SPSS分析上大学生手机游戏使用情况报告doc.docx
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SPSS分析上大学生手机游戏使用情况报告doc
.
SPSS软件实训大作业
理学院
**统计A1班
word范文
.
201*******邵**
201*******杨**
一、研究目的二、数据介绍三、统计分析
1,数据的预处理
.........................1
.........................1
.........................3
2,对各个变量的进行描述性分析
3,推断性分析
4,相关性分析
word范文
.
四、检验方法19
1,单样本t检验-检验平均绩点均值
2,两个独立样本t检验-检验男女平均绩点均值
五、研究结论20
参考文献
附录1调查问卷..................................21
一、研究目的
研究大学生手机的基本使用情况,进行分析影响大学生使用手机游戏的因素,以
及对大学生成绩的影响。
二、数据介绍:
1.对学生绩点的介绍:
绩点就是用课程的学分加权之后的学习成绩,平均绩点能
够综合反映一个学生总体的学习水平。
2.指标选取:
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.
大学生的个人基本信息性别
使用的手机系统
每月的生活费
平均绩点
大学生使用手机游戏的基本情况是否喜欢使用手机游戏
手机上有几款手机游戏
每天玩手机游戏的时间
喜欢的手机类型
影响大学生使用手机游戏的因素喜欢手机游戏的主要原因
玩手机的场合
个人认为手机游戏对学习的影响
三、统计分析
本次问卷调查过程中,共发出45份问卷,实际收回43份问卷,其中有效问卷
38份。
数据的预处理:
(1)找出原始数据中的系统缺失值,将其剔除。
(2)找出预处理后的数据中,大家平均绩点这一列的异常值。
<1>箱体图:
word范文
.
由上面的箱体图可以看出,大家的平均绩点的第1、12、13、14、16个数
据是异常值。
中间的粗线代表大家平均绩点的中位数(2.55),方框的上下两边
分别为平均绩点的上下四分位数(2.30,2.92),四分位距就是上下四分位数的差,
上下两条线超过上下4分位数的1.5倍四分位距的位子。
我们可以采用将有异常
值与删去异常值情形下去分析数据以便比较。
(2)利用分位数分组法将平均绩点这个连续性的变量离散化。
2.对各个变量的进行描述性分析
(1)频数分布表
1
性别
有效百分累积百分
频率百分比比比
有效男14
36.836.8
36.8
女2463.263.2100.0
合计38100.0100.0
通过上表,可以看出:
本次调查的人群中,男女比例各占总体的36.8%、63.2%。
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手机系统
有效百分累积百分
频率
百分比
比
比
有效
安卓
15
39.5
39.5
39.5
IOS
18
47.4
47.4
86.8
Windows
3
7.9
7.9
94.7
其他
2
5.3
5.3
100.0
合计
38
100.0
100.0
通过上表,可以看出:
大家使用的手机系统安卓、IOS、Windows、其他系统的
比率39.5%,47.4%,7.9%,5.3%。
大家使用IOS系统的同学占了大多数。
月生活费
有效百分累积百分
频率
百分比
比
比
有效300-500
3
7.9
7.9
7.9
500-1000
9
23.7
23.7
31.6
1000-150020
52.6
52.6
84.2
1500以上
6
15.8
15.8
100.0
合计
38
100.0
100.0
通过上表,可以看出:
大家的生活费集中在1000-1500之间,极少数的
学生生活费在500元以下。
word范文
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是否喜欢玩手机游戏
有效百分累积百分
频率
百分比
比
比
有效
非常想试3
7.9
7.9
7.9
下
一般
13
34.2
34.2
42.1
还好
12
31.6
31.6
73.7
几乎不想
10
26.3
26.3
100.0
合计
38
100.0
100.0
通过上表,可以看出:
大家对玩手机游戏的态度大多数报有一般的态度,
少数同
学不想玩或者很想玩手机游戏。
手机上有几款游戏
有效百分累积百分
频率
百分比
比
比
有效0
款
6
15.8
15.8
15.8
1
款
7
18.4
18.4
34.2
2-3款
15
39.5
39.5
73.7
3
款以上10
26.3
26.3
100.0
合计
38
100.0
100.0
通过上表,可以看出:
大家手机上的手机游戏都在2款以上,极少同学手机上没
有安装手机游戏。
word范文
.
