大学城出行特征调研大数据分析资料报告.docx

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大学城出行特征调研大数据分析资料报告

松江大学城七校师生出行特征调查分析报告

市城市综合交通规划研究所

工程技术大学城市轨道交通学院

2010年1月

附件一

附件二

第一篇

调查方案与过程

第1章大学城师生出行特征调查方案

1.1调查目的

在九号线沿线站点中，大学城站主要服务于大学城的师生通勤和通学需求，客流量较大，在整个九号线客流中占有重要地位，为了解大学城师生的出行特征，以与对九号线的利用和评价情况，特进展本次调查，以期估计九号线客流开展潜力，提出客流促进措施，促进九号线的利用率，并使九号线更好的为大学城师生服务。

1.2调查对象

大学城中7个高校的全体学生以与全体教职工人员基于大学城出行的出行特征，尤其关注大学城师生通勤通学出行、出入松江出行对九号线以与其竞争方式—小汽车、以与与九号线线路走向相近的公交车〔见附件1〕--的利用以与评价情况，以与师生出行方式选择的意愿对相关改善措施的敏感程度。

基于以上调查，了解松江大学城师生出行的根本特征，确定制约九号线客流增长的关键因素，以期提出促进九号线客流增长措施。

1.3调查形式

分学生和学校教职员工两种问卷分别进展：

1）教职员工采用按系别整群抽样，问卷形式为自填问卷，具体实施方法为办公室集中填答法，问卷上附填答说明，并在填答之前简单指导。

2）学生采取按班级或系别整群抽样，问卷形式仍为自填问卷，具体实施方法为教室集中填答法，附填答说明，并在填答之前简单指导。

1.4调查容

1.4.1根底信息

根底信息是问卷必不可少的容，同时，局部根底信息能够给出行信息做出解释，如是否常驻居民，是否拥有私家车以与学校职员的工作性质等。

1.4.2出行信息

针对师生使用九号线或其竞争交通方式—往来于松江与市区的公交车、小汽车--而发生的出行，调查出行的目的，出行频率，交通方式，出行总花费时间，等待时间，换乘时间，出行链中各种交通方式分别的乘坐时间，以与出行费用等等。

意图是了解大学城师生的出行特征，以与九号线在大学城师生出行中的分担率情况。

配合进一步的满意度调查与意愿调查，分析九号线客流增长趋势，提出促进客流增长措施。

1.4.3满意度信息

〔1〕出行选用该种交通方式的原因

对应于出行链中的出行方式，调查选择该出行方式的原因，从而了解九号线相对于其竞争方式的优势和劣势。

但存在如下几个可能性，如：

旅客可能是因为喜欢开车而坚持选择私家车出行，乘客可能是习惯了一直以来乘坐的公交线路而由于思想惰性不曾想过改变等，这些因素都会造成结论效度不高。

〔2〕出行不选用九号线出行的原因

不同于前者，该信息直接指出了九号线的不足之处，对于指定改善措施有重要的指导意义。

调查体系框架图如下：

图1.1大学城站师生出行特征调查指标框架图

1.5调查的具体指标与调查问卷

1.5.1学生

〔1〕根底信息

性别、年级、学校、系别、家庭收入情况、是否拥有私家车、是否本地人，假如是家庭住址；是否打工，假如是，打工地址。

〔2〕出行信息

a）通学出行：

以周为周期采集数据：

通勤出行链中每段出行的起讫点〔地点、时间〕、出行费用、出行频率、出行使用的交通方式、使用该交通方式的原因、不使用九号线的原因等。

b）在校期间出行：

以周为周期采集数据，统计出行目的、出行起讫点〔地点、时间〕、出行费用、出行频率、出行使用的交通方式。

〔3〕满意度信息

a）出行选用该种交通方式的原因；

b）出行不使用九号线的原因。

1.5.2教师

〔1〕根底信息

学校、性别、年龄、家庭收入情况、是否拥有私家车、家庭住址、工作性质等。

〔2〕出行信息

a）通勤出行：

以周为周期采集数据：

通勤出行链中每段出行的起讫点〔地点、时间〕、出行费用、出行频率、出行使用的交通方式、使用该交通方式的原因、不使用九号线的原因等。

b）在校期间出行：

以周为周期采集数据，统计出行目的、出行起讫点〔地点、时间〕、出行费用、出行频率、出行使用的交通方式、使用该交通方式的原因、不使用九号线的原因等。

〔3〕满意度信息

a）出行选用该种交通方式的原因；

b）出行不使用九号线的原因。

具体调查问卷见附件2。

1.6调查实施方案

1.6.1抽样

〔1〕大学城师生情况

从选择样本容量的需求出发统计大学城师生数量，考虑出行特征的复杂性和异质性，抽样时涉与分层抽样，即以学生年级以与学生生源地〔本地、外地生〕两个因素为基准将大学城的师生划分为假如干层次，各层次的人数总体见表1.1：

