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昆明理工大学调剂范文1
调查采取的是随机问卷调查方式。以某大学建筑工程学院工程造价与工程管理两个专业的大一至大四学生作为研究样本，通过问卷星网站进行网上问卷调查，目标回收问卷100份，实际回收有效问卷93份，回收率93%。其中男生占比为47.31%，女生52.69%；工程造价学生占比52.69%，工程管理学生占比47.31%；大一学生占比25.81%，大二学生占比40.86%，大三学生占比24.73%，大四学生占比8.6%。本研究所设计的自变量为所研究学生的专业类型，即工程管理和工程造价两个专业组别，两个样本相互独立；因变量为两个专业学生的专业信心度。调查的主要内容是两个专业学生对所学专业的认知度、满意度及信心度等方面。调查所得数据根据自变量与因变量的性质、研究问题的特点和变量数据分布的特征，利用SPSS统计软件进行描述统计、频数分析、独立样本T检验等统计分析。
调查结果与分析
1.专业认知度调查结果及分析。专业认知度是大学生对于所学专业的了解、认同程度的一个表现，它对学生的专业满意度有十分重要的影响。此次调查研究主要是通过对所学专业报考前的了解程度、选择此专业的理由、是报考志愿的第几志愿、是否考虑过转专业、自身对专业兴趣的变化来反映专业认知度的。调查统计结果显示，报考前了解程度两个专业比较接近，主要集中在了解和基本了解两个选项，占总体的60-70%，很了解的只占10%左右。对于所学专业是报考志愿的第几志愿，通过调查统计发现工程造价与工程管理两个专业差别不大。第一志愿选择工程管理为70.5%，工程造价为65.3%。近年来，造价专业就业形势较好，于是，新生入校后，从工程管理调剂到工程造价的学生比例较高。调查统计显示，调剂专业比例中工程管理为9.1%，工程造价为2%。一些学生在进入大学后，由于大学很多学科尚未根据社会发展实际做出应有的调整，导致学生不知道进行专业学习的发展方向和现实意义，因而引起一些在校生对所学专业的怀疑；同时，一些专业的专业基础知识铺垫较早，社会需求明显，加之学长、家长建议等，部分有条件转专业的学生便选择了自己有所了解的专业。是否考虑转专业的调查统计显示，工程管理有31.8%的同学考虑过转专业，工程造价比例是12.2%；转入比例中工程管理为2.3%，工程造价为8.2%。在学习兴趣调查中，大部分同学随着年级增长而逐渐增加专业学习兴趣，占总人数的47.3%，而逐步减弱的为9.6%，其中工程管理专业选择逐步减弱的学生比例大于工程造价专业。
2.专业满意度调查结果及分析。专业满意度从教师满意度、课程设置满意度和教学设施满意度三个方面进行评价。调查采用五级量表评价法进行评价，分析两个专业学生对于这三个方面要素评价是否存在显著差异。这个问题为两独立样本的T检验问题。首先两个总体是独立的，而且理论上讲，一项服务的满意度应服从正态分布。两个独立样本T检验的零假设H0为两个总体均值之间不存在显著差异。由平均值可以看出学生对于教师学术水平和教学态度处于很满意和满意之间，而剩余的其他方面评价则在满意和一般之间。软件应用一直是造价专业的一项优势，比如广联达软件及神机妙算软件的应用教学，而工程管理专业在此方面则略有欠缺，因此工程造价专业的评价也高于工程管理专业的评价。
3.专业信心度调查结果及分析。研究专业信心度主要通过：毕业是否从事本专业、是否有信心向别人推荐本专业、周围人对本专业的评价几个方面表现。其中，对于是否从事本专业有关学习和工作来看，工程管理专业40.9%的同学选择肯定会从事相关学习和工作，工程造价为46.9%，其余同学选择视情况而定，没有同学选择基本不会从事本专业相关学习和工作。工程管理有4.5%的同学会向周围人强烈推荐本专业，工程造价为18.4%；工程管理有15.9%的人不会向周围人推荐本专业，工程造价为6.1%。