SPSS分析上-大學(xué)生手機(jī)游戲使用情況報(bào)告

1、大學(xué)生手機(jī)游戲使用情況調(diào)查報(bào)告SPS漱件實(shí)訓(xùn)大作業(yè)理學(xué)院*統(tǒng)計(jì)A1班邵*楊*201* 201*大學(xué)生手機(jī)游戲使用情況調(diào)查報(bào)告目錄一、研究目的 1二、數(shù)據(jù)介紹 1三、統(tǒng)計(jì)分析 31,數(shù)據(jù)的預(yù)處理2,對各個變量的進(jìn)行描述性分析3,推斷性分析4,相關(guān)性分析四、檢驗(yàn)方法 191,單樣本t檢驗(yàn)-檢驗(yàn)平均績點(diǎn)均值2,兩個獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)-檢驗(yàn)?zāi)信骄凕c(diǎn)均值五、研究結(jié)論 20參考文獻(xiàn)附錄1 調(diào)查問卷21大學(xué)生手機(jī)游戲使用情況調(diào)查報(bào)告一、研究目的研究大學(xué)生手機(jī)的基本使用情況， 進(jìn)行分析影響大學(xué)生使用手機(jī)游戲的因素，以及對大學(xué)生成績的影響。二、數(shù)據(jù)介紹：1 .對學(xué)生績點(diǎn)的介紹：績點(diǎn)就是用課程的學(xué)分加權(quán)之后的學(xué)習(xí)

2、成績，平均績點(diǎn)能夠綜合反映一個學(xué)生總體的學(xué)習(xí)水平。2 .指標(biāo)選取：大學(xué)生的個人基本信息性別使用的手機(jī)系統(tǒng)每月的生活費(fèi)平均績點(diǎn)大學(xué)生使用手機(jī)游戲的基本情況是否喜歡使用手機(jī)游戲手機(jī)上有幾款手機(jī)游戲每天玩手機(jī)游戲的時間喜歡的手機(jī)類型影響大學(xué)生使用手機(jī)游戲的因素喜歡手機(jī)游戲的主要原因玩手機(jī)的場合個人認(rèn)為手機(jī)游戲?qū)W(xué)習(xí)的影響三、統(tǒng)計(jì)分析本次問卷調(diào)查過程中，共發(fā)出 45份問卷，實(shí)際收回43份問卷，其中有效問卷38份。數(shù)據(jù)的預(yù)處理：(1)找出原始數(shù)據(jù)中的系統(tǒng)缺失值，將其剔除。(2)找出預(yù)處理后的數(shù)據(jù)中，大家平均績點(diǎn)這一列的異常值。<1>箱體圖：大學(xué)生手機(jī)游戲使用情況調(diào)查報(bào)告由上面的箱體圖可以看出

3、，大家的平均績點(diǎn)的第1、12、13、14、16個數(shù)據(jù)是異常值。中間的粗線代表大家平均績點(diǎn)的中位數(shù)(2.55),方框的上下兩邊分 別為平均績點(diǎn)的上下四分位數(shù)(2.30,2.92 ),四分位距就是上下四分位數(shù)的差， 上下兩條線超過上下4分位數(shù)的1.5倍四分位距的位子。我們可以采用將有異常 值與刪去異常值情形下去分析數(shù)據(jù)以便比較。(2)利用分位數(shù)分組法將平均績點(diǎn)這個連續(xù)性的變量離散化。2 .對各個變量的進(jìn)行描述性分析(1)頻數(shù)分布表1性別頻率百分比有效百分 比累積百分 比宿效男1436.836.836.8女2463.263.2100.0_合計(jì)38100.0100.0通過上表，可以看出：本次調(diào)查的人群

4、中，男女比例各占總體的36.8%、63.2%,手機(jī)系統(tǒng)頻率百分比有效百分 比累積百分 比宿效安卓1539.539.539.5IOS1847.447.486.8Windows37.97.994.7其他25.35.3100.0合計(jì)38100.0100.0通過上表，可以看出：大家使用的手機(jī)系統(tǒng)安卓、IOS、Windows其他系統(tǒng)的比 率39.5%, 47.4%, 7.9%, 5.3%。大家使用I O S系統(tǒng)的同學(xué)占了大多數(shù)。月生活費(fèi)頻率百分比有效百分 比累積百分 比4大學(xué)生手機(jī)游戲使用情況調(diào)查報(bào)告有效300-50037.97.97.9500-1000923.723.731.61000-1500 20