表1.1大学城师生人数与构成情况

学生数

立信

外贸学院

工技大

华政

东华

视觉艺术

上外

∑

1年级

总数

2181

2325

4322

3100

2000

800

1800

16528

外地

1000

660

600

1800

1000

400

800

6260

2年级

总数

2157

2325

4482

3100

2000

1000

1800

16864

外地

281

660

300

1800

1000

500

800

5341

3年级

总数

1928

2325

4253

2900

2000

1000

1800

16206

外地

200

660

30

1800

1000

500

800

4990

4年级

总数

1783

2325

4108

2818

2000

287

1559

14880

外地

200

660

30

1700

1000

140

705

4435

∑

8049

9300

17165

11918

8000

3087

6959

64478

总教师数

730

850

1500

1000

1500

175

1500

7255

〔2〕样本容量的选择

当样本规模为30以上时，样本称为为大样本，其平均值的分布将接近于正态分布，这样就可以运用统计学的公式。

统计学中的计算公式：

n=t2*s2/e2〔1〕

式中：

n—样本容量

T—置信度所对应的临界值

S--总体的标准差

E—为抽样误差

或者，也可以用以下公式：

m=t2*p*（1-p〕/e2〔2〕

式中：

m--样本容量

P—总体的成数或百分比

T，e—同上公式

以上式中的t是可以通过查表获得，如置信度为95%时t=1.9645，置信度为98%时t=2.055，抽样误差e由研究者根据需要确定，本次研究拟采用e=2%。

而总体的标准差和p是较为难确定的量，总体标准差可以通过对前人所作的关于同一总体的普查或抽样调查资料计算估计总体标准差，也可以采用保守的方法，取p=0.5，这样p*（1-p）为最大值。

考虑到本次调查不是普查类，因此应选用较高的置信度与较小的抽样误差，将p=0.5，t=2.055，e=2.0%代入上式可得n=2600。

采用另外一种算法，充分考虑总体的数量，此时，可以用公式〔3〕：

〔3〕

仍然选择，为保证较高精度，B=0.02，如此所需样本容量为2500份。

另外，在网上也有专门计算样本容量的软件，取置信区间是2%的情况下，得到的样本容量是2324份。

截图如图1所示：

综上，考虑到问卷的有效回收率与废卷率，样本容量加以扩大，本次调查拟采用样本容量为4000份。

按教师和学生人数比例分配样本容量分别为：

教师问卷量500份，学生问卷3500份。

〔3〕抽样方式

①教师样本的抽取方式。

由于无法获得详细的教师信息，各属性〔如男女、职称〕教师在学校和学院间分布不了解，从常规上判断，一个院系中的教师与学校整个教师的差异不会很大，因此教师抽样采用概率抽样中的整群抽样方法，但是注意抽取的院系中，教师样本应具有一定代表性，如男女比例适当，另外，助教、讲师、副教授、教授都要占有一定的比例，住松江与不住松江的教师样本量不应少于100。