周围人对工程管理专业评价从很好至很差五个等级依次占15.9%、40.9%、34.1%、6.8%和2.3%，而对工程造价专业评价很好占57.1%，好占32.7%，一般占10.2%，无负面评价。由此可见，工程造价专业的社会评价好于工程管理专业。以专业了解度、班级学习风气、专业发展信心和社会评价四个方面设置分数选项，数值1-5分别代表由高到低，分数与专业信心度呈反比，对2个独立样本进行T检验。从输出结果可以看出，两个专业的93名学生的信心平均分数分别为10.66和8.78，标准差分别为2.382和1.974。F的相伴概率为0.021，小于显著性水平0.05，拒绝方差相等假设，可以认为两个专业学生信心分数存在显著差异；看方差不等时T检验的结果：T统计量的相伴概率为0.000小于显著性水平0.05，而且置信区间不包括0，存在显著差异拒绝T检验的零假设。即两个专业的93个学生专业信心度存在显著差异。
昆明理工大学调剂范文2
应急物资是应急救援工作的物资基础和基本保障，如何准确预测灾害应急物资需求量直接关系到突发事件应急救援工作顺利高效开展。本文主要讲述一种自然灾害后电网系统应急物资需求的预测方法，特别是一种基于多元回归法的电网系统应急物资需求预测方法。利用历史数据训练获得每个因素对应急资源预测的影响系数，最后采用上述预测模型，快速计算当某种灾害事件发生后对各种应急物资的需求量，确保储备物资满足应急需要。
【关键词】应急物资 多元回归分析 需求预测
中国沿海台风等灾害频繁，导致电网经常被破坏。为及时抢修电网，恢复用户正常供电，应急物资的保障至关重要。由于灾害的突发性以及破坏程度的不可预测性，造成灾区交通、通讯中断，灾区物资需求信息无法获取，对应急物资的筹集、供应造成重大影响。灾害应急物资需求预测的准确性直接关系到救灾实施效率。传统灾害物资需求预测仅以专家经验判断为主，尚没有成熟的预测方法，加上突发事件具有非例行性、不确定性等特点，更增加了对应急物资需求预测的难度。但是，当突发事件类型相同、发生环境相似、处理方式相同的前提条件下，应急物资的需求也具有相近性，因此可通过综合本地电网规模、灾害事件特征（灾害等级等）、响应等级等因素，并根据多元回归法建立数学模型，利用历史数据训练获得每个因素对应急资源预测的影响系数，采用上述预测模型，构建一种基于多元回归法的电网系统应急物资需求预测方法。
1 灾害应急物资需求内容
1.1 数量需求
灾害应急物资的数量需求是物资需求中最基本、最重要的，指突发事件发生后，为保障灾区正常供电所必需的最小的物资需求数量。
1.2 质量需求
应急物资的质量需求是指物资供应的及时性、物资供应数量的准确性、物资的安全性和成本等方面的要求。如事件中造成灾区交通中断，物资的及时供应受到阻碍；而信号中断则给物资需求数量的信息收集造成困难，这些都属于应急物资的质量需求。
1.3 结构需求
物资的结构需求主要是指各种类物资之间的结构比例关系，用一个相对的指标来刻画，通常用数量比来表示。突发事件的类型通常决定着物资的结构需求，不同类型的突发事件需要不同种类的物资需求组合。
2 多元回归分析法的原理及运用
回归分析是一种处理变量的统计相关关系的一种数理统计方法。回归分析的基本思想是：虽然自变量和因变量之间没有严格的、确定性的函数关系，但可以设法找出最能代表它们之间关系的数学表达形式。
具体地说，多元线性回归分析法主要解决以下几方面的问题。
（1）确定几个特定的变量之间是否存在相关关系，如果存在的话，找出它们之间合适的数学表达式。
（2）根据一个或几个变量的值，预测或控制另一个变量的取值，并且可以知道这种预测或控制能达到什么样的精确度。
（3）进行因素分析。例如在对于共同影响一个变量的许多变量（因素）之g，找出哪些是重要因素，哪些是次要因素，这些因素之间又有什么关系等等。
3 预测方法现状
关于预测的方法种类很多，但是目前为止还没有一个统一、完整和普遍的分类体现，我国目前较为通用的分类方法分为定性法、时间序列法和因果关系法三类。
