挑戰(zhàn)杯-直播三線表

1、3.2數(shù)據(jù)分析待補充待補充數(shù)據(jù)分析本次問卷共收到522份原始樣本，首先修改變量名和變量類型，刪除填寫時間為1113秒的樣本，然后通過Select case選擇是北大學生并且看過直播的樣本，有效樣本共計284份。一、描述性分析一）基本信息1、性別樣本性別分布頻次百分比男14450.7女14049.3總計284100.0不同院系的樣本性別分布理學部信息與工程科學部人文學部社會科學學部經(jīng)濟與管理學部醫(yī)學部跨學科類男2427152826204女88216324151總計3235369150355觀看不同類型直播的樣本性別別分布游戲直播明星直播(聊天/演唱會/發(fā)布會等)秀場直播(素人/網(wǎng)紅主播聊天/展示

2、才藝)生活直播(美食/戶外/校園)專業(yè)領域直播(體育/財經(jīng)/美妝/教育)其他男84121211196女20472225224總計1045934364110可以看出，本次問卷的有效樣本中，總體性別分布均勻，男女性樣本基本相當。在考慮到院系分布的因素時，我們發(fā)現(xiàn)理學部和信息與工程科學部的樣本中男性明顯多于女性，人文學部和社會科學學部的樣本中女性明顯多于男性，其他學部基本相當，與一般情況相符。在觀看不同類型直播的樣本中，觀看游戲直播的男性明顯多于女性，觀看明星直播的女性明顯多于男性，其他情況相差不大。2、院系樣本院系分布頻率百分比理學部3211.3信息與工程科學部3512.3人文學部3612.7社會

3、科學學部9132.0經(jīng)濟與管理學部5017.6醫(yī)學部3512.3跨學科類51.8總計284100.0 可以看出，我們本次收集的樣本基本涵蓋理工、人文、社科三大學類，其中社會科學學部的樣本最多，其次為經(jīng)濟與管理學部、人文學部、信息與工程科學部、醫(yī)學部和理學部，跨學科類的樣本最少。3、生活費樣本的生活費分布頻率百分比0-999元2910.21000-1499元7225.41500-1999元8730.62000-2499元5318.72500-2999元134.63000元及以上3010.6總計284100.0從上表可以看出，本次收集的樣本中，每月生活費在1500-1999元的學生最多，其次是月生

4、活費在1000-1499元的學生，大多數(shù)屬于低消費水平。二）觀看直播中的行為特征1、主要觀看的直播類型樣本主要觀看的直播類型分布頻率百分比游戲直播10436.6明星直播(聊天/演唱會/發(fā)布會等)5920.8秀場直播(素人/網(wǎng)紅主播聊天/展示才藝)3412.0生活直播(美食/戶外/校園)3612.7專業(yè)領域直播(體育/財經(jīng)/美妝/教育)4114.4其他103.5總計284100.02、觀看直播的頻率樣本觀看直播的頻率分布頻率百分比每天三次以上176.0每天一兩次227.7每周三四次3612.7每周一二次5419.0每月一二次5820.4幾個月一次或更少9734.2總計284100.03、直播功能

5、的使用頻率樣本各項直播功能的使用頻率發(fā)送彈幕打賞主播分享直播關注主播私信主播頻次百分比頻次百分比頻次百分比頻次百分比頻次百分比從不9934.920070.418364.48831.023081.0偶爾10235.95519.45318.76823.9279.5有時3713.0196.7248.57325.7144.9經(jīng)常3512.382.8165.63813.4113.9總是113.920.782.8176.020.7總計284100.0284100.0284100.0284100.0284100.0綜上，我們可以看出，樣本的直播行為具有偏好游戲直播、觀看頻率低、直播功能使用頻率低的特征。從主

6、要觀看的直播類型來看，觀看游戲直播的學生最多，觀看明星直播和專業(yè)領域直播的學生居次，觀看其他直播的學生最少。從觀看直播的頻率來看，樣本中有54.6%的學生選擇幾個月一次或更少和每月一二次的低頻段。從直播功能的使用頻率來看，總體集中于從不和偶爾使用各項直播功能。對于直播間內(nèi)的功能（彈幕、打賞）的使用，發(fā)送彈幕的使用頻率明顯高于打賞主播的使用頻率；對于直播間外的功能（分享、關注、私信）的使用，關注的頻率最高，分享次之，私信最低；在與主播的直接互動（彈幕、打賞、關注、私信）中，關注的頻率最高，發(fā)送彈幕次之，打賞頻率較低，私信最低。三）對直播的想法和態(tài)度1、對直播行為的想法樣本對各種直播行為想法的認同

7、度很不同意不同意不確定同意非常同意總計我與其他用戶有相同的興趣點頻次112610212520284百分比3.99.235.9447100我認同其他用戶的彈幕內(nèi)容頻次1871131595284百分比6.32546.120.81.8100我會特意觀看某些主播的直播頻次29422814243284百分比10.214.89.95015.1100我會關注主播在其他平臺上的消息頻次4458708923284百分比15.520.424.631.38.1100我會推薦主播給其他人頻次5574795818284百分比19.426.127.820.46.3100我想與主播在現(xiàn)實生活中聯(lián)系頻次10880493017

8、284百分比3828.217.310.66100我想與其他用戶在現(xiàn)實生活中聯(lián)系頻次1368236219284百分比47.928.912.77.43.2100由上表可知，對于直播行為的想法中，樣本對于相同興趣點的認同度比較高，對于彈幕內(nèi)容的認同度比較低；對于主播的關注度比較高。2、對直播的態(tài)度樣本對直播的態(tài)度很不同意不同意不確定同意非常同意總計直播豐富了我的日常生活頻次19407113519284百分比6.714.125.047.56.7100直播浪費了我很多時間頻次25711116512284百分比8.825.039.122.94.2100直播讓我認識了新的朋友頻次10610243249284

