SPSS小班课 结课报告

SPSS 课程结业报告

项目名称: 大学生学习情况的差异化研究

---基于SPSS Python科学计算与开发平台

小组成员: 黄丽颖 柳家钰 专业班级：经济统计1502 金融工程1501 指导老师：贺再红

2017年 9 月 12 号

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总目录

一、 实验目的

(一) 选题策略

(二) 选题原因与选题意义 (三) 解决方案

二、 创新性查证与国内研究情况文献综述

(一) 相同或者相关相近的国内外研究基本情况 (二) 创新性

三、 数据采集与分析基础

(一) 测量量表（问卷）与数据来源 (二) 分析方法与基本原理

四、 基于SPSS实验平台的数据分析过程与结果

(一) 基础分析的数据与结果 (二) 深入分析的结果输出与分析

五、 结论 六、 附件

七、 研究介绍PPT

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分工情况：

黄丽颖：主要负责整体方案规划、PPT的模板设计与排版整合、创新性查证与国内研究情况文献综述、报告的排版与整合、文献搜集与整理。

柳家钰：主要负责问卷设计与修改、选题策略、选题原因与意义、选题方案、数据搜集、数据分析与结论书写、探究结果并提出建设性建议。

一、 实验目的

(一) 选题策略

选题范围：学习学习生活热点问题 题目名称：大学生学习情况的差异化研究---基于SPSS Python科学计算

与开发平台

研究对象：在校大学生 研究内容：大学生学习情况

研究方法：使用调查问卷进行数据收集，数据相关处理使用SPSSPython

科学计算与开发平台

(二) 选题原因与选题意义

近年来社会普遍觉得大学生人浮于事，考试只求及格，人生得过且过，将大学当成了养老院，在大学这个最需要努力的阶段选择了放松。这些评价引起了我们的深思。是真的如社会评论所说的颓废不堪，还是恰恰相反，大学生都非常认真学习呢？如果确入社会评论所言，导致大学生群体出现这种现象的普遍原因是什么呢？通过本次调研，我等可从调查结果中得到当代大学生的学习现状整体状态。如结果显示现在大学生学习状况不佳，也可及时发现问题症结，以期早日提出应对。

本组收集大学生目前的学习情况的问卷后，通过多重手段分析，可明晰影响大学生学习的因素，以期在客观和主观上去寻找问题的根源所在，以便为大学生提供更好的学习环境与进行合理的思想教育，从而使得大学生可以更加充分地利用大学时光，提高人生技能。

(三) 解决方案

随着普通话越来越普及，老师也应该适当地提高自身的普通话水平：而学生也应该提高自身的适应能力，尽可能在最短的时间内适应当地的方言以及老师的说话方式，而且学生也可以积极主动与老师沟通或者是课后

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询问老师不太明白的地方。更重要的是，学生应该端正自己的学习态度，车到山前必有路，老师的口音虽然是一方面的影响因素，但是从整体上来说，学生也应该去积极努力适应而不应该不满意甚至影响自己的成绩，这是对自己不负责任。

二、 创新性查证与国内外研究情况文献综述

(一) 相同或者相关相近的国内外研究基本情况

使用关键字： 大学生 学习 情况 调查 （文献参考在附件中）

大学生的学习情况一直是各位学生的家庭、学校，乃至社会与国家所关注的重点之一。在针对此类社会问题的研究中，研究切入点主要集中在学生自身，从学生自己的学习情况和态度着手，而针对外界影响的调查则相对不完善。首先，针对我们想研究的题目，即：大学生学习情况调查，我们选取了以王向红的《大学生学习情况调查与对策研究》为代表的几篇文献进行分析，结果如下：