具体抽取群体与数量见表1.2：

表1.2大学城各校教师样本抽取量

上外

100

法学+翻译学院

工技大

100

轨道交通学院40,管理学院60

华政

100

法律+经济法学院

东华

100

信息科学与技术学院、纺织学院

立信

50

工商管理、会计与财务

外贸

50

国际经贸学院、金融学院

视觉艺术学院

0

∑

500

注：

由于不可预见的一些原因，可能会对以上样本的抽取量进展小围的修整。

②学生样本的抽取

在获得的学生信息中，已经掌握各层次的人员数量构成，因此采用分层抽样为主的抽样方式，结合以纯随机抽样以与整群抽样。

其间需要被抽中的辅导员的大力帮助和配合。

如，按照各层次学生在总数中所占的比例，工技大一年级生抽取的样本应为170人左右，其中本地生大约140人，外地生约30人。

抽取工技大一年级中的某一个系，请该系一年级的辅导员教师协助完成，辅以个别学生的增减，从而达到所要求的本地外地生的数量。

表1.3大学城各层次学生的样本抽取量

学生数

立信

外贸学院

工技大

华政

东华

视觉艺术

上外

∑

1年级

总数

110

130

220

170

110

0

100

840

外地

60

35

40

100

55

0

40

330

2年级

总数

110

130

220

170

110

90

120

950

外地

30

35

0

100

55

45

40

305

3年级

总数

100

130

220

170

110

0

100

830

外地

30

35

0

100

55

0

40

260

4年级

总数

100

130

220

150

110

90

80

880

外地

30

35

0

100

55

45

40

305

∑

420

520

880

660

440

180

400

3500

注：

由于不可预见的一些原因，可能会对以上样本的抽取量进展小围的修整。

为了方便学院领导联系工作，每个学校选择2个规模较大的院系，该院系的学生和教师拟定为进展本次调查对象，假如仍然出现如数量不够或调查对象结构不符合要求的情况，如此请该院系联系人解决。

选择院系的依据是各学校学院介绍的，以与09年招生计划。

1.6.2调查的场所、时间、方式

〔1〕教师调查

Ø场所：

选在学校的会议室；

Ø时间：

9月21~23日，每个学校例会时间，在此期间，按规定教师需要到达学校，因此比拟容易集中；

Ø方式：

采用自填问卷的方式，之前辅以口头上和纸质版的填写说明，在填写问卷中间，数名培训合格的访问员监视被访问人的填写，对其疑惑进展解释，并与时指出错误。

〔2〕学生调查

首先联系相关系的辅导员，在征得同意并答应帮助之后，了解该系的课程安排，选择一次全系学生都参加的课。

Ø场所：

在该课的大教室进展；

Ø时间：

9月21~23日，在课程完毕的时候进展；

Ø方式：

采用自填问卷的方式，之前辅以口头上和纸质版的填写说明，在填写问卷中间，数名培训合格的访问员监视被访问人的填写，对其疑惑进展解释，并与时指出错误。

1.6.3试调查与访问员的培训

〔1〕试调查

选择50人左右，包括学过交通调查与数据分析的大二年级学生15名左右，以与不是本专业学生的大一、二、三、四年级的学生各7、8名。

检查问卷填答的结果，并让学生提出意见和建议，发现调查问卷的问题所在，以与容易让被访问人疑惑的地方，在此根底上改良问卷、问卷说明。

〔2〕访问员的来源：

工程技术大学轨道交通学院运营管理系的教师，以与系统学过交通调查与数据分析的大二年级学生，选择依据根据学生对课程的掌握程度以与学生的表达交际能力。

〔3〕访问员数量与分组：

25人左右，其中学生20名，教师5名，教师作为小组负责人。

调查小组分为5小组，每组一位教师为负责人，4名学生，学生由试调查确定，1013071/2学生：

1．何静：

工技大+视觉艺术学院对象：

教师+学生

2．颖雪：

立信+外贸对象：

教师+学生

3．健：

上外对象：

教师+学生

4．黄远春：

东华对象：

教师+学生

5．丁小兵：

华政对象：

教师+学生

〔4〕访问员的选拔

在试调查的同时，观察系统学过交通调查与数据分析的大二年级学生，选拔其中比拟优秀的适合做问卷的学生。

〔5〕调查员的培训容：

1o了解自己在调查中的作用和工作。

2o在试调查的根底上，逐条讲解问卷，以与问卷中容易出现错误和疑惑的地方。

3o由经验丰富的督导员带领访问员进展模拟访问。

1.6.4辅助手段

〔1〕介绍信、礼品：

在学生调查中，征得辅导员的同意和帮助是至关重要的，为此，需要出具学院以与市城市综合交通规划研究所的介绍信以与明。

另外，为了回报辅导员的帮助，需要给辅导员以一定的报酬或礼品。

〔2〕礼品：

为了提高被访问者填答问卷的积极性，不管是学生、教师做问卷都要发一些纪念品。

另外，辅导员与相关的中介介绍人员也需要派发礼品。

〔3〕租借会议室。

在教师问卷时，场所选在少大型的会议室。

第2章调查与数据筛选录入过程

2.1调查过程

2.1.1．学生调查

学生调查于9月14日，15日开始，一直延续到10月28日，一般在每周的周一、二、三进展问卷调查，其间由于国庆节造成10月1日至18日不能进展调查。

调查方式在工程技术大学和视觉艺术学院采用的是教室集中自填问卷法，安排在周1～3上课时间或课间时间，而其他学校由于未能争取到协助，只能进展宿舍个人访问调查，安排在每周周1、2晚上6：

