一、方法原理
相关分析法以数据挖掘技术为基础，主要用于测定现象之间相关关系的规律性。将其应用到课程相关性分析中，可从大量的、有噪声的、随机的课程教学所得数据中，使用成熟的数据处理模型，提取出隐含且有用的信息，以便于研究两个变量因子间的相关关系，直接量化两门课程间的相关性。相关分析法计算过程中，通常以计算相关系数R（又称皮氏积矩相关系数，计算式如式1）来判定现象之间相关关系的密切程度，其绝对值在0.8以上表明高度相关，必要时对R进行显著性检验。最终结果|R|≤1。当R>0时为正相关，即两个变量之间的变化方向一致；当R<0时为负相关，即两个变量变化趋势相反；当R=1是为完全相关，R=-1时为完全负相关，R=0则不相关。一般来说，0.3≤|R|<0.5称为低度相关，0.5≤|R|<0.8称为显著相关，≥0.8则为高度相关。课程相关性分析实践中，一般会选择学习成绩为变量x或y来考察两门课程的相关程度。
二、相关性分析
《统计学》、《基础会计学》和《资产评估》两课程间的相关性分析主要采用相关分析法进行研究，即对课程成绩进行单因子相关分析,通过计算两两课程间的相关系数来确定的大小，判断出是低度相关、显著相关还是高度相关。分析采用的软件是SPSS,其变量因子是课程考试成绩，分析的过程主要包括导入数据、相关分析过程的实现和结果研究。（一）数据导入在SPSS中提供了多种导入数据的方式，常用的有导入文本文件中的数据和导入数据库中的数据。本课题研究过程中收集的数据保存在数据库中，因此选择由数据库导入数据的方式。在菜单栏中选择File→OpenDatabase→NewQuery，把Access数据库中的数据导入到SPSS中，部分数据如图。（二）相关分析过程的实现数据导入完成后，进行相关分析。在菜单栏中选择Analyze→Correlate→Bivariate进行两变量相关分析，将弹出对话框左边的备选源变量通过箭头按钮输入到Variables选项框中。相关性分析的参数含义解释如下：（1）CorrelationCoefficients选项区内可选择计算相关系数的种类，课程相关分析的变量是连续型变量，故选择Pearson相关系数，即r系数。（2）testofsignificant选项内可选择显著性检验的类型，课程的相关分析中，事先并不清楚课程变量之间的差异方向，故选择Two-tailed。参数设置完成后，点击OK，SPSS自动进入分析并输出分析结果，具体结果相见表1。（三）相关性结果分析R系数是课程相关性紧密程度的统计指标。当R大于0.5时，则认为两课程显著相关；当R大于0.8时，则认为两课程高度相关。由表1数据可知：（1）《统计学》与《基础会计学》和《资产评估》均显著相关，R值分别为0.569和0.532。（2）《基础会计学》与《资产评估》两课程高度相关，R值达0.861。
三、结束语
《统计学》作为财会专业的最基础的课程，与专业基础课《基础会计学》和专业课《资产评估》等课程的相关性均相对较强，必须是《基础会计学》和《资产评估》等课程的先修课程。《基础会计学》和《资产评估》均具有一定的专业性。作为专业基础课，《基础会计学》学习的好坏程度直接影响到专业课《资产评估》学习过程的难易；同时，《基础会计学》和《资产评估》二者之间有一定的递进性。
作者：宋小敏 张国防 袁放建 单位：西安培华学院 陕西师范大学