（1）定性法是那些利用判断、直觉、调查或比较分析对未来做出定性估计的方法。其主要方法包括德尔菲法、主观概率法等。岑泳霆（1993）提出德尔菲法是一种应用广泛的专家意见定性预测法，可以比较真实地手机专家的预测意见，使得预测结果比较符合实际情况，周雄鹏（2005）采用主观概率法和数学模型的点值预测相结合确定预测空间，避免了用纯数理机械地确定置信区间的局限性。
（2）时间序列法是利用时间顺序排列的数据预测未来的方法，包括移动平均法、指数平滑法、剔除季节指数法、自回归法和时间函数拟合法等具体预测方法。JnkkaKorpela等人（1996）提出库存策略是物流策略的必要组成部分，用时间级数法和随机法进行物流库存预测。
（3）因果预测模型的基本前提是预测变量的水平取决于其他相关变量的水平。其主要方法包括回归分析法，以及计量经济模型、投入产出模型等因果模型的不同形式。应记人等人（2005）提出使用弹性系数法、线性回归分析法和逻辑曲线法对我国交通运输总的货运周转量进行组合预测，通过对三种不同的模型的预测值进行加权平均得出最终的预测模型和预测值。汪江洪河黄庆在（2005）提出采用多元线性回归、灰色预测和指数平滑法对四川省公路货运量进行组合预测，并验证了组合预测方法的有效性和实用性。
4 多元回归分析法的应急物资预测方法
基于多元回归法的应急物资预测方法，具体包括如下步骤：
4.1 从电网相关部门采集历史数据中各自然灾害事件发生后的各种物资的需求量，以及各种变量因素的值
拟定有n个因素与待预测量有关，每个因素代表一种影响应急物资需求量的类型，以Xmn表示第n个因素在己知的历史事件m中的归一化值，而An表示该第n个因素对预测值的影响系数，并获得以下数学模型：
A1X11+A2X12+……+An X1n=Y1；
A1X21+A2X22+……+ An X2n =Y2；
A1Xm1+A2Xm2+……+ An Xmn =Ym；
4.2 上述数学模型中，Ym表示事件（时间为m）中物资需求量，该值同样为历史数据中的己知值
根据实际情况，定义三个变量，X1表示该地区风力等级，X2表示降雨量，X3表示当地去年年度用电总量（跟电网规模直接相关）；根据上述数学模型，输入历史数据进行多元回归训练，解出每个因素的影响系数An的值，即A1、A2......An；
4.3 对训练好的模型输入测试数据检验预测效果，直到测试误差值满足要求
然后将当前设定的风力等级、降雨量、年度用电总量等归一化值代入上述多元回归模型，获得的数值Y即为待预测的物资需求量。
作为一个实施例，为提高预测的准确度以及减少计算的误差，需要对历史物资需求量、灾害事件特征（风力等级、降雨量等）、本地电网规模属性进行数据预处理，具体方法如下：
4.3.1 对历史应急物资需求数据统一进行极差变换法的归一化处理
处理方法：对每一种物资，历史需求中的最大值和最小值用符号MAX、MIN表示，采用公式（1）归一化处理：
（1）
公式中，Yn表示归一化后的需求量，通过上述预处理保证了各需求量之间的相对关系不变，而需求量的值转化为[0，1]区间的数值。采用该方法，所有物资的需求数量都归一化[0，1]之间，保证数据分布的统一性。
4.3.2 对灾害事件特征的定量归一化预处理
应急物资的需求量主要以灾害中被毁坏的数量为根据，而被毁坏的数量跟灾害的破坏力直接相关，因此，需要对这种灾害破坏力进行量化。台风灾害主要破坏力为本地风力等级以及降雨量。由于风力等级与风速度直接相关，基本成线性关系，不宜采用极差变化法处理。所以对历史数据中风力等级采用公式（2）这种直接量化法进行归一化处理，保证数据分布的统一性。
（2）
公式中，An为风力等级，MAX表示历史数据中的风力最大值，Bn表示归一化后的风力值。通过上述预处理保证了各需求量之间的相对关系不变，所有物资的需求数量都归一化的[0，1]之间，保证数据分布的统一性。
同理，对降雨量也采用相同方法处理得到降雨量归一化值Rn。
4.3.3 对电网规模的定量归一化预处理