5、52.652.684.21500以上615.815.8100.0合計(jì)38100.0100.0通過上表，可以看出：大家的生活費(fèi)集中在1 0 0 0 1 5 0 0之間，極少數(shù)的學(xué)生生活費(fèi)在5 0 0元以下。是否喜歡玩手機(jī)游戲頻率百分比有效百分 比累積百分 比有效非常想試37.97.97.9下1334.234.242.1還好1231.631.673.7幾乎不想1026.326.3100.0; 合計(jì)38100.0100.0通過上表，可以看出：大家對玩手機(jī)游戲的態(tài)度大多數(shù)報(bào)有一般的態(tài)度，少數(shù)同學(xué)不想玩或者很想玩手機(jī)游戲。手機(jī)上有幾款游戲頻率百分比有效百分 比累積百分 比宿效0款 615.815.815

6、.81款718.418.434.22-3款1539.539.573.73款以上1026.326.3100.0合計(jì)38100.0100.0通過上表，可以看出：大家手機(jī)上的手機(jī)游戲都在2款以上， 極少同學(xué)手機(jī)上沒 有安裝手機(jī)游戲。每天玩手游時間頻率百分比有效百分 比累積百分 比宿效 0-1小時1539.539.539.51-2小時1334.234.273.72-3小時615.815.889.53小時以410.510.5100.0上合計(jì)38100.0100.0通過上表，可以看出：大家玩手機(jī)的時間都在2小時以內(nèi)， 有少數(shù)的同學(xué)玩手機(jī) 的游戲時間會超過3個小時。為游戲支付的費(fèi)用大學(xué)生手機(jī)游戲使用情況調(diào)查

7、報(bào)告頻率百分比有效百分 比累積百分 比宿效 0兀2668.468.468.41-5元25.35.373.75-10 元37.97.981.610元以上718.418.4100.0合計(jì)38100.0100.0通過上表，可以看出：大家都不愿意為手機(jī)游戲付費(fèi)， 愿意付費(fèi)的同學(xué)大多都超 過了 1 0元。喜歡的游戲類型頻率百分比有效百分 比累積百分 比有效角色扮演類513.213.213.2休閑益智類游2257.957.971.1戲冒險(xiǎn)類37.97.978.9體市院展513.213.292.1模擬類37.97.9100.0合計(jì)38100.0100.0通過上表，可以看出：很明顯的大家都喜歡玩休閑益智類游戲

8、， 玩其他游戲的同 學(xué)都占少數(shù)，而且相對比較平均。玩手游的目的頻率百分比有效百分 比累積百分 比有效學(xué)習(xí)之余排解壓1615.815.815.8力休息之時體驗(yàn)游821.121.136.8戲無聊時候打發(fā)時2463.263.2100.0問合計(jì)38100.0100.0通過上表，可以看出：大家玩手機(jī)的目的主要是在無聊時候，打發(fā)時間，其他同 學(xué)都是因?yàn)閷W(xué)習(xí)之余打發(fā)時間，休息之時體驗(yàn)游戲。玩手游的場合頻率百分比有效百分 比累積百分 比有效課余時間J1642.142.142.16大學(xué)生手機(jī)游戲使用情況調(diào)查報(bào)告公共場所等人923.723.765.8時公父牛站寺牛8；21.121.186.8課上偷偷玩513.21

9、3.2100.0合計(jì)38100.0100.0通過上表，可以看出：大家玩手機(jī)的時間一般集中在課余時間， 有少數(shù)同學(xué)上課 偷偷玩手機(jī)。個人關(guān)于手游對學(xué)習(xí)影響的態(tài)度頻率百分比有效百分 比累積百分 比有效消極影響37.97.97.9積極影響615.815.823.7沒有影響2976.376.3100.0_合計(jì)38100.0100.0通過上表，可以看出：多數(shù)同學(xué)個人認(rèn)為玩手機(jī)游戲?qū)ν瑢W(xué)的學(xué)習(xí)沒有影響的, 1 5 . 8 %認(rèn)為有積極影響，7 . 9 %認(rèn)為有消極影響。(2)計(jì)算基本描述統(tǒng)計(jì)量理率1" “U轉(zhuǎn)用&小注5疝昨町於一¥注弓油MH=t±R*嘀甘？曼珀虹？叱，

10、呼抻iTsIfTTTT堆品手1cDDaa0>flaa101，兀its?i52 IM工川inrapi?|航1帚11201JW皿140工修?】皿】皿工岫1QI?550irc-.3£3t1241i»Q32»0-同注陽.111.401.12$LMflW1.13214超umim用1JWI331玨1軻.W2零船lil-M期1國1JI1期him孫j!«2Ml1值Ifl?xtr1 14!1儂54蟠弼4的冊HEW如mmH3J43JIJ出潮»3期蹴im1IA4如期砧*1的»?制打依rs咂TO刑MDTI5THFM刑囂1r»俳13333Q,打

