数据分析课程设计Word格式文档下载.docx

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论文题目：

大学生网上购物状况的调查分析

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摘要：

本文以问卷调查的形式，研究了当前大学生的网上购物现状。

我们以统计软件SPSS为工具，对问卷调查所得的数据加以整理，分析得出在校大学生几乎人人都有网上购物的经历，平均每月每人会进行2-3次的网上购物，月网购费用平均为169元。

不同的年级、不同的地方、不同性别的大学生网上购物的习惯也各不相同。

对城镇的大学生来说，由于月生活费用比农村性质的大学生要高，因此月网购的花费相对更高，网购次数也越频繁。

通常大家更喜欢在网上购买服装，书籍等商品，女大学生也喜欢购买装饰品和护肤产品。

尽管大学生都喜欢网上购物，但是也有一部分人群对网上购物流程的不太熟悉，并且对所购的商品不满意。

因此本文针对大学生网购出现的状况，对当前的网上购物现象和问题进行了总结，分析了当代大学生网购存在的问题及原因，提出了在的新形势下，如何让大学生更好地更放心的进行网购的对策。

关键词：

大学生网上购物SPSS网购现状对策

引言：

随着网络的普及，电脑成本的不断下降，依赖于网络的网络购物作为一种新型的消费方式，在全国乃至全球范围内都在飞速的发展，并且越来受到人们的青睐。

网上购物已经慢慢地从一个新鲜的事物逐渐变成人们日常生活的一部分，冲击着人们的传统消费习惯和思维、生活方式，以其特殊的优势而逐渐深入人心最适合年轻族群购物口味的一种购物方式。

作为“高触网”的大学生，随着网络和电子商务的发展，他们成为网络购物群体中的主体。

他们往往扮演者引领社会消费趋势的角色。

尽管在校期间学生没有固定收入来源，在消费能力上受到了限制，但由于他们作为容易接受新鲜事物的一个群体，更加喜欢快捷、选择多的商品，因此省时省力的网络成了他们最好的购物方式。

其次，大部分学生4年之后都会获得一份高于社会平均水平的收入。

所以在校大学生一旦突破了资金的限制，将会成为社会主要的消费群体，其在校期间的消费行为会代表未来几年的消费趋势。

基于这样一种思考我们对在校大学生进行问卷调查，利用Spss软件对各数据进行深入的分析，以便更好的了解当代大学生网络购物的特征。

一．抽样调查基本情况

通过设计调查问卷的方式，对我校100名大学生的家庭月收入、月生活费、网购的次数、月网购所花的钱、网购的商品类别、常购物的网站、网购的主因、对网购发展前景的看法、网购的熟悉程度、喜欢那种促销活动和对网购的满意程度进行了数据统计。

用于深入统计分析大学生网购。

二．SPSS基本情况分析

2.1创建SPSS数据文件

2.2大学生基本情况分析

分析：

通过对大学生网购的基本情况分析，我们发现100份样本中男大学生的频率为58，百分比为58；

女大学生频率为42，百分比为42。

来自农村的频率为66，城镇的频率为34。

大一年级的频率为36，大二频率为29，大三年级的频率为35。

由此可知，样本中来自农村的几乎是城镇的2倍，大二网购的人数最少为29，占29%，大一、大三的人数基本一致。

2.3描述统计量

通过描述统计月生活费、月网购次数、月网购费用五个基本统计量发现我们学校的平均家庭收入为5056元/月，最高的为30000元/月，最低的1000元/月，月生活费用平均1114元，最高的月生活费用达到2500元，最低的只有400元；