应急物资的需求量主要以灾害中被毁坏的数量为根据，而被毁坏的数量还跟本地的电网规模有直接关系。通常情况下，电网规模越大的，被破坏的也越大，因此，需要定量表示这种电网规模。由于电网的复杂性，很难统计表示为一个确定的量，但对于预测问题，由于预测模型中系数能根据训练数据自动调节。只要各地的电网规模相对关系不变就可以，因此，可以用一些与电网规模直接相关的量来近似表示电网规模，如本地年度用电量，区域面积、人口等。但用这些单一的量都有一定误差，如相同电网规模下，不同产业机构，用电量就不一样，工业城市的年度用量，就比农业城市要大。以年度用电量为主，其它值为辅，来计算一个相对值，表示电网规模，如公式（3）。
（3）
公式中，Sk表示归一化后的各地电网规模相对值，Ek为各地区的年度用电量，MAX（E）表示所有城市中的用电量最大值，该值对电网规模起主导作用；PGDPk为各地区的人均GDP，MIN（PGDP）表示所有城市中人均GDP最小值，通常人均GDP较高的地区（如工业地区）意味着生产发达，电网利用率较高，相同用电量情况下电网规模就要小一些。所以用该值辅助修正电网规模。通过上述预处理保证了各地电网规模之间的相对关系不变，都归一化到[0，1]之间，保证数据分布的统一性。
应急物资需求量预测方案，可根据上述三个影响因素量化统计得到多元回归的训练样本。
作为一个实施例，如表1所示的多元回归训练样本输入矩阵，其中，属性X1为风力归一化值，属性X2为降雨量归一化值，属性X3为电网规模归一化值，目标值为对应物资的历史需求量归一化值。然后将数据输入多元回归机进行训练，根据均方误差最小化原则，得到回归估计函数，从而建立预测模型，接着对训练好的预测模型输入测试数据检验预测效果，最后利用该模型对未来需求量进行预测。
考虑多种因素对电网系统应急物资的影响，利用历史数据训练所构建的模型中的系担求出待求量与各变化因素之间的关系，进而得到预测的待求量。在影响系数的求解中，每一次灾害的数据可以列一个方程，历史灾害次数越多，方程的个数越多，预测的就越准确。采用专业开发语言进行开发，快速准确的计算出多元回归结果。
应急物资储备优化策略和及时到达是有效应对突发性事件的重要保障。因此，电网企业必须科学规划，加快建立现代化应急物资储备优化的建设步伐。 这就要求电网企业具有强大的应急能力，完善的应急资源保障机制，提升应急物资管理水平是增强电网企业应急能力的关键环节。因此，各级电网企业必须从战略的高度去认识应急物资储备优化工作的重要性。
减少储备物资在品种、数量上或重复冗余或短缺。通过历史数据针对各地区仓库在灾情与日常物资使用情况及历史物资储备进行分析，充分利用现有仓库资源，调剂仓库容量余缺，合理利用有效的配置，对库存结构进行相应的分析，及时了解正常运转、欠储、呆滞积压等情况，提出保证生产正常运行所需物资储备的足够的而又是最低的合理的物资储备优化策略。
分析各地区仓库之间的配送时间、地里位置等情况，面对自然灾害发生后及时的方便与其他应急仓库间进行物资筹集、调拨配送，以能够最快捷的向自然灾害发生地供应物资。让物资的需求能在最短的时间内得到满足，发挥应急物资的效用和价值。
5 总结
针对传统预测方法的不科学性和计算结果有较大偏差，突发事件发生后无法准确预测应急需求物资的问题。本文运用多元回归分析法，寻求最佳相似源案例，并根据目标案例的实际情况确定关键因素，建立了一种基于多元回归法的电网系统应急物资需求预测模型。同时将模型运用于电网应急物资需求分析中，验证了模型的科学、有效性，对灾害应急物资的数量需求进行了预测。输出准确高效的应急物资储备方案，确保储备物资满足应急需要，避免应急物资储备中重复储备和储备不足，使应急物资储备水平得到显著提升。
参考文献
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[4]周楠.西安工程大学管理学院.基于多远线性回归模型预测分析的实例研究[J].企业导报，2013（09）.
[5]王晓，庄亚明.基于案例推理的非常规突发事件资源需求预测[J].西安电子科技大学学报（社会科学版），2010.