11、?2.由Bi111111U1iama19 ID尋才值z444由鈿ii<xn3通過上表，可以看出：這3 8個數(shù)據(jù)均是有效的，說明在接下來的分析過程中， 用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析是合理的。1,由于表中大多數(shù)變量是定類的變量，因此我們選取其中的中位數(shù)或眾數(shù)來進(jìn) 行分析。關(guān)于大家的性別、手機(jī)系統(tǒng)、月生活費(fèi)、喜好、手機(jī)上幾款游戲、每天我拿、玩手機(jī)游戲的時間、支付費(fèi)用、游戲類型、玩游戲目的、玩手游場合、對學(xué)習(xí)的 影響態(tài)度的中位數(shù)為2 ,2,3,3,3,21,2,2,3,2,3.即這幾個變量的集 中趨勢是女、I O S系統(tǒng)、1 0 0 0 1 5 0 0元、還好、2 3款、1 2 小時、0元、休閑益智類游戲

12、、天天酷跑、無聊時間打發(fā)時間、課余時間、沒 有影響大學(xué)生手機(jī)游戲使用情況調(diào)查報(bào)告2 ,平均績點(diǎn)(連續(xù)性數(shù)據(jù))的基本描述統(tǒng)計(jì)量表N后效38缺失0均值2.610000中值2.550000眾數(shù)2.3000 a標(biāo)準(zhǔn)差.7361221、.、.廣. 力左,542偏度-.357偏度的標(biāo)準(zhǔn)誤,383峰度2.442峰度的標(biāo)準(zhǔn)誤.750全距4.0000極小值,5000極大值4.5000百分位數(shù)252.300000502.550000752.915000a,存在多個眾數(shù)。顯示最小值變異系數(shù) Cv=S/U= 0 . 736/2. 61 = 0. 282通過上表，可以看出：這3 8個數(shù)據(jù)均是有效的，說明在接下來的分析過

13、程中， 用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析是合理的均值為2 .61,說明大家的平均績點(diǎn)水平在2 . 6 1左右，中位數(shù)為2 .55, 說明大家的平均績點(diǎn)的中間位子是2 .55,眾數(shù)為2 . 3 ,說明大家平均績點(diǎn)最 多的是2 . 3 o標(biāo)準(zhǔn)差( 0.7 3 6 )方差(0.54)說明平均績點(diǎn)的離散程度， 離散程度并不是太大。偏度(-0 . 3 5 7 < 0 )說明這組數(shù)據(jù)相對于正態(tài)分布 呈左偏的狀態(tài)。峰度(2 , 4 4 2 > 0 )說明這組數(shù)據(jù)相對于正太分布相對陡峭 一點(diǎn)。全距(4 .0 0)是這組最大值和最小值之差。百分位數(shù)2 5 %是說明品 均績點(diǎn)低于2 .3 3的同學(xué)占了 2 5%,同

14、理，5 0%, 7 5 %也是同樣的意思。3 .推斷性分析(1)交叉列聯(lián)表一、研究大學(xué)生使用手機(jī)游戲的基本情況<1>性別和喜歡玩手機(jī)游戲是是否是關(guān)聯(lián)的案例處理摘要案例有效的缺失合計(jì)8大學(xué)生手機(jī)游戲使用情況調(diào)查報(bào)告N百分比N百分比N百分比性別*是否喜歡玩手 機(jī)游戲38100.0%0.0%38100.0%通過上表，可以看出：這3 8個數(shù)據(jù)均是有效的，說明在接下來的分析過程中, 用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析是合理的。性別*是否喜歡玩手機(jī)游戲交叉制表是否喜歡玩手機(jī)游戲合計(jì)非常想試 下還好幾乎不想性別男 計(jì)數(shù)343414期望的計(jì)數(shù)1.14.84.43.714.0性別中的%21.4%28.6%21.4%

15、28.6%100.0%是否喜歡玩手機(jī)游戲100.0%30.8%25.0%40.0%36.8%中的%總數(shù)的%7.9%10.5%7.9%10.5%36.8%女 計(jì)數(shù)099624期望的計(jì)數(shù)1.98.27.66.324.0性別中的%.0%37.5%37.5%25.0%100.0%是否喜歡玩手機(jī)游戲.0%69.2%75.0%60.0%63.2%中的%總數(shù)的%.0%23.7%23.7%15.8%63.2%合計(jì)計(jì)數(shù)313121038期望的計(jì)數(shù)3.013.012.010.038.0性別中的%7.9%34.2%31.6%26.3%100.0%是否喜歡玩手機(jī)游戲100.0%100.0%100.0%100.0%10