 研究视角较为单一，以从分析学生对自身态度与老师对学生态度为主

流

影响从学生自身角度上看，专业兴趣，就业压力、学习目标和自身努力程度成为影响大学生学习情况的主要因素1（王向红），而在大学生中确实存在这倦怠的情绪，而主要影响学生学习因素的是情绪低落，造成这个问题出现的原因分为四种，缺乏明确目标、学习方法不当、受社会环境影响和对学校课程设置的不满2（李慧），而在以上海W大学为例的对大学生学习情况调查中，则是重点区分了普通班、重点班与985、211院校学生的具体差异，并得出影响学生学习的主要因素中学习难度和主动合作学习占较大比重，同时也反映了出校园环境支持度同样也存在影响3（王超逸）。在本科教育反思中，得出了新的观点，从学生与老师两个角度来看待学生学习问题。老师方面，则是出现了“重科研，轻教学”的情况，而学生从各方面表现出来的是对课业难度的不满，学习兴趣的下降，同时也反映出了一个新观点——师生互动少对大学生的学习情况产生较大影

1

[1]王向红,谢志钊,周文军. 大学生学习情况调查与对策研究[J]. 中国成人教育,2013,(06):127-130. [2017-09-12]. 2

[1]李慧,利爱娟. 大学生学习倦怠情况调查研究[J]. 内蒙古社会科学(汉文版),2012,33(06):152-156.

[2017-09-12]. DOI：10.14137/j.cnki.issn1003-5281.2012.06.040

3

[1]王超逸,高鸣,吴彤,李明翰,李明嘉,雷平. 大学生学习情况调查分析——以上海W大学为例[J]. 中国管理信息化,2014,17(21):100-102. [2017-09-12].

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响4（庞海芍）。以上所有文献的主要着墨点均在学生自身的问题上，如学习态度、缺乏目标等。

(二) 创新性

因为前人研究在学生自身问题上着墨过深，少数新观点中提到的从老师的角度上出发是相对较少的，而从学生对老师教学的体验方面出发的对大学生学习情况的研究相对而言就更少。学生在课上能否听懂、能否适应老师的教学方法等各个从学生方向出发的与老师息息相关问题对学习的影响均为此前未涉及的领域。因而，我们决定在这些领域设计问题并投放问卷进行调查研究。

三、 数据采集与分析基础

(一) 测量量表（问卷）与数据来源

1. 测量量表集（问卷）

4

[1]庞海芍,毋海晶. 大学生学习情况调查与本科教育反思[J]. 教学研究,2015,38(02):5-13. [2017-09-12].

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2. 数据来源

我们小组通过问卷星来构造线上问卷，发到所加入的QQ群以及微信群，还有给同学私发的方式调查了135份问卷。

(二) 分析方法与基本原理

报告主要采用了，相关分析【偏相关分析】，回归分析【线性回归分析】，均值比较过程【样本T检验】，多元统计分析【因子分析】，方差齐性检验【多因素方差分析】，基本统计分析【频数分析】【探索性分析】【描述统计】【交叉表】等检验方法。 偏相关分析:

是在相关分析的基础上考虑了两个因素以外的各种作用，或者说在扣除其他因素的作用大小以后，重新来测度这两个因素之间的关联程度，这种方法的目的就在于消除其他变量关联性的传递效应。 线性回归分析：

多元线性回归是指有多个自变量的线性回归模型，它用于揭示因变量

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与多个自变量之间的线性关系。多元线性回归是一元线性回归的自然推广形式，两者在参数估计显著性检验等方面非常相似，对多元线性回归方程的拟合优度检验一般采用可调整的可决系数R²，而不是一元线性模型中常用的统计量R²，因为调整的R²比R²更能反映回归方程对样本数据的拟合程度。

样本T检验：

与假设检验原理相似，与单样本T检验的原理基本相同，对应的假设检验如下：

H0=两总体均值之间不存在显著差异性。 H1=两总体均值之间存在显著差异性。 因子分析：

通常针对变量做因子分析，称为R型因子分析；对样品做因子分析，称为Q型因子分析，称为Q型因子分析，这两种分析方法有许多相似之处。下面重点介绍R型因子分析。R型因子分析数学模型如下。

设原有p个变量x1·····，xp,且每个变量（或经标准化处理后）的均值为0，标准差为1.现将每个原有变量用k（kXp=ap1f1+ap2f2+·····+apkfk+εp

上式就是因子分析的数学模型，也可以用矩阵的形式表示为X=AF+ε

其中，X是可实测的随机变量；F称为因子，由于他们出现在每个原有变量的线性表达式中，因此又称为公共因子；A称为因子载荷矩阵，aij(i=1,2,···，p;j=1,2,···k)；ε称为特殊因子,表示原有变量不能被因子解释的部分，其均值为0.