作者简介
眭楷（1963-），男，1984年毕业于广东工业大学，电气工程专业，主要从事电力物资管理工作。
王语涵（1982-），女，2005年毕业于河南理工大学，电气工程及其自动化专业，工学学士，主要从事电力物资管理工作。
王少勇（1970-），男，1992年6月毕业于株洲工学院，物资秘书专业，2007年昆明理工大学，电力系统及其自动化专业，主要从事电力物资物流管理工作。
陈长智（1968-），男，1989年6月毕业于海南大学，工商企业管理专业，主要从事电力物资物流管理工作。
苏兴锐（1983-），男，2006年毕业于东华理工学院，通信工程专业，工学学士，主要从事电力物资管理工作。
昆明理工大学调剂范文3
Abstract： Many factors restrict the level of foreign language learners' foreign language acquisition， the role of intelligence factors in foreign language acquisition is the focus of this study. Through the contrastive analysis of the IQ and English achievement in college entrance examination of the entrants， it is found that， there is no statistically significant difference between the boys and girls， shudents of Yunnan province and other provinces， rural and urban students， students of Han nationality and other nationalities. The difference of English achievement is bigger in boys group and rural group. But at the intellectual level， the students from other provinces， urban students the students of Han nationality are significantly higher than the students from Yunnan Province， rural students and minority students. In addition， the author finds that there is no significant correlation between the IQ and English achievement in college entrance examination of the entrants， whatever is the whole or in accordance with the gender， regional， urban and rural or ethnic groups. The only exception is that there is a negative correlation between the IQ and English achievement in college entrance examination of the girls.
关键词：差异；关联；智力；外语习得；大学新生
Key words： differences；relationships；intelligence；English acquisition；college students
中图分类号：G40 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2016）07-0226-04
0 引言
外语和母语都是人类语言。人类语言是将声音、文字或其他信号与其意义匹配的一种形式系统（Fernandez，2011）[1]。尽管全世界有各种各样的被成千上万的不同人群所使用的语言，以乔姆斯基为代表的当代语言学家倾向于将人类语言当成一个整体，因为人类语言有如下共同的特点，即人类语言都拥有相似的结构和功能。例如，任何语言都有语法和词汇，并由此构成无限多的句子，表达任何思想。人类语言在结构和功能上的共同特点意味着人类的语言是人类特有的生物性的天赋。前人对于儿童语言学习方式的研究发现在一定程度上证实了人类语言的生物性天赋的假设。正如特定年龄的儿童动觉发展的具有一致性一样，儿童的母语习得发展也经历了类似的过程。