16、0.0%中的%總數(shù)的%7.9%34.2%31.6%26.3%100.0%通過上表，可得：a.對于不同性別的人群分析來說：性別為男的1 4名調(diào)查者中，非常想試下、一般、還好、幾乎不想各自人數(shù)為3 434 ,所占本組的頻率為2 1. 4 %'2 8 . 6 %'2 1 . 4 %'2 8 .6 %,性別為女的2 4名調(diào)查者中，非常想試下、一般、還好、幾乎不想各自人 數(shù)為0996,所占本組的頻率為0%'37 . 5 %'3 7 . 5 %'2 5 %, 整體分析非常想試下、一般、還好、幾乎不想各自人數(shù)所占本組的頻率為7. 9 %'3 4 . 2

17、 %'3 1 . 6 %'2 6.3%,卡方檢驗(yàn)大學(xué)生手機(jī)游戲使用情況調(diào)查報(bào)告值df漸進(jìn)(雙側(cè))Sig.Pearson 卡方5.115 a3.106似然比7.0123.072線性和線性組.9171.338合有效案例中的38Na. 5 單元格(62.5%)的期望計(jì)數(shù)少于5。最小期望計(jì)數(shù)為1.11 0通過上表可以得出：原假設(shè)HG性別和是否喜歡玩手機(jī)游戲是無關(guān)聯(lián)的備擇假設(shè)H1:性別和是否喜歡玩手機(jī)游戲有關(guān)聯(lián)的在卡方檢驗(yàn)中，由于6 2 %(>20%的期望頻數(shù)少于5,所以不能采用Pearson 卡方檢驗(yàn)，因此我們參照似然比的概率 P值為0.0 7 2 >0.05 ,接受原假設(shè)

18、。即：性別和是否喜歡玩手機(jī)游戲是無關(guān)聯(lián)的< 2 >手機(jī)系統(tǒng)和喜歡玩手機(jī)游戲是是否是關(guān)聯(lián)的 卡方檢驗(yàn)值df漸進(jìn)(雙側(cè))Sig.Pearson 卡方12.451 a9.189似然比12.8419.170線性和線性組.4461.504合有效案例中的38Na. 13單元格(81.3%)的期望計(jì)數(shù)少于5。最小 期望計(jì)數(shù)為.16。通過上表可以得出：原假設(shè)HG手機(jī)系統(tǒng)和是否喜歡玩手機(jī)游戲是無關(guān)聯(lián)的備擇假設(shè)H1:手機(jī)系統(tǒng)和是否喜歡玩手機(jī)游戲有關(guān)聯(lián)的在卡方檢驗(yàn)中，由于8 1 .馬。% >20%的期望頻數(shù)少于5,所以不能采用Pearson 卡方檢驗(yàn)，因此我們參照似然比的概率 P值為0. 1 7

19、0 >0.05,接受原假設(shè)。 即：手機(jī)系統(tǒng)和是否喜歡玩手機(jī)游戲是無關(guān)聯(lián)的<3>性別和喜歡的游戲類型是否是關(guān)聯(lián)的10大學(xué)生手機(jī)游戲使用情況調(diào)查報(bào)告案例處理摘要案例有效的缺失合計(jì)N百分比N百分比N百分比性別*喜歡的游戲38100.0%0.0%38100.0%通過上表，可以看出：這3 8個數(shù)據(jù)均是有效的，說明在接下來的分析過程中, 用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析是合理的?？ǚ綑z驗(yàn)值df漸進(jìn)(雙側(cè))Sig.Pearson 卡方 9).935 a4.042似然比10.8814.028線性和線性組 合有效案例中的N1.981381.159a. 8 單元格(80.0%)的期望計(jì)數(shù)少于5。最小 期望計(jì)數(shù)

20、為1.11 。方向度量值漸進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)誤近似值Tb近似值Sig.按林里標(biāo)Lambda對稱的.167.1041.423.155定性別因變量.357.2061.423.155呂歡的游戲類型 因變量.000.000c.c .Goodman和性別因變量.261.132/，-d.046Kruskal tau呂歡的游戲類型 因變量.085.059.013da.不假定零假設(shè)。b.使用漸進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)誤差假定零假設(shè)。c.因?yàn)闈u進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)誤差等于零而無法計(jì)算d.基于卡方近似值對稱度量值近似值Sig.按標(biāo)量標(biāo)小.511.042定Cramer 的 V.511.04211大學(xué)生手機(jī)游戲使用情況調(diào)查報(bào)告對稱度量值近似值Sig.按標(biāo)量標(biāo)小