因子分析的基本思想是通过对变量的相关系数矩阵内部结构的分析，从中找出少数几个能控制原始变量的随机变量fi(i=1,2,···，k)选取公因子的原则是尽可能多地包含原始变量中的信息，建立模型X=AF+ε,忽略ε，以F代替X，用它再现原始变量X的信息，达到简化变量、降低维数的目的。 多因素方差分析：

由于多因素方差分析中观察变量不仅要受到多个因素作用的影响。因此，观测变量值的波动要受到多个控制变量作用、控制变量交互作用及随机因素等三方面的影响。以两个因素为例，可以表示为Q总=Q控1+Q控2+Q控1控2+Q随

其中，Q表示各部分对应的离差平方和。多因素方差分析比较Q控1、Q控2、Q控1控2、Q随占Q总的比例，以此推断不同因素以及因素之间的交互作用是否给观测变量带来显著影响。 频数分析：

频数分布表是描述性统计中最常用的方法之一。它主要能够了解变量取值的状况，对把握数据分布特征非常有用。例如，了解某班学生的学习成绩、了解某地居民的收入水平等都可以借助于频数分析。

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频数分析过程就是专门为产生频数表而设计的。她不仅可以产生详细的频数表，还可以按要求给出某百分位点的数值以及常用的条形图、饼图等统计图。同时SPSS的频数分析还可以进行分位数、描述集中趋势的基本统计量等计算功能。这些统计量的具体分析会在以后的章节里面讲解。

四、 基于SPSS实验平台的数据分析过程与结果

(一) 基础分析的数据与结果

频数分析：

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结论：填问卷的理科生多于文科生

探索性分析：

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结论:总体山可以看出，与师生关系越融洽，成绩就越集中于较好的程度。

交叉表：

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结论：对课程越感兴趣的人和老师的关系也会更好一些。

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(二)

深入分析的结果输出与分析

【1】SPSS的相关分析（SPSS在偏相关分析中的应用） （1）

图1-1

图1-2

结论：如图1-1所示，可以看到，样本容量都等于136，问题5、9、11

的样本均值和样本方差都存在一定差距。由图1-2可得，控制业余时间分配之后，受访者客观成绩与受访者对课程的感兴趣程度存在显著的正相关关系r（133）=0.31，P<0.05，说明受访者的客观成绩与受访者对课程的感兴趣程度关系密切，且业余时间分配对受访者的客观成绩与受访者对课程的感兴趣程度影响较小。

（2）

图1-3

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图1-4

结论：如图1-3所示，样本容量均为136，问题8、6、7的样本均值和方

差都存在一定的差距。由图1-4得，控制师生关系融洽程度之后，受访者对老师说话方式的理解与受访者对老师上课难度安排的理解存在显著的正相关关系r（133）=0.18，P<0.05，说明受访者对老师的说话方式的理解与受访者对老师上课难度安排的理解关系密切，且师生关系的融洽程度对这两者的影响较小。

【2】SPSS的回归分析（SPSS在多元线性回归分析中的应用）

表2-1

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表2-2

表2-3

表2-4

表2-5

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结论：（1）用受访者对老师上课难度安排的感知、受访者对课程的兴趣