月网购次数平均每人2次左右，喜欢网购的人最高可达10次，最低次数的也有1次；

大家每月的平均网购费用大约为159元，消费高的可达1000元，消费低的只有20元。

同时，我们发现这些基本统计量的标准差非常大，由此了解到大学生的家庭收入、月生活费和月网购费用离散程度很大，尤其是家庭收入。

2.4月网购费用

分年级和家庭住址分析每月网购费用。

大一、大二、大三年级城镇的均值分别为272.31、314.55、290.00，农村的均值为124.35、103.89、94.44。

可见家庭住址为城镇的比农村的月网购费用要多。

大一年级城镇和农村的标准差分别为244.954、67.341。

大二城镇和农村的标准差分别为175.862、103.648。

大三年级城镇和农村的标准差分别为202.485、49.129。

由此可知城镇的离散程度比农村的高，大一、大三的更显著。

大一和大三年级的中值相等，城镇和农村的中值分别为200、100，大二城镇很差的中值分别为300、95。

大二城镇与农村的中值相差较大。

大一、大二、大三城镇的极大值分别为1000、700、700；

农村的极大值分别为300、500、200。

城镇的极大值比农村的大得多。

2.5网购消费水平

我们先对大学生的月网购费用进行分类，0—50元为较低水平，50—200元为适中水平，200—500元为较高水平，500元以上为非常高的水平。

以此统计各阶段消费水平的人数

由图表我们可发现大学生网购消费水平为非常高的人数有3人，较高的水平的有17人，适中水平的有64人，较低水平的有16人。

由此可看出，此样本一半以上的大学生网购消费水平适中，较低和较高消费水平基本相同。

因此可得出，大多数大学生网上购物消费水平都在50元—200元左右，这与当前大学生的生活状况相符合，因为在校大学生没有固定的收入，生活费用几乎都源于父母，他们没有多余的钱花在网购上。

2.6交叉分组下的频率分析

为了更加详细的分析出大学生网购消费水平的状况，我们分不同地方、不同性别对此进行分析

由图表可看出，对于来自城镇的大学生：

女生消费水平非常高的人数为0，较高的为11人，适中为7人，男生消费水平非常高的有3人，较高的为3人，适中为7人；

对于来自农村的的大学生：

女生消费水平非常高的人数为0，较高的为3人，适中为17人，男生消费水平非常高的人数为0，较高的为0人，适中为44人.由此可得出，只有来自城镇的的大学生存在网购水平为非常高的现象，而不管是来自城镇，还是农村，不管是男，是女，他们的网购消费水平都处于适中阶段，这说明家庭住址与网购消费水平有较强的关联性，城镇的大学生消费水平总体比农村的大学生高，但由于大家都是大学生，没有固定经济来源收入，大家网购消费水平只能处于适中阶段。

由图表可知城镇的观测值为8.855，农村的为8.327。

城镇的概率值为0.031和0.013，农村的概率值为0.016和0.010。

由于城镇与农村的概率值都小于显著性水平值，应拒绝零假设，所以可认为不同家庭住址的网购消费水平不一致。

2.7网购的主要原因

由饼图可知，大学生网购的主要原因中有27%的人是因为价格便宜，47%的人是因为方便快捷，19%的人是由于商品种类多，而因为其他的原因进行网购的人占7%，由此可知，大学数大学生进行网购主要是因为它方便快捷，可以节约大家的时间。

2.8网购最喜欢的促销活动

此问题采用的方法是使用条形图，方便明了。

由此图我们可以发现大多数的学生最喜欢的促销活动是打折和免运费。

因为打折，免运费可以节约更多的钱，使买的商品更加便宜。

2.9对网购发展前景的看法

大多数的大学生对网购的发展前景是看好的，但大一看好的人最多。

大三非常看好的最多，很少的大学生不看好网购的发展前景，只有极少数大学生是不关心网购的发展前景。

2.10网购流程的熟悉程度和网购满意度

由图可知，对于大学生网购流程的熟悉程度：

大多数大学生都是处于一般状态，只有极少数学生不熟悉网购流程，而且不熟悉的大学生中只有女生。

对于网购满意度：

1表示非常满意。

2表示满意。

3表示一般，4表示不满意，可知大多数对网购的满意度感觉一般，非常满意和不满意的人比较少。

三．SPSS对网购情况的详细分析

3.1多选项频率

由图表可知，大学生网上购买的商品中，10.6%的人购买的是图书音像类，14.3%的人购买的是电子数码类，30.2%的人购买服装服饰，可见，服装服饰是大学生最多选择网购商品，在线充值也是选择比较多的一种方式，家具用品的比例是最低的。