9、百分比37.335.915.18.53.2100直播增加了我與朋友之間的共同話題頻次655570904284百分比22.919.424.631.71.4100直播讓我領略了不一樣的世界頻次43407011219284百分比15.114.124.639.46.7100直播豐富了我的知識某一領域的技術頻次50446011218284百分比17.615.521.139.46.3100直播妨礙了我的日常生活頻次9511551176284百分比33.540.518.06.02.1100在上表中，對直播的正面態(tài)度包括：豐富生活，認識新朋友，增加共同話題，領略不同世界和豐富知識；負面態(tài)度包括浪費時間和妨礙生

10、活?？傮w來看，樣本對直播的態(tài)度偏向于正面，對于豐富生活、增加話題、領略不同世界和豐富知識四項，多數(shù)人選擇同意；對于浪費時間，多數(shù)人選擇不確定，對于妨礙生活，多數(shù)人選擇不同意。二、測量與變量處理數(shù)據(jù)中的變量主要有基本信息，包括性別、院系和生活費，前兩者為定類，后者為定序變量；直播觀看的行為包括類型、時間和數(shù)量等；對直播行為的想法和對直播的態(tài)度各有七項變量，都屬于定序變量?；映潭劝ㄖ辈ビ^看的頻率和各項直播功能的使用頻率，都是定序變量。三、結果與分析互動程度的關系的影響因素我們將直播中的互動程度分為兩類：一是觀看頻率，具體操作為觀看直播的頻率、每次觀看直播花費的時間、每月花費在直播平臺上的金額；

11、二是直播功能的使用頻率，包括發(fā)送彈幕、打賞主播、分享直播、關注主播、私信主播的頻率和關注主播的數(shù)量。由于測量的變量多數(shù)是定類、定序變量，通過相關分析發(fā)現(xiàn)，觀看直播的類型、對于直播的態(tài)度都與直播中的互動程度顯著相關。下面做具體說明：1、觀看直播頻率的影響因素自變量因變量：觀看直播的頻率（定序）檢驗方式顯著性和數(shù)值觀看直播的類型goodman和kruskal的 tau-y系數(shù)顯著（sig.=0.000）觀看直播的原因卡方 Chi-Square不顯著 總體上看，受訪者觀看直播的頻率較低，但觀看游戲直播的受訪者在觀看頻率上明顯高于觀看其他類型直播的受訪者；性別、院系和觀看直播的類型與觀看頻率存在顯著相

12、關性，但相關強度較弱，生活費、看直播的原因與觀看頻率沒有顯著相關性。2、直播功能使用頻率的影響因素自變量因變量：發(fā)送彈幕的頻率（定序）檢驗方式顯著性和數(shù)值觀看直播的類型卡方 Chi-Square不顯著發(fā)送彈幕的原因goodman和kruskal的 tau-y系數(shù)顯著（sig.=0.027）觀看直播的原因卡方 Chi-Square不顯著自變量因變量：打賞主播的頻率（定序）檢驗方式顯著性和數(shù)值觀看直播的類型卡方 Chi-Square不顯著觀看直播的原因goodman和kruskal的 tau-y系數(shù)顯著（sig.=0.003）自變量因變量：分享直播的頻率（定序）檢驗方式顯著性和數(shù)值觀看直播的類型g

13、oodman和kruskal的 tau-y系數(shù)顯著（sig.=0.014）觀看直播的原因goodman和kruskal的 tau-y系數(shù)顯著（sig.=0.033）自變量因變量：關注主播的頻率（定序）檢驗方式顯著性和數(shù)值觀看直播的類型卡方 Chi-Square不顯著觀看直播的原因goodman和kruskal的 tau-y系數(shù)顯著（sig.=0.002）自變量因變量：私信主播的頻率（定序）檢驗方式顯著性和數(shù)值觀看直播的類型卡方 Chi-Square不顯著觀看直播的原因goodman和kruskal的 tau-y系數(shù)顯著（sig.=0.000）總體上看，受訪者觀看直播的類型與直播互動的頻率存在顯

14、著相關性，主要表現(xiàn)為與觀看直播頻率、每次觀看直播花費的時間、每月花費在直播平臺上的金額、分享直播的頻率和關注主播數(shù)量上的顯著相關。猜測其他不相關的原因為無論觀看何種直播類型，被調(diào)查的樣本的互動頻率都不高，因此體現(xiàn)不出各直播類型間的差異。通過下文中對觀看游戲直播的樣本的進一步分析，我們認為觀看游戲直播的群體有更高的參與直播互動的積極性。2、對直播行為的想法和態(tài)度 通過相關分析發(fā)現(xiàn)，基本每一項直播行為的想法和態(tài)度都對觀看頻率、直播功能的使用等互動程度顯著相關。二）游戲直播中的受眾行為分析選擇主要觀看游戲直播的受訪者，發(fā)送彈幕和關注主播的頻率較高，相較于總體，互動頻率更活躍；觀看直播的原因多為放松心

15、情、打發(fā)心情和學習技術；觀看直播的頻率以每周一二次和每周三四次居多，頻率明顯高于總體。1、直播功能的使用頻率游戲直播的樣本各項直播功能的使用頻率發(fā)送彈幕打賞主播分享直播關注主播私信主播頻次百分比頻次百分比頻次百分比頻次百分比頻次百分比從不2927.96562.57067.32019.28985.6偶爾4038.52927.92322.12625.01110.6有時1615.487.754.83533.721.9經(jīng)常1615.411.021.91413.511.0總是32.911.043.898.711.0總計104100.0104100.0104100.0104100.0104100.0游戲各項功能的使用