21、.511.042定Cramer 的 V.511.042有效案例中的N38通過上表可以得出：原假設(shè)H0:性別和喜歡的游戲類型是無關(guān)聯(lián)的備擇假設(shè)H1:性別和喜歡的游戲類型有關(guān)聯(lián)的在卡方檢驗(yàn)中，由于8 0.0% (>20%的期望頻數(shù)少于5,所以不能采用Pearson 卡方檢驗(yàn)，因此我們參照似然比的概率P值為0.028<0.05 ,拒絕原假設(shè)。而根據(jù) lambda 的 P=0.155>0.05 ,接受原假設(shè)。Cramer 的 V 的 P=0.042<0.05 故拒絕 原假設(shè)，綜合各個統(tǒng)計(jì)量可知性別和是喜歡玩的手機(jī)游戲的類型是關(guān)聯(lián)的。而根據(jù)Cramer的V的觀測值為0,511 ,

22、可以看出兩變量的關(guān)聯(lián)性是較強(qiáng)的。而根據(jù)Cramer的V的觀測值為0,511 ,是正數(shù)，兩變量的關(guān)聯(lián)方向是正方向。而根據(jù)lambda的觀測值可以看到有一個量作為因變量時，觀測值為0,故兩個變量不具有對稱性。<4的天玩手機(jī)的時間和為手機(jī)游戲支付的費(fèi)用是否是關(guān)聯(lián)的卡方檢驗(yàn)值df漸進(jìn)Sig.(雙側(cè))Pearson 卡方似然比線性和線性組合有效案例中 的N18.170a19.61910.29938991.033.020.001a. 14單元格(87.5%)的期望計(jì)數(shù)少于5。最 小期望計(jì)數(shù)為.21。方向度量值漸進(jìn)標(biāo)準(zhǔn) 誤差a近似值Tb近似值 Sig.拉標(biāo)重 Lambda對稱的.200.0662.52

23、1.012fe每天玩手游時間.217.0862.399.016因變量為游戲支付的費(fèi).167.1521.013.311_用因變量12大學(xué)生手機(jī)游戲使用情況調(diào)查報(bào)告Goodman每天玩手游時間Kruskal tau因變量為游戲支付的費(fèi) 用因變量,153,223,049,093,048 c,003 ca.不假定零假設(shè)。b,使用漸進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)誤差假定零假設(shè) c.基于卡方近似值對稱度量值近似值 Sig.拉林里標(biāo) 小,691.033定Cramer 的 V,399,033有效案例中的N38通過上表可以得出：原假設(shè)HG每天玩手機(jī)的時間和為手機(jī)游戲支付的費(fèi)用無關(guān)聯(lián)的備擇假設(shè)H1:每天玩手機(jī)的時間和為手機(jī)游戲支付的費(fèi)用

24、有關(guān)聯(lián)的在卡方檢驗(yàn)中，由于87,5% (>20%的期望頻數(shù)少于5,所以不能采用Pearson 卡方檢驗(yàn)，因此我們參照似然比的概率P值為0.020<0.05 ,拒絕原假設(shè)。而根據(jù) lambda 的 P=0,012<0.05 ,拒絕原假設(shè)。Cramer 的 V 的 P=0,042<0.05 故拒絕 原假設(shè)，綜合各個統(tǒng)計(jì)量可知 每天玩手機(jī)的時間和為手機(jī)游戲支付的費(fèi)用有關(guān)聯(lián) I而根據(jù)Cramer的V的觀測值為0,399,可以看出兩變量的關(guān)聯(lián)性是較強(qiáng)的。而根據(jù)Cramer的V的觀測值為0,399,是正數(shù)，兩變量的關(guān)聯(lián)方向是正方向。而根據(jù)lambda的觀測值可以看到有一個量作為因變

25、量時，觀測值都不為0,故兩個變量具有對稱性。二、研究影響大學(xué)生使用手機(jī)游戲因素<1>玩手機(jī)游戲的目的和是否喜歡玩手機(jī)游戲是否是關(guān)聯(lián)的卡方檢驗(yàn)值df漸進(jìn)(雙側(cè))Sig.Pearson 卡方：5.933 a6.431似然比8.0306,236線性和線性組 合有效案例中的N1.452381.228a. 9 單元格(75.0%)的期望計(jì)數(shù)少于5。最小 期望計(jì)數(shù)為.47 。通過上表可以得出：原假設(shè)HG玩手機(jī)游戲的目的和是否喜歡玩手機(jī)游戲是無關(guān)聯(lián)的13大學(xué)生手機(jī)游戲使用情況調(diào)查報(bào)告?zhèn)鋼窦僭O(shè)H1:玩手機(jī)游戲的目的和是否喜歡玩手機(jī)游戲有關(guān)聯(lián)的在卡方檢驗(yàn)中，由于75.0% （>20%的期望頻數(shù)