大部分正常的孩子在半岁以前的语言实践是以元音为主的单音节，如aaaah和gaaa；到了半岁到一岁之间开始出现夹杂着辅音的多音节，如dadda，tata，babaa，等。在一岁半以前，几乎每个孩子都能正确说出他们人生的第一个单词。此后一直到五岁以前，生活在任何语言环境下的孩子都将经历从单词到简单句直至复杂句的语言发展过程，最终所有正常的儿童到了青少年阶段都能完美地掌握他们的母语（Slobin， 1972）[2]。也有极少数特殊病患儿童的语言发展有不同的表现，例如，患有特定语言障碍（SLI）的儿童的语言发展滞后于他们的同辈，但是这些儿童的非言语的智力水平依然处于正常水平（Leonard，1998）[3]；与之相反的是，由于基因缺陷导致的患有威廉姆斯综合症的智力低下的儿童，却可能在词汇和语法等语言技能上与正常的儿童没有区别 （Lenhoff等，1997）[4]。很明显，基于人类语言的生物性假设的证明以及特殊病例的分析，儿童的语言能力与智力水平没有关联。
青少年的外语习得经历不同于儿童的语言发展过程，相对于儿童语言发展的快速和高效过程，青少年外语习得经历则显得缓慢和笨拙得多。入学以后的青少年和学龄前儿童这两者最明显的区别在于年龄，由此人们不得不相信由基因所决定的语言习得的关键期或敏感期的存在。儿童在语言习得的关键期时，善于对词汇记忆和句法分析进行内隐式学习，他们的程序记忆系统可塑性强，然而随着时间的推移，外显性学习逐渐占据主导地位，到了青少年以后，他们在语言上的程序性记忆的灵活性就越来越少直至完全消失（Ullman，2001）。除此以外，也有研究者从心理、情感和环境的角度对这两者的差异做出解释，例如，外语学习者心理上对目标语的文化有距离感（Schumann，1975），害怕犯错和学习动力不足（Gardner，1985），以及非母语的学习环境导致外语输入较少（VanPatten，1987）。总之外语不是一般意义上的语言，一般意义上的语言是指人类的第一语言即母语，对于外语学习者来说外语不同于母语，外语能力不属于人类的生物性天赋，外语习得是一种特殊技能的获得，这种特殊技能的获得需要诸多如学习策略、学习动力和学习环境等外在条件的支持。
以上的分析虽然可以部分地解释儿童语言习得的一致性，以及他们与青少年外语习得的总体差异的原因，却不能并足以说明为什么入学以后开始学习外语的青少年学生的外语能力比起学龄前儿童的母语习得水平呈现出更大的个体差异，这种差异不仅表现在相同年龄段的青少年外语水平差异巨大，而且表现在很少有从青少年开始外语学习的学生最终能达到自己母语的水平。这些差异与是否与他们的智力因素有关联，是本研究的重点。根据美国心理协会的解释，智力是一种能够理解复杂思想，有效地适应环境，从经验中学习，从事各种推理以及通过思考客服困难的能力。国外学者们倾向于认为智商水平越高则外语的学术能力越强，但智商水平的高低对外语的交流能力没有影响。Genesee（1976）的研究中发现智商成绩与二语习得中的听和说的能力没有相关性。Skehan（1989）的实验中显示智商分数高的学生在外语的语法、词汇和阅读方面的成绩优于智商分数低的学生，但是没有发现他们的智商与沟通能力之间的关联。
本研究试图将研究对象进行性别、区域、城乡和民族分组后，采用斯坦福-比奈智商测试得分与高考英语成绩来比较他们外语习得与智力因素之间的差异，并进而对各个组别内的研究对象的对外语习得与智力因素的关系进行研究。迄今为止，国内学者还没有对此展开过量化的实证研究。外语习得和智力因素的差异和关联的研究对于二语习得的教学关系重大，如果我们能了解外语习得与智力因素的关系，不管这种关系是正相关还是负相关或者是不相关，都可以为学生的专业选择和学校的教学安排提供必要的参考。
1 研究方法
1.1 统计手段
本研究采用社会科学统计软件SPSS 22对从研究对象的年龄、智商、英语高考成绩等分布特点进行描述性统计和独立样本t检验的比较，并从整体和以性别、区域、城乡和民族出身分类对他们的高考外语成绩与智商测试得分作相关性统计分析。研究对象的所有个人信息和他们的高考成绩均来自学校招生办公室和教务处，并被严格保密，除该研究外不作其它用途。
1.2 研究对象
参与本研究的对象为2014年考入昆明理工大学的81名大学新生，他们来自两个为进行大学英语教育而随机编成的两个班，其中女生30名占被调查总数37%，男生51名占被调查总数的63%；外省的学生31名占被调查总数38%，云南本省的学生50名占被调查总数的62%；来自城镇的学生27名占被调查总数的33%，来自农村的学生54名占被调查总数的67%；少数民族学生13名占被调查总数的16%，汉族学生68名占被调查总数的84%。
1.3 测量工具