每天玩手游时间
有效百分累积百分
频率
百分比
比
比
有效0-1
小时
15
39.5
39.5
39.5
1-2
小时
13
34.2
34.2
73.7
2-3
小时
6
15.8
15.8
89.5
3小时以4
10.5
10.5
100.0
上
合计
38
100.0
100.0
通过上表,可以看出:
大家玩手机的时间都在2小时以内,有少数的同学玩手机
的游戏时间会超过3个小时。
为游戏支付的费用
有效百分累积百分
频率
百分比
比
比
有效
0元
26
68.4
68.4
68.4
1-5
元
2
5.3
5.3
73.7
5-10
元
3
7.9
7.9
81.6
10元以上7
18.4
18.4
100.0
合计
38
100.0
100.0
通过上表,可以看出:
大家都不愿意为手机游戏付费,愿意付费的同学大多都超
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.
过了10元。
喜欢的游戏类型
有效百分累积百分
频率
百分比
比
比
有效
角色扮演类
5
13.2
13.2
13.2
休闲益智类游
22
57.9
57.9
71.1
戏
冒险类
3
7.9
7.9
78.9
体育竞技类
5
13.2
13.2
92.1
模拟类
3
7.9
7.9
100.0
合计
38
100.0
100.0
通过上表,可以看出:
很明显的大家都喜欢玩休闲益智类游戏,玩其他游戏的同
学都占少数,而且相对比较平均。
玩手游的目的
有效百分累积百分
频率百分比比比
有效学习之余排解压615.815.815.8
力
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.
休息之时体验游
8
21.1
21.1
36.8
戏
无聊时候打发时
24
63.2
63.2
100.0
间
合计
38
100.0
100.0
通过上表,可以看出:
大家玩手机的目的主要是在无聊时候,打发时间,其他同
学都是因为学习之余打发时间,休息之时体验游戏。
玩手游的场合
有效百分累积百分
频率
百分比
比
比
有效
课余时间
16
42.1
42.1
42.1
公共场所等人
9
23.7
23.7
65.8
时
公交车站等车
8
21.1
21.1
86.8
课上偷偷玩
5
13.2
13.2
100.0
合计
38
100.0
100.0
通过上表,可以看出:
大家玩手机的时间一般集中在课余时间,
有少数同学上课
偷偷玩手机。
个人关于手游对学习影响的态度
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.
有效百分累积百分
频率
百分比
比
比
有效
消极影响3
7.9
7.9
7.9
积极影响6
15.8
15.8
23.7
没有影响29
76.3
76.3
100.0
合计38
100.0
100.0
通过上表,可以看出:
多数同学个人认为玩手机游戏对同学的学习没有影响的,
15.8%认为有积极影响,7.9%认为有消极影响。
(2)计算基本描述统计量
通过上表,可以看出:
这38个数据均是有效的,说明在接下来的分析过程中,
用这些数据进行分析是合理的。
1,由于表中大多数变量是定类的变量,因此我们选取其中的中位数或众数来进
行分析。
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.
关于大家的性别\手机系统\月生活费\喜好\手机上几款游戏\每天我拿、玩
手机游戏的时间\支付费用\游戏类型\玩游戏目的\玩手游场合\对学习的
影响态度的中位数为2,2,3,3,3,21,2,2,3,2,3.即这几个变量的集中趋势
是女\IOS系统\1000-1500元\还好\2-3款\1-2小时\
0元\休闲益智类游戏\天天酷跑\无聊时间打发时间\课余时间\没有影响
2,平均绩点(连续性数据)的基本描述统计量表
统计量
平均绩点
N有效38
缺失0
均值2.610000
中值2.550000
众数2.3000
a
标准差.7361221
方差.542
偏度-.357
偏度的标准误.383
峰度2.442
峰度的标准误.750
全距4.0000
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.