30～9：

30。

2.1.2．教师调查

教师调查于10月15日开始，至11月10日完毕，后因样本结构不合理，局部学校样本量不足，在12月初补做一次调查。

教师调查采取办公室集体自填问卷法实施困难，最终采取办公室个人访问调查。

并获取局部辅助信息，如各个学校教师班车的班次和时间、费用等。

2.2数据筛选

数据筛选时遵循以下原如此：

①筛选出由于调查人员舞弊造成的废卷；

②去除调查问卷中，关键信息缺失较多，或填写过于简单的问卷；

③对于局部信息缺失，或局部信息有小错误〔如出发时间是13：

30，到达时间市2：

00类似的错误〕，但可以通过问卷本身信息进展复原的问卷进展保存。

局部信息缺失，但其他信息较全的问卷保存—这也造成后续数据分析时，样本基数不同。

2.3问卷数据录入

制作统一的录入模版，将问卷上的信息全部录入EXCEl表格〔录入数据见电子文档〕。

录入过程中采用编码录入简化录入形式〔如出行目的是通勤、通学，如此在相应单元格填写“1〞〕，并在录入表格中详细说明编码含义，提高后期数据处理速度。

由于问卷录入由多人进展，录入形式、用语等存在不统一，不利于后期的数据处理，因此需对录入数据进展统一化处理。

第二篇

大学城学生出行特征调查报告

第1章样本特征

1.1样本容量

在发出的近4000份的问卷中，回收问卷3600份左右，有效问卷为3227份，再次整理后去除废卷71份，最终得到的有效问卷为3156份。

由于大学城实际学生数为6万人左右，之前7万人的数据包含了非松江校区的局部学生数，因此，以5%的抽样率来看，样本容量是满足要求的。

样本具体数据信息见附表。

1.2样本构成

1.2.1各校样本量

各个学校学生样本量如如下图表所示，并且对于以下的各项指标，各学校部样本结构根本符合学校学生总体结构。

〔有一个样本没有写学校〕

表1.1各校样本量

学校名称

东华

工大

华政

立信

上外

视觉

外贸

总计

样本量

459

898

647

277

279

155

440

3155

图1.1各校样本量分布示意图

1.2.2性别比和生源地

女生样本量1785个，占57%，男生样本量为1371，占43%；外地生共1366个，占43%，本地生共1790个，占57%。

1.2.3家庭收入情况比

在此次的被调查者中的家庭收入水平情况如下所示：

表1.2样本家庭收入情况

家庭收入水平

好

较好

中等

较差

差

个数

147

343

2145

435

86

图1.2样本家庭收入情况示意图

该图所示的是家庭收入水平情况，从图可知，中等家庭收入水平的出行者比例达67%，占绝大多数。

1.2.4年级构成

表1.3样本年级构成

年级

一年级

二年级

三年级

四年级

样本量

898

984

720

554

图1.3样本年级构成示意图

由于大四学生忙于实习和找工作，很多不在学校，因此相对样本量较少，而大二和大三学生，出行差异性不大。

1.2.5生家庭住址

表1.4样本居住地址比例表

家庭区

样本量

比例

家庭区

样本量

比例

宝山

102

6.9%

闵行

122

8.3%

长宁

87

5.9%

南汇

31

2.1%

崇明

33

2.2%

浦东

258

17.6%

奉贤

30

2.0%

普陀

122

8.3%

虹口

83

5.7%

青浦

34

2.3%

黄浦

46

3.1%

松江

61

4.2%

嘉定

37

2.5%

徐汇

99

6.7%

金山

53

3.6%

浦

117

8.0%

静安

30

2.0%

闸北

90

6.1%

卢湾

33

2.2%

总计

1468

100.0%

图1.4样本居住地址比例示意图

第2章出行特征根底信息

2.1出行频率

2.1.1总体出行频率

松江大学城七大高校学生的出行频率〔次/周〕如下所示〔出行频率为原始数据中1、2、3出行的频率之和，计算从学校离开的出行频率，不包括回程〕：

表2.1样本出行频率比例

出行频率〔次/周〕

样本量

比例

0

770

24.4%

1

2028

64.3%

2

309

9.8%

3

31

1.0%

4

10

0.3%

5

5

0.2%

6

1

0.0%

7

2

0.1%

总计

3156

100.0%

图2.1样本出行频率比例示意图

