhuǎn)變?yōu)?個評委打分，這樣改變了單篇論文得分的方差，本文稱其為“組內(nèi)方差”；進入集中評審的195篇論文，每篇論文的總成績之間會有方差的變化，本文稱其為“組間方差”。通過比較兩種方差的前后變化，即可解答問題五。模型假設(shè)評委在評審時是相互獨立的；評委評分是一種隨機事件；評委能公正合理地給出評分，不會打出異常分?jǐn)?shù)；每個評委打分服從正態(tài)分布。符號說明表1符號定義第k號論文的第j號評委打出的原始分由換算出的的標(biāo)準(zhǔn)分第j號評委所評閱的所有論文的平均分第j號評委所評閱的所有論文評分的方差第i題的k號論文的組內(nèi)方差虛擬變量，第k號論文最終名次第k號論文的組間方差第j號評委與第k號論文組平均分的偏差第k號論文評委組的組內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)分均值第j號評委偏差的方差模型建立與求解 模型一：有序多分類Logit模型對于因變量水平數(shù)大于2時，就不能簡單的將其中兩個水平單獨擬合二分類的Logistic回歸，而必須考慮擬合因變量為多分類的Logit模型。如果因變量是有序的，則采用有序多分類Logistic回歸。以n水平的因變量為例，假設(shè)應(yīng)擬合n1個Logit模型，假設(shè)n個取值水平的概率分別為...，對一個自變量x擬合n1個方程如下： （1） （2）...... （n1）與二分類Logistic回歸相比，進行Logit變換的分別為和+，即因變量有序取值水平的累積概率。Logit模型的估計方法屬于非線性回歸，幸運的是，SPSS軟件能夠提供有序多分類Logistic回歸。 模型二：評委基本素質(zhì)評價模型根據(jù)題目，標(biāo)準(zhǔn)分的計算公式如下：此公式中即為評價指標(biāo)體系中的第一項，是同一評委對不同論文打分的方差大小，與評委鑒別能力正相關(guān)。指標(biāo)體系的另一項為“同一篇論文，單個評委的評分與評委組的評分均值間的偏差的方差”，首先計算出每篇論文的評委組的評分均值，再求組內(nèi)每個評委與該組評分均值的差。隨后按評委序號進行排列，每個評委對他所評的每篇論文均有一個偏差，求這些偏差的方差，即可得到指標(biāo)體系的第二項值。偏差的計算公式如下，值得注意的是，這里使用的評分均為標(biāo)準(zhǔn)分，且計算方差是按樣本方差的計算公式進行的，再將偏差計算得到偏差的方差，它與評委基本素質(zhì)是負(fù)相關(guān)的。=為符合直觀印象，將/作為總體指標(biāo)，兩者相除的商與評委基本素質(zhì)是正相關(guān)的，即商值越大，評委基本素質(zhì)越高。 模型三：F統(tǒng)計量要比較不同樣本間是否有顯著性差異，可以利用方差分析。由于所需要比較的附件超過兩個，因此適用多因素方差分析。多因素方差分析使用F檢驗，其零假設(shè)為多個控制變量的不同水平下，各總體均值沒有顯著差異。F統(tǒng)計量的計算公式為：其中S表示樣本方差。對于本題，如果以附件A的評委方差為隨機變量，則BCDE的評委方差即為4個控制變量。以上F統(tǒng)計量服從F分布，SPSS將自動計算F值，如果計算得到的相伴概率值小于顯著性水平，則拒絕零假設(shè)，即表明數(shù)據(jù)間存在顯著差異。 問題一以附件A為例，先將數(shù)據(jù)整理為按評委序號排列的形式，如圖1，再計算標(biāo)準(zhǔn)分。圖1 附件A部分標(biāo)準(zhǔn)分示例將數(shù)據(jù)導(dǎo)入SPSS，數(shù)據(jù)含兩列，一列為網(wǎng)評標(biāo)準(zhǔn)分總分，另一列為名次，本題的因變量為名次，有四個水平：無獎、三等獎、二等獎、一等獎，分別取值0、3，如
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