①智力测量工具。在本研究中用来测量这些大学生智力水平的工具是史丹福-比奈国际标准智商测试的中文版，该智商测试量表是当今世界上最流行的对智商进行量化测试工具之一，具有较高的信度和效度。该智商测试量表自1916年以来共做过四次修订，本研究采用的是1986年公布的第四次修订版，也是最新的修订版本，共包含15个分测验，共有60道题目，可以评定4个认知领域，即言语推理、抽象/视觉推理、数量推理和短时记忆，要求被测试者45分钟内完成，适用于11岁以上的儿童及成人的智商水平测试，通常认为智商测试得分140分以上的为非常优秀，120-139的为优秀，110-119的为中上、聪慧，90-109的为中等，80-89的为中下，70-79的为临界智能不足，69以下的为有智力缺陷。经调查，实验对象在测试前都未听过或实际做过智商测试。
②外语能力测量工具。在本研究中用来测量这些大学生外语水平的工具是他们在2014年普通高等学校招生全国统一考试中的英语成绩。2014年的高考英语试卷共四个部分，第一部分是听力共30分，第二部分阅读理解共60分，第三部分是英语知识运用共55分，第四部分是写作共35分。参与本研究的学生的高考成绩只包含后三部分，满分为150分。
2 研究结果
2.1 描述性统计结果
①年龄分布。研究对象的平均年龄为18.7岁，最大为25岁，最小为18岁，方差为0.982。除个别学生年龄为20岁以上，绝大部分的学生年龄为18岁的和19岁，占被调查总数的87.7%。
②智商分布。从研究对象的智商分布情况来看，这81名大学新生的智商平均值为123，最高的142两个堪称非常优秀，中间值和频数最多的是124也是优秀，智商最低的94只有一个，属于中等，他们的标准偏差为约为9。这些学生的智商值以124而非100为中心呈现近似的正态分布，说明他们的智商普遍比较高。
③英语成绩分布。为了便于观察和对比，研究对象的高考英语成绩全都按百分制进行了换算。按照百分制计算，他们的高考英语成绩的最低分和最高分约为50和93，标准偏差约为9。他们的平均值、中位数和众数分别为76.6、76.7和76，三个数据非常接近。他们的英语成绩以76而非50为中心呈现近似的正态分布，说明他们的英语成绩普遍较好。通过对比这些学生的智商和英语成绩我们不难发现他们的共同点，即他们都在中等以上范围内呈现近似的正态分布，且标准偏差都约为9分。
2.2 智商与英语成绩的独立样本t检验结果
①智商与英语成绩的性别比较。在本研究中独立样本t检验结果显示，男性智商IQ的平均值M=123.96，标准偏差SD=8.57；女性智商的IQ平均值M=122.47，标准偏差SD=9.67；t（79）=0.72。虽然男性的智商比女性的略高一点，但是由于p=0.47，大于0.05，因而这种差别不具备统计学意义上的显著性，所以就本研究而言男女智商没有差别。男性英语成绩的平均值M=75.49，标准偏差SD=10.43；女性英语成绩的均值M=78.38，标准偏差SD=7.16；t （79）=-1.34。虽然女性的英语成绩比男性高了大约3分，但是由于p=0.18，大于0.05，因而我们认定在本研究中男女生英语成绩不具备统计学意义上的显著差别。尽管统计数据不能排除男女在智商和英语成绩上相同的假设，但是男生在英语成绩上的标准偏差明显大于女性，说明男生在英语成绩上的差异性大于女生。
②智商与英语成绩的区域比较。检验结果显示，外省学生的智商均值M=127.68，标准偏差SD=7.92；云南本省的学生的智商均值M=120.76，标准偏差SD=8.61；t（79）=3.62；因为p=0.001，小于0.05，所以本研究中的外省学生的智商在统计学意义上显著高于云南本省的学生。另一方面，外省学生的高考英语成绩的均值M=78.49，标准偏差SD=8.10；云南本省的高考英语成绩均值M=75.36，标准偏差SD=10.03；t（79）=1.47；因为p=0.147，大于0.05，所以本研究中的云南本省和外省学生的高考英语成绩没有统计学意义上的显著差别。
③智商与英语成绩的城乡比较。检验结果所示，城镇学生的智商均值M=127.04，标准偏差SD=9.02；乡村学生的智商均值M=121.59，标准偏差SD=8.44；t（79）=2.67；因为p=0.009，小于0.05，所以城镇学生的智商在统计学意义上显著高于乡村学生。另一方面，城镇学生的高考英语成绩的均值M=78.89，标准偏差SD=6.47；乡村学生的高考英语成绩的均值M=75.40，标准偏差SD=10.44；t（79）=1.84；因为p=0.69，大于0.05，所以城镇学生和乡村学生的英语成绩在统计学意义上没有显著区别。另外，我们发现乡村学生在英语成绩上的标准偏差显著大于城镇学生，说明乡村学生在英语成绩上的差异性较大。
④智商与英语成绩的民族比较。检验结果显示，汉族学生的智商均值M=124.29，标准偏差SD=9.15；少数民族学生的智商均值M=118.77，标准偏差SD=6.35；t（79）=2.08；因为p=0.041，小于0.05，所以汉族学生的智商在统计学的意义上显著高于少数民族学生。另一方面汉族学生的高考英语成绩均值M=76.60，标准偏差SD=9.68；少数民族学生的高考英语成绩均值M=79.37，标准SD=8.16；t（79）=0.08；因为p=0.937，大于0.05，所以汉族学生的高考英语成绩与少数民族学生在统计学意义上没有显著区别。