26、少于5,所以不能采用Pearson卡方檢驗(yàn)，因此我們參照似然比的概率P值為0.236>0.05 ,接受原假設(shè)。即：玩手機(jī)游戲的目的和是否喜歡玩手機(jī)游戲是無關(guān)聯(lián)的< 2>玩手機(jī)游戲的場合和是否喜歡玩手機(jī)游戲是否是關(guān)聯(lián)的卡方檢驗(yàn)值df漸進(jìn)（雙側(cè)）Sig.Pearson 卡方11.577 a9.238似然比11.5949.237線性和線性組.1571.692合有效案例中的38Na. 14單元格（87.5%）的期望計(jì)數(shù)少于5。最小 期望計(jì)數(shù)為.39 。通過上表可以得出：原假設(shè)HG玩手機(jī)游戲的場合和是否喜歡玩手機(jī)游戲是無關(guān)聯(lián)的備擇假設(shè)H1:玩手機(jī)游戲的場合和是否喜歡玩手機(jī)游戲有關(guān)聯(lián)的在

27、卡方檢驗(yàn)中，由于87.5% （>20%的期望頻數(shù)少于5,所以不能采用Pearson卡方檢驗(yàn)，因此我們參照似然比的概率 P值為0.237>0.05 ,接受原假設(shè)。即：玩手機(jī)游戲的場合和是否喜歡玩手機(jī)游戲是無關(guān)聯(lián)的三、研究大學(xué)生使用手機(jī)游戲?qū)Τ煽兊挠绊?lt; 1>喜好玩手機(jī)游戲和學(xué)生平均績點(diǎn)是否是關(guān)聯(lián)的案例處理摘要案例有效的缺失合計(jì)N百分比N百分比N百分比是否喜歡玩手機(jī)游戲*平均績點(diǎn)（已離散化）38100.0%0.0%38100.0%通過上表，可以看出：這3 8個數(shù)據(jù)均是有效的，說明在接下來的分析過程中, 用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析是合理的。卡方檢驗(yàn)值df漸進(jìn)（雙側(cè)）Sig.Pears

28、on 卡方15.709 a12.205似然比19.93512.068線性和線性組.0511.82114大學(xué)生手機(jī)游戲使用情況調(diào)查報(bào)告有效案例中的N38a. 20單元格（100.0%）的期望計(jì)數(shù)少于5。最小期望計(jì)數(shù)為.47 o通過上表可以得出：原假設(shè)HG喜好玩手機(jī)游戲和學(xué)生平均績點(diǎn)是無關(guān)聯(lián)的備擇假設(shè)H1:喜好玩手機(jī)游戲和學(xué)生平均績點(diǎn)有關(guān)聯(lián)的在卡方檢驗(yàn)中，由于100%（>20%的期望頻數(shù)少于5,所以不能采用Pearson卡方檢驗(yàn)，因此我們參照似然比的概率P值為0.068>0.05 ,接受原假設(shè)。即：喜好玩手機(jī)游戲和學(xué)生平均績點(diǎn)是無關(guān)聯(lián)的< 2的 大玩手機(jī)游戲的時間和學(xué)生平均績點(diǎn)是

29、否是關(guān)聯(lián)的案例處理摘要案例有效的缺失合計(jì)N百分比N百分比N百分比每天玩手游時間*平 均績點(diǎn)（已離散化）38100.0%0.0%38100.0%通過上表，可以看出：這3 8個數(shù)據(jù)均是有效的，說明在接下來的分析過程中, 用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析是合理的?？ǚ綑z驗(yàn)值df漸進(jìn)（雙側(cè)）Sig.Pearson 卡方，1.689 a12.968似然比6.28212.901線性和線性組 合.1361.713有效案例中的N38a. 20 單元格（100.0%）的期望計(jì)數(shù)少于 5。最 小期望計(jì)數(shù)為.63 。方向度量值漸進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)誤 差a近似值T b近似值Sig.按順序Somers 的對稱的.043.129.331.740d

30、每天玩手游時間因變量.040.121.331.74015大學(xué)生手機(jī)游戲使用情況調(diào)查報(bào)告平均績點(diǎn)（已離散化） 因變量,046,139,331,740a,不假定零假設(shè)。b,使用漸進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)誤差假定零假設(shè)。對稱度量值漸進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)誤 差2近似值Tb近似值Sig.按順序Kendall's tau-b,043,130,331,740Kendall's tau-c,042,128,331,740丫有效案例中的N,05738,173,331,740a.不假定零假設(shè)。b,使用漸進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)誤差假定零假設(shè)通過上表可以得出：原假設(shè)HG每天玩手機(jī)的時間和學(xué)生平均績點(diǎn)是無關(guān)聯(lián)的備擇假設(shè)H1:每天玩手機(jī)的時間和學(xué)生平均