该图所示的是松江大学城七大高校学生的出行频率，从图中可知：

Ø绝大多数人的出行频率为1次〔占64.35%〕，这是由于大多数的本地生在学校期间一般不出行，每周只进展来往学校的一次出行，其余娱乐出行都在市区。

而外地生一周可能出行一次购物或娱乐或探亲访友；

Ø有少数人的出行频率为2次〔占9.8%〕；

Ø极少数人的出行频率为3、4、5、6、7次所占的比例更少；

Ø一次出行也没有的人占总数的24.4%。

下面分别研究各影响因素如生源地、性别、家庭收入等对出行频率的影响。

2.1.2生源与出行频率

生源对出行频率的影响如下所示〔分生和非生，分别计算出行频率为原始数据中1、2、3出行的频率之和，这里仍只计算从学校离开的出行频率，不包括回程〕：

表2.2样本生源与出行频率

出行频率

非生样本量

比例

生样本量

比例

总计

0

660

48.3%

110

6.1%

770

1

610

44.7%

1418

79.2%

2028

2

73

5.3%

236

13.2%

309

3

13

1.0%

18

1.0%

31

4

5

0.4%

5

0.3%

10

5

4

0.3%

1

0.1%

5

6

0

0.0%

1

0.1%

1

7

1

0.1%

1

0.1%

2

总计

1366

100.0%

1790

100.0%

3156

总出行人次/周

842

1982

平均出行人次/周

图2.2样本生源与出行频率示意图

通过计算，非生每周的平均出行人次为0.616，生为1.107。

假如包括回程在，如此总体的出行为非生出行为1.232人次/周，生为2.214人次/周。

并由以上图表可以看出：

Ø本地生出行频率为1的概率为79.2%，远远大于其它频率的出行，这一次的出行根本都是往来于学校和家的通学出行。

Ø本地生在校出行2次的也有236次，占13.2%，但是这2次出行大多数为回家2次，少量购物和走亲访友出行。

Ø外地生不出行的概率最高，达到48.3%。

Ø外地生出行频率为1的概率仅次之，为44.7%，这其中购物出行最多〔270个，占总数610的近一半〕，其次为娱乐和走亲访友出行〔各149和124个〕，其它出行为44个，打工出行为17个。

Ø外地生出行频率为2的概率为5.3%，出行目的结构与出行频率为1的相似。

2.1.3性别与出行频率

表2.3样本性别与出行频率

总出行频率

女生

比例

男生

比例

总计

0

460

25.8%

310

22.6%

770

1

1131

63.4%

897

65.4%

2028

2

171

9.6%

138

10.1%

309

3

15

0.8%

16

1.2%

31

4

5

0.3%

5

0.4%

10

5

3

0.2%

2

0.1%

5

6

0

0.0%

1

0.1%

1

7

0

0.0%

2

0.1%

2

总计

1785

100.0%

1371

100.0%

3156

图2.3样本性别与出行人数示意图

计算可知，男生平均出行率为0.927次/人*周，女生为0.870次/人*周。

从上表分析可得，男女生出行频率根本一样，甚至女生无出行的比例比男生还要高一点，这跟以往的认识有所不同。

分析可得，性别对于大学城学生出行频率影响较小。

2.1.4家庭收入与出行频率

家庭收入分别为好、较好、一般、较差、差情况下的出行频率：

表2.4样本总出行频率

总出行频率

1

2

3

4

5

总计

0

56

81

525

97

11

770

1

79

220

1379

285

65

2028

2

11

34

212

45

7

309

3

6

19

5

1

31

4

1

6

2

1

10

5

2

2

1

5

6

1

1

7

1

1

2

总计

147

343

2145

435

86

3156

利用单因素方差分析进展计算，结果如下：

差异源

SS

df

MS

F

P-value

Fcrit

组间

293370.48

4.00

73342.62

1.01

0.42

2.78

组

1748525.66

24.00

72855.24

总计

2041896.14

28.00

故在置信度95%下，F

Ø学生毕竟是消费者，没有拿工资，所以出行差异不明