程度、老师的性别分布、师生关系的融洽程度、受访者对老师说话方式的理解程度五个变量建立多元回归模型，来预测学生的客观成绩好坏。

（2）总的来说，这个回归模型是显著的，F（5,130）=3.1，P<0.05,R^2=0.11 （3）在被调查的自变量中，受访者对课程的感兴趣程度（β＝0.45，

t（130）=3.48）是显著的预测变量。

【3】SPSS的均值比较过程（SPSS在两样本T检验的应用）

图3-1

图3-2

结论：两种性别选取的学生人数分别是男71人和女65人，他们各自成绩

的均值等于2.69和3.05.在进行的方差相等的假设检验中，F统计量等于0.371，对应的概率P值为0.167>0.05,因此认为两组数据的方差是相等的，接着观察“假设方差相等”列所对应的T检验结果。由于P=0.0>0.05,所以认为男生和女生的客观成绩不存在显著性差异。男生的客观成绩（M=2.69，SD=1.20）与女生的客观成绩（M=3.05，SD=1.22）不存在显著差异，t（134）=-1.715，P>0.05。

【4】SPSS的多元统计分析（SPSS在因子分析中的应用）

图4-1

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图4-2

图4-3

图4-4

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图4-5

图4-6

图4-7

图4-8

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图4-9

结论：（1）说明公因子方差：每一个原始变量抽取的百分比均>60%说明

信息缺失较少

（2）总方差解释：提取两个公因子之后，累积总方差为69.35%，

表示可以抽取。

（3）旋转矩阵：第一个主因子包含：难度安排与师生关系融洽程度 第二个主因子包含：业余时间和成绩客观分段 可用所提取的两个主成分来总体概括学生的总体的学习情况。

【5】SPSS的方差分析（SPSS在多因素方差分析中的应用）

图5-1

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图5-2

图5-3

由于概率P值明显大于显著性水平，所以认为样本数据的方差是相同的，满足方差分析的前提条件。

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图5-4

估算边际均值

图5-5

图5-6

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图5-7

“在此之后”检验 1、请问您的年级是？

图5-7

结论：性别和年级对成绩有显著影响，两者的交互作用对性别没有显著影响。

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四、 结论

学生的性别与学生的年级对学生的成绩不存在显著影响，这就否认了从大一到大四，学生越来越颓废，越来越不好好学习的观点，在选择学生业余时间分配为控制变量之后，学生的客观成绩与学生对课程的兴趣程度关系密切，这就提醒广大学生要学会提高自己对一门课程的兴趣，不要拿自己的前程开玩笑。师生关系的融洽程度与学生对老师说话方式的理解与上课老师的难度安排关系不大，而在选择师生关系作为控制变量之后，老师的说话方式与学生对老师难度安排的接受程度距有正相关关系。用受访者对老师上课难度安排的感知、受访者对课程的兴趣程度、老师的性别分布、师生关系的融洽程度、受访者对老师说话方式的理解程度五个变量，来预测学生的客观成绩好坏，发现受访者对课程的感兴趣程度是显著的预测变量。这也映照前面的结论，即兴趣是关键所在。年级对成绩的影响程度较大。所以，综上所述，大学生在上大学过程中随着年级的增高，总体上来说成绩不如刚上大一时好，存在颓废心理。

五、 附件

(一) 参考文献

[1]王向红,谢志钊,周文军. 大学生学习情况调查与对策研究[J]. 中国成人教育,2013,(06):127-130. [2017-09-12].

[1]李慧,利爱娟. 大学生学习倦怠情况调查研究[J]. 内蒙古社会科学(汉文版),2012,33(06):152-156. [2017-09-12]. DOI：10.14137/j.cnki.issn1003-5281.2012.06.040

[1]王超逸,高鸣,吴彤,李明翰,李明嘉,雷平. 大学生学习情况调查分析——以上海W大学为例[J]. 中国管理信息化,2014,17(21):100-102. [2017-09-12].

[1]庞海芍,毋海晶. 大学生学习情况调查与本科教育反思[J]. 教学研究,2015,38(02):5-13. [2017-09-12].

(二) SPSS数据与输出结果截图

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六、研究介绍PPT

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