2.3 智商与英语成绩的相关性检验结果
①智商与英语成绩的整体的相关性。相关性检验结果显示，这81名研究对象的智商和英语成绩的相关系数r（79）=-0.076，p=0.498，由于p大于0.05，所以整体来说这些学生的智商水平和高考英语成绩不存在统计学意义上的显著相关性。
②男女生的智商与英语成绩的相关性。检验结果显示，研究对象中51名男性的智商和他们的英语成绩的相关系数r（49）=0.068，p=0.635，由于p大于0.05，所以这些男生的智商与他们的高考英语成绩没有统计学意义上的相关性；研究对象中的30名女性的智商和他们的英语成绩的相关系数为r（28）=-0.368，p=0.046，因为p
③云南和外省学生的智商与英语成绩的相关性。检验结果显示，研究对象中31外省学生的智商和他们的英语成绩的相关系r（29）=0.114，p=0.54，因为p大于0.05，所以外省学生的智商与他们高考英语成绩不存在统计学意义上的显著相关性；研究对象中的50名云南学生的智商和他们的英语成绩的相关系数r（48）=-0.272，p=0.056，因为p大于0.05，所以云南学生的智商与他们高考英语成绩也不存在统计学意义上的显著相关性。
④城镇和乡村学生的智商与英语成绩的相关性。检验结果显示，研究对象中的27名来自城镇的学生的智商与他们的英语成绩的相关系数为r（25）=-0.024，p=0.907，因为p大于0.05，所以城镇的学生的智商与他们的高考英语成绩不存在统计学意义上的显著相关性；研究对象中的54名来自乡村的学生的智商与他们的英语成绩的相关系数r（52）=-0.176，p=0.204，因为p大于0.05，所以这些乡村学生的智商与他们的高考英语成绩也不存在统计学意义上的显著相关性。
⑤汉族和少数民族学生的智商与英语成绩的相关性。检验结果显示，研究对象中的68名汉族学生的智商和他们的英语成绩的相关系数为r（66）=-0.080，p=0.518，因为p大于0.05，所以汉族学生的智商和他们的高考英语成绩没有统计学意义上的显著相关性；其余13名少数民族学生的智商和他们的英语成绩的相关系数为r（11）=-0.089， p=0.773，因为p大于0.05，所以少数民族学生的智商和他们的高考英语成绩也没有统计学意义上的显著相关性。
3 结论
通过独立样本t检验，我们发现研究对象的高考英语成绩在男性和女性、外省和云南、城镇和农村以及汉族和少数民族之间不存在统计学意义上的显著区别，尽管男生组和来自农村的学生组的学生的英语成绩差异性较大，但是研究对象不同分组的智商水平有明显差异，外省学生的智商水平显著高于云南学生，城镇学生的智商水平显著高于乡村学生，汉族学生的智商水平高于少数民族学生。
通过相关性检验，我们发现研究对象的智商与他们的高考英语成绩整体上不存在具有统计学意义的显著相关性，即使是把研究对象按照外省和本省、城镇和农村、以及汉族与少数民族分组检测，也未发现他们的智商与英语成绩有任何在统计学意义上的显著相关性，只有一个例外，即如果把研究对象按照性别分组，虽然男生组的智商与他们的英语成绩依然没有显著相关性，但是女生组的智商与她们的英语成绩呈现出在统计学意义上显著的具有中等效应量的负相关。
以上的两组检验结果既在情理之中又出乎意料。首先，智商的高低似乎与学生所处的环境有关，即外省学生的智商高于本省学生，城镇学生高于乡村学生，汉族学生高于少数民族学生，但是整体而言男生的智商和女生的智商没有显著的差别。其次，男生的英语成绩与他们的智商没有相关性，说明男生的外语习得水平可能非智力因素有关。特别值得一提的，或许也是最有可能引起争议的是本研究发现女生的智商水平与她们的英语成绩呈现负相关。这样的研究结果说明了高智商的女性更适合选择其他专业而非外语专业，同时这样的研究结果也间接印证了传统上人们普遍认为的男性的智商高于女性的智商，因为大部分非高智商的女性自觉或不自觉地选择了外语专业，事实上任何一所外语院校都是女性学生和女性教师占了大多数。
因此，为了优化教育资源的配置，让更多的学生学有所成，教育管理部门应当对新入学的女生进行智商测试，根据智商水平测试的结果给学生的专业选择提出建议。同时，外语教师应当根据学生的高考英语成绩的分布特点因材施教。具体措施包括：①鉴于女生组的智商与她们的英语成绩呈负相关的特点，学校负责学生专业调剂的部门应当建议高智商女生选择非英语专业；②鉴于男生组和来自农村的学生组的学生的英语成绩两极分化更严重的特点，外语教师应当在教学过程中更加关注来自这两组中基础较差的学生，对他们进行重点帮扶工作。
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