极小值.5000
极大值4.5000
百分位数25
2.300000
502.550000
752.915000
a.存在多个众数。
显示最小值
变异系数Cv=S/U=0.736/2.61=0.282
通过上表,可以看出:
这38个数据均是有效的,说明在接下来的分析过程中,
用这些数据进行分析是合理的
均值为2.61,说明大家的平均绩点水平在2.61左右,中位数为2.55,说
明大家的平均绩点的中间位子是2.55,众数为2.3,说明大家平均绩点最多
的是2.3。
标准差(0.736)方差(0.54)说明平均绩点的离散程度,
离散程度并不是太大。
偏度(-0.357<0)说明这组数据相对于正态分布
呈左偏的状态。
峰度(2.442>0)说明这组数据相对于正太分布相对陡峭
一点。
全距(4.00)是这组最大值和最小值之差。
百分位数25%是说明品
均绩点低于2.33的同学占了25%,同理,50%,75%也是同样的意思。
3.推断性分析
(1)交叉列联表
一、研究大学生使用手机游戏的基本情况
<1>性别和喜欢玩手机游戏是是否是关联的
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.
案例处理摘要
案例
有效的缺失合计
N百分比N百分比N百分比
性别*是否喜欢玩手38100.0%0.0%38100.0%
机游戏
通过上表,可以看出:
这38个数据均是有效的,说明在接下来的分析过程中,
用这些数据进行分析是合理的。
性别*是否喜欢玩手机游戏交叉制表
是否喜欢玩手机游戏
非常想试
下
一般
还好
几乎不想合计
性别
男
计数
3
4
3
4
14
期望的计数
1.1
4.8
4.4
3.7
14.0
性别中的%
21.4%
28.6%
21.4%
28.6%
100.0%
是否喜欢玩手机游戏
100.0%
30.8%
25.0%
40.0%
36.8%
中的%
总数的%
7.9%
10.5%
7.9%
10.5%
36.8%
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.
女
计数
0
9
9
6
24
期望的计数
1.9
8.2
7.6
6.3
24.0
性别中的%
.0%
37.5%
37.5%
25.0%
100.0%
是否喜欢玩手机游戏
.0%
69.2%
75.0%
60.0%
63.2%
中的%
总数的%
.0%
23.7%
23.7%
15.8%
63.2%
合计
计数
3
13
12
10
38
期望的计数
3.0
13.0
12.0
10.0
38.0
性别中的%
7.9%
34.2%
31.6%
26.3%
100.0%
是否喜欢玩手机游戏
100.0%
100.0%
100.0%
100.0%
100.0%
中的%
总数的%
7.9%
34.2%
31.6%
26.3%
100.0%
通过上表,可得:
a.对于不同性别的人群分析来说:
性别为男的14名调查者中,非常想试下\一般\还好\几乎不想各自人数为3
\4\3\4,所占本组的频率为21.4%\28.6%\21.4%\28.6%,
性别为女的24名调查者中,非常想试下\一般\还好\几乎不想各自人数为0
\9\9\6,所占本组的频率为0%\37.5%\37.5%\25%,整体
分析非常想试下\一般\还好\几乎不想各自人数所占本组的频率为7.9%\
34.2%\31.6%\26.3%,
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.
卡方检验
渐进Sig.(双
值
df
侧)
Pearson卡方6.115a
3
.106
似然比
7.012
3
.072
线性和线性组
.917
1
.338
合
有效案例中的
38
N
a.5单元格(62.5%)的期望计数少于5。
最小期望
计数为1.11。
通过上表可以得出:
原假设H0:
性别和是否喜欢玩手机游戏是无关联的
备择假设H1:
性别和是否喜欢玩手机游戏有关联的
在卡方检验中,由于62%(>20%)的期望频数少于5,所以不能采用Pearson
卡方检验,因此我们参照似然比的概率P值为0.072>0.05,接受原假设。
即:
性别和是否喜欢玩手机游戏是无关联的
。
<2>手机系统和喜欢玩手机游戏是是否是关联的
word范文
.