31、績點(diǎn)有關(guān)聯(lián)的在卡方檢驗(yàn)中，由于100%（>20%的期望頻數(shù)少于5,所以不能采用Pearson 卡方檢驗(yàn)，因此我們參照似然比的概率P值為0.901>0,05 ,接受原假設(shè)。同時看 Somers的 d 的 P=0,74>0,05,接受原假設(shè)。Kendall's tau-b、Kendall's tau-c 的P=0,74>0,05接受原假設(shè)。綜合各方面的統(tǒng)計(jì)量，得：每天玩手機(jī)游戲的時間 和學(xué)生平均績點(diǎn)是無關(guān)聯(lián)的。<3>生別和學(xué)生平均績點(diǎn)（用每天玩手機(jī)的時間分層）性別*平均績點(diǎn)（已離散化）*每天玩手游時間交叉制表 計(jì)數(shù)每天玩手游時間平均績點(diǎn)（已離散化

32、）合計(jì)< 2,44002,4400-2.88992.8900+0-1小時性別男2002女26513合計(jì)465151-2小時性別男4026女2237合計(jì)625132-3小時性別男0303女1023合計(jì)132616大學(xué)生手機(jī)游戲使用情況調(diào)查報(bào)告3小時以性別男1203上女0011合計(jì)1214合計(jì)性別男75214女581124_合計(jì)12131338通過上表可以得出：每天玩手機(jī)時間為0-1小時時，男生的平均績點(diǎn)2.44,的有2個，在2.44-2.89之間的有0個，大于2.89的有0個。女生的平均績點(diǎn)2.44, 的有2個，在2.44-2.89之間的有6個，大于2.89的有5個。同理分析以下的 變量。

33、4.相關(guān)性分析一、首先繪制散點(diǎn)圖110 C COC0 0 O OO 00生O O 0 QQ O O 0O O O O000活O O O OOO Q0*00d a o費(fèi)o o 0。Oa 0o Q款D 0 0Q。Q 0 D 00 Q C機(jī)游O O O O© O O Oo o o Oo q a.戲否0 0 O OO OC0 0 0o 00兒O 0 OO。a O Oo0為的O O O0 0 0O O Oo 00瓶費(fèi)O O00O Oo a o戲用支OOO OOOo時O O Q CO Q O Oo O O QQ Q Q將時O O O口 O口Oo o o大叫O O OO O 0 OO O O 0O

34、 00O O O OO O O OOO CO 00O O O QO O O OD Oo o o平隔O O OO O 0 OOO 0O O O O均敢罩aJQ、c 0 0 o0 0 00 O o <?0 Q 0 O已Q O O OQ O 0 OOO 0O O O O月生活跟 手機(jī)上方凡為郭洪常付每天打手游平均緬點(diǎn)已 派浙戲 的籥曲薩I離散化）根據(jù)散點(diǎn)圖，我們大致可以了解兩個對應(yīng)的近似相關(guān)性，具體的相關(guān)分析需 要采用下面的方法。二、計(jì)算相關(guān)系數(shù) 1性別和學(xué)生平均績點(diǎn)相關(guān)系數(shù)每天玩手游 時間平均績點(diǎn)（已 離散化）Spearman的每天玩手游時間相關(guān)系數(shù)1.000-.007-hoSig.（雙側(cè)）

35、.968N383817大學(xué)生手機(jī)游戲使用情況調(diào)查報(bào)告平均績點(diǎn)（已離散相關(guān)系數(shù)-.0071.000化）Sig.（雙側(cè)）.968.N3838通過上表可以得出：每天玩手機(jī)的時間和離散化的平均績點(diǎn)都是定序的變量，故采用spearman方法檢測。觀測每天玩手機(jī)游戲的時間和每天玩手機(jī)游戲的時間，離散化的平均績點(diǎn)和離散化的平均績點(diǎn)的p=0<0.05,即兩者有完全的線性相關(guān)，但是每天玩手機(jī)的 時間和離散化的平均績點(diǎn)的 P=0,968>0.05 ,故接受原假設(shè)，認(rèn)為兩者沒有線性 相關(guān)。<2的天玩手機(jī)的時間和為手機(jī)支付的費(fèi)用相關(guān)系數(shù)每天玩手游 時間為游戲支付 的費(fèi)用Spearman的每天玩手游時