3.2交叉分组下的购物网站

上图中在淘宝网站上购物的男女人数分别为55、40，分别占性别内的94.8%、95.2%。

在京东购物的男女人数分别为30、19，分别占51.7%、45.2%。

在唯品会购物的男女人数分别为10、9，分别占17.2%、21.4%，男生在聚美优品购物的人数是3，占5.2%，是男生在网上购物最少的地方。

在亚马逊购物的男女人数分别为12、2，分别占20.7%、4.8%，是女生在网上购物去的最少的地方。

在其他的网站购物的男女人数分别为6、5，分别占10.3%、11.9%。

可以发现无论男女大学生，在淘宝买东西的人是最多的。

其次是京东。

但从总体来看，在其他的网站买东西的人最少。

3.3月网购费用的均衡性

为了更好地分析大学生网购的现状，我们对他们的月网购费用进行均衡性分析。

首先我们对月网购费用进行标准化，命名为Z，然后根据3δ准则对Z数据重新编码分为三组（Z<

=-3为低金额组，命名为1，-3<

Z<

3为中金额组,命名为2，，Z>

3为高金额组，命名为3），然后经行频率统计分析，得到结果如下：

由图可知低金额组的比例为0%，高金额组比例为3%，异常组的比例大于理论值0.3%，因此可以认为大学生月网购费用存在一定的不均衡现象。

3.4正态性检验

进行参数检验需要先判断它们是否符合正态性检验。

所以进行正态性检验，发现K-S方法中月网购费用、家庭收入、月生活费与月网购次数的统计量分别为0.259、0.196、0.257、0.249，S-W中的统计量分别为0.723、0.730、0.900、0.766。

但它们的概率P值都近似0，小于显著性水平0.05。

所以应拒绝零假设，认为它们不符合正态性检验，进行非参数检验。

3.5非参检验

我们针对不同性别对月网购费用进行2个独立样本的k-s检验，由图表可知最大绝对差值为0.360，最大正值为0.360，最小负值为-0.052。

概率P值为0.04<

0.05，应拒绝零假设，可以认为男女的月网购费用存在显著差异。

3.6中位数检验

月网购次数中大一年级大于中值的人数有13人，大二、大三年级都为10人。

小于等于中值的大一、大二、大三年级的人数分别为23、19、25。

可以发现每个年级的月网购次数频率都是小于等于中值的居多。

月网购次数的中值为2.00，计算出的卡方统计量为0.497，由于概率Ｐ值0.780>

0.05，应接受零假设，即认为月网购次数与所在年级不存在显著差异。

3.7相关分析

此上图的散点图可知，大学生的家庭收入、月生活费、月网购次数和月网购费用之间都有存在相应的线性关系。

且月生活费与家庭收入之间的线性关系最强。

粗略地看月网购次数和月网购费用会受其影响。

通过计算相关系数的方法对它们之间的线性相关性作进一步的分析。

由相关性图表可知，月生活费与月网购费用间的简单相关系数为0.658，与月网购次数的简单相关系数为0.340，与家庭收入的简单相关系数为0.622。

月网购费用与月网购次数的简单相关系数为0.474，与家庭收入的简单相关系数为0.541。

月网购次数与家庭收入的简单相关系数为0.287。

它们的相关系数检验的概率P值都近似为0<

0.01。

认为他们之间存在线性关系，因此可为它们做相应的现性回归分析。

3.8线性回归

由模型汇总表可知：

由于调整的判定系数0.509，因此