卡方检验
渐进Sig.(双
值
df
侧)
Pearson卡方12.451a
9
.189
似然比
12.841
9
.170
线性和线性组
.446
1
.504
合
有效案例中的
38
N
a.13单元格(81.3%)的期望计数少于5。
最小期
望计数为.16。
通过上表可以得出:
原假设H0:
手机系统和是否喜欢玩手机游戏是无关联的
备择假设H1:
手机系统和是否喜欢玩手机游戏有关联的
在卡方检验中,由于81.3%(>20%)的期望频数少于5,所以不能采用Pearson
卡方检验,因此我们参照似然比的概率P值为0.170>0.05,接受原假设。
即:
手机系统和是否喜欢玩手机游戏是无关联的
<3>性别和喜欢的游戏类型是否是关联的
word范文
.
案例处理摘要
案例
有效的缺失合计
N百分比N百分比N百分比
性别*喜欢的游戏38100.0%0.0%38100.0%
类型
通过上表,可以看出:
这38个数据均是有效的,说明在接下来的分析过程中,
用这些数据进行分析是合理的。
卡方检验
渐进Sig.(双
值
df
侧)
Pearson卡方9.935a
4
.042
似然比
10.881
4
.028
线性和线性组
1.981
1
.159
合
有效案例中的
38
N
a.8单元格(80.0%)的期望计数少于5。
最小期望
计数为1.11。
word范文
方向度量
按标量标Lambda
定
Goodman
Kruskaltau
a.不假定零假设。
.
渐进标准误近似值近似值
值
差a
Tb
Sig.
对称的
.167
.104
1.423
.155
性别因变量
.357
.206
1.423
.155
喜欢的游戏类型
.000
.000
.c
.c
因变量
和性别因变量
.261
.132
.046d
喜欢的游戏类型
.085
.059
.013d
因变量
b.使用渐进标准误差假定零假设。
c.因为渐进标准误差等于零而无法计算。
d.基于卡方近似值
对称度量
近
似
值
值
Sig.
按标量标φ
.511
.042
定
Cramer的V
.511
.042
word范文
.
对称度量
近
似
值
值
Sig.
按标量标φ
.511
.042
定
Cramer
的V
.511
.042
有效案例中的N
38
通过上表可以得出:
原假设H0:
性别和喜欢的游戏类型是无关联的
备择假设H1:
性别和喜欢的游戏类型有关联的
在卡方检验中,由于80.0%(>20%)的期望频数少于5,所以不能采用Pearson
卡方检验,因此我们参照似然比的概率P值为0.028<0.05,拒绝原假设。
而根据
lambda的P=0.155>0.05,接受原假设。
Cramer的V的P=0.042<0.05故拒绝原
假设,综合各个统计量可知性别和是喜欢玩的手机游戏的类型是关联的。
而根据Cramer的V的观测值为0,511,可以看出两变量的关联性是较强的。
而根据Cramer的V的观测值为0,511,是正数,两变量的关联方向是正方向。
而根据lambda的观测值可以看到有一个量作为因变量时,观测值为0,故两个
变量不具有对称性。
<4>每天玩手机的时间和为手机游戏支付的费用是否是关联的
卡方检验
word范文
.
渐进Sig.
值df(双侧)
Pearson卡
18.170
a
.033
9
方
似然比
19.619
9
.020
线性和线性10.2991.001
组合
有效案例中38
的N
a.14单元格(87.5%)的期望计数少于5。
最小期望计数为.21。
方向度量
渐进标准
近似值
近似值
值
误差a
Tb
Sig.
按标量Lambda
对称的
.200
.066
2.521
.012
标定
每天玩手游时间
.217
.086
2.399
.016
因变量
为游戏支付的费
.167
.152
1.013
.311
用因变量
word范文
.
Goodman和
每天玩手游时间
.153
.049
c
.048
Kruskaltau
因变量
为游戏支付的费
.223
.093
c
.003
用因变量
a.不假定零假设。
b.使用渐进标准误差假定零假设。
c.基于卡方近似值
对称度量
近似值
值
Sig.
按标量标
φ
.691
.033
定
Cramer的V
.399
.033
有效案例中的N
38
通过上表可以得出:
原假设H0:
每天玩手机的时间和为手机