36、間相關(guān)系數(shù)1.000_ _ * .509rhoSig.（雙側(cè)）.001N3838為游戲支付的費(fèi)相關(guān)系數(shù)_ _ * .5091.000用Sig.（雙側(cè)）.001.N3838*.在置信度（雙測）為0.01時，相關(guān)性是顯著的通過上表可以得出：每天玩手機(jī)的時間和手機(jī)支付的費(fèi)用都是定序的變量，故采用spearman方法檢測。觀測每天玩手機(jī)的時間和每天玩手機(jī)的時間，手機(jī)支付的費(fèi)用和手機(jī)支付的費(fèi)用的p=0<0.05,即兩者有完全的線性相關(guān)，而且每天玩手機(jī)的時間和為手機(jī)支 付的費(fèi)用的P=0,001<0.05,而且p=0.001<0.01,故拒絕原假設(shè)，認(rèn)為兩者強(qiáng)線性 相關(guān)。二、偏相關(guān)分析每天

37、玩手游時間和學(xué)生平均績點(diǎn)（控制變量-性別） 相關(guān)性控制變量平均績點(diǎn)（已 離散化）每天玩手游 時間性別平均績點(diǎn)（已離散相關(guān)性1.000.174化）顯著性（雙側(cè)）.303df035每天玩手游時間相關(guān)性.1741.000顯著性（雙側(cè)）.303.df350每天玩手機(jī)的時間和離散化的平均績點(diǎn)都是定序的變量，將性別作為控制變量， 采用偏相關(guān)。觀測每天玩手機(jī)的時間和每天玩手機(jī)的時間，離散化的平均績點(diǎn)和離散化的平均績點(diǎn)的p=0<0.05,即兩者有完全的線性相關(guān)，但是每天玩手機(jī)的時18大學(xué)生手機(jī)游戲使用情況調(diào)查報(bào)告間和離散化的平均績點(diǎn)的 P=0.303>0.05 ,故接受原假設(shè)，認(rèn)為兩者沒有線性相

38、關(guān)。四、檢驗(yàn)方法<1>單樣本t檢驗(yàn)-檢驗(yàn)平均績點(diǎn)均值U=Uo單個樣本統(tǒng)計(jì)量N均值標(biāo)準(zhǔn)差均值的標(biāo)準(zhǔn) 誤平均績點(diǎn)382.610000 .7361221 .1194148從表中可知，28個有效值，均值為2.61 ,標(biāo)準(zhǔn)差為0.736,及平均成績的離散 程度不大，均值的標(biāo)準(zhǔn)誤=0.119,是標(biāo)準(zhǔn)差除以根號均值。單個樣本檢驗(yàn)檢驗(yàn)值=2.5tdfSig.（雙 側(cè)）均值差 值差分的95%置信 區(qū)間下限上限平均績 點(diǎn).92137.363.110000 0-.131957.351957原假設(shè)HG平均績點(diǎn)均值U等于Uo=2.5備擇假設(shè)H1:平均績點(diǎn)均值U不等于Uo=2.5由于P=0.363>0.

39、05 ,故接受原假設(shè)，認(rèn)為平均績點(diǎn)均值 U等于Uoo<2>兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)-檢驗(yàn)?zāi)信骄凕c(diǎn)均值 U1-U2=0組統(tǒng)計(jì)量性別N均值標(biāo)準(zhǔn)差均值的標(biāo)準(zhǔn) 誤平均績點(diǎn)男142.328571 1.0155927 .2714286女242.774167 .4608680.0940743男生平均績點(diǎn)為2.33,女生均值為2.77,兩者的差異挺大的獨(dú)立樣本檢驗(yàn)方差方程的_evene檢驗(yàn)均值方程的t檢驗(yàn)二Sig.tdfSig.（雙側(cè)）均值差 值標(biāo)準(zhǔn)誤 差值差分的 95%置信區(qū)間下限上限平均績假設(shè)方差點(diǎn)相等假設(shè)方差 不相等4.698.037-1.85 9-1.55 13616.179 .071140-.4455 952-.4455952.2397300.2872689-.9317 902-1.054 0315.0405 997.1628 410原假設(shè)H0:男女平均績點(diǎn)均值U1-U2=0擇假設(shè)H1:不認(rèn)為均績點(diǎn)均值U1-U2=0分兩步進(jìn)行檢驗(yàn)，第一步，兩方差差異是否顯著的F檢驗(yàn)，該檢當(dāng)?shù)腇統(tǒng)計(jì)量的19大學(xué)生手機(jī)游戲使用情況調(diào)查報(bào)告觀測，為4.698, P值為0.037<0.05,拒絕原假設(shè)，認(rèn)為兩方差存在顯著差異。 第二部，兩總體均值差的檢驗(yàn)，在第一步，中，由于兩總體方差存在顯著差異， 應(yīng)看第二行的t檢驗(yàn)結(jié)果P=0.14>0.05,接受原假設(shè)，即認(rèn)為男女平均績點(diǎn)均值