SPSS分析上大学生手机游戏使用情况报告doc.docx
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SPSS分析上大学生手机游戏使用情况报告doc
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SPSS软件实训大作业
理学院
**统计A1班
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.
201*******邵**
201*******杨**
一、研究目的二、数据介绍三、统计分析
1，数据的预处理
.........................1
.........................1
.........................3
2，对各个变量的进行描述性分析
3，推断性分析
4，相关性分析
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.
四、检验方法19
1，单样本t检验-检验平均绩点均值
2，两个独立样本t检验-检验男女平均绩点均值
五、研究结论20
参考文献
附录1调查问卷..................................21
一、研究目的
研究大学生手机的基本使用情况，进行分析影响大学生使用手机游戏的因素，以
及对大学生成绩的影响。
二、数据介绍：
1.对学生绩点的介绍：
绩点就是用课程的学分加权之后的学习成绩，平均绩点能
够综合反映一个学生总体的学习水平。
2.指标选取：
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大学生的个人基本信息性别
使用的手机系统
每月的生活费
平均绩点
大学生使用手机游戏的基本情况是否喜欢使用手机游戏
手机上有几款手机游戏
每天玩手机游戏的时间
喜欢的手机类型
影响大学生使用手机游戏的因素喜欢手机游戏的主要原因
玩手机的场合
个人认为手机游戏对学习的影响
三、统计分析
本次问卷调查过程中，共发出45份问卷，实际收回43份问卷，其中有效问卷
38份。
数据的预处理：
（1）找出原始数据中的系统缺失值，将其剔除。
（2）找出预处理后的数据中，大家平均绩点这一列的异常值。
<1>箱体图：
word范文
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由上面的箱体图可以看出，大家的平均绩点的第1、12、13、14、16个数
据是异常值。
中间的粗线代表大家平均绩点的中位数（2.55），方框的上下两边
分别为平均绩点的上下四分位数（2.30,2.92），四分位距就是上下四分位数的差，
上下两条线超过上下4分位数的1.5倍四分位距的位子。
我们可以采用将有异常
值与删去异常值情形下去分析数据以便比较。
（2）利用分位数分组法将平均绩点这个连续性的变量离散化。
2.对各个变量的进行描述性分析
（1）频数分布表
1
性别
有效百分累积百分
频率百分比比比
有效男14
36.836.8
36.8
女2463.263.2100.0
合计38100.0100.0
通过上表，可以看出：
本次调查的人群中，男女比例各占总体的36.8%、63.2%。
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手机系统
有效百分累积百分
频率
百分比
比
比
有效
安卓
15
39.5
39.5
39.5
IOS
18
47.4
47.4
86.8
Windows
3
7.9
7.9
94.7
其他
2
5.3
5.3
100.0
合计
38
100.0
100.0
通过上表，可以看出：
大家使用的手机系统安卓、IOS、Windows、其他系统的
比率39.5%，47.4%，7.9%，5.3%。
大家使用ＩＯＳ系统的同学占了大多数。
月生活费
有效百分累积百分
频率
百分比
比
比
有效300-500
3
7.9
7.9
7.9
500-1000
9
23.7
23.7
31.6
1000-150020
52.6
52.6
84.2
1500以上
6
15.8
15.8
100.0
合计
38
100.0
100.0
通过上表，可以看出：
大家的生活费集中在１０００－１５００之间，极少数的
学生生活费在５００元以下。
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是否喜欢玩手机游戏
有效百分累积百分
频率
百分比
比
比
有效
非常想试3
7.9
7.9
7.9
下
一般
13
34.2
34.2
42.1
还好
12
31.6
31.6
73.7
几乎不想
10
26.3
26.3
100.0
合计
38
100.0
100.0
通过上表，可以看出：
大家对玩手机游戏的态度大多数报有一般的态度，
少数同
学不想玩或者很想玩手机游戏。
手机上有几款游戏
有效百分累积百分
频率
百分比
比
比
有效0
款
6
15.8
15.8
15.8
1
款
7
18.4
18.4
34.2
2-3款
15
39.5
39.5
73.7
3
款以上10
26.3
26.3
100.0
合计
38
100.0
100.0
通过上表，可以看出：
大家手机上的手机游戏都在２款以上，极少同学手机上没
有安装手机游戏。
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每天玩手游时间
有效百分累积百分
频率
百分比
比
比
有效0-1
小时
15
39.5
39.5
39.5
1-2
小时
13
34.2
34.2
73.7
2-3
小时
6
15.8
15.8
89.5
3小时以4
10.5
10.5
100.0
上
合计
38
100.0
100.0
通过上表，可以看出：
大家玩手机的时间都在２小时以内，有少数的同学玩手机
的游戏时间会超过３个小时。
为游戏支付的费用
有效百分累积百分
频率
百分比
比
比
有效
0元
26
68.4
68.4
68.4
1-5
元
2
5.3
5.3
73.7
5-10
元
3
7.9
7.9
81.6
10元以上7
18.4
18.4
100.0
合计
38
100.0
100.0
通过上表，可以看出：
大家都不愿意为手机游戏付费，愿意付费的同学大多都超
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过了１０元。
喜欢的游戏类型
有效百分累积百分
频率
百分比
比
比
有效
角色扮演类
5
13.2
13.2
13.2
休闲益智类游
22
57.9
57.9
71.1
戏
冒险类
3
7.9
7.9
78.9
体育竞技类
5
13.2
13.2
92.1
模拟类
3
7.9
7.9
100.0
合计
38
100.0
100.0
通过上表，可以看出：
很明显的大家都喜欢玩休闲益智类游戏，玩其他游戏的同
学都占少数，而且相对比较平均。
玩手游的目的
有效百分累积百分
频率百分比比比
有效学习之余排解压615.815.815.8
力
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.
休息之时体验游
8
21.1
21.1
36.8
戏
无聊时候打发时
24
63.2
63.2
100.0
间
合计
38
100.0
100.0
通过上表，可以看出：
大家玩手机的目的主要是在无聊时候，打发时间，其他同
学都是因为学习之余打发时间，休息之时体验游戏。
玩手游的场合
有效百分累积百分
频率
百分比
比
比
有效
课余时间
16
42.1
42.1
42.1
公共场所等人
9
23.7
23.7
65.8
时
公交车站等车
8
21.1
21.1
86.8
课上偷偷玩
5
13.2
13.2
100.0
合计
38
100.0
100.0
通过上表，可以看出：
大家玩手机的时间一般集中在课余时间，
有少数同学上课
偷偷玩手机。
个人关于手游对学习影响的态度
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.
有效百分累积百分
频率
百分比
比
比
有效
消极影响3
7.9
7.9
7.9
积极影响6
15.8
15.8
23.7
没有影响29
76.3
76.3
100.0
合计38
100.0
100.0
通过上表，可以看出：
多数同学个人认为玩手机游戏对同学的学习没有影响的，
１５.８％认为有积极影响，７.９％认为有消极影响。
（2）计算基本描述统计量
通过上表，可以看出：
这３８个数据均是有效的，说明在接下来的分析过程中，
用这些数据进行分析是合理的。
１，由于表中大多数变量是定类的变量，因此我们选取其中的中位数或众数来进
行分析。
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关于大家的性别＼手机系统＼月生活费＼喜好＼手机上几款游戏＼每天我拿、玩
手机游戏的时间＼支付费用＼游戏类型＼玩游戏目的＼玩手游场合＼对学习的
影响态度的中位数为２,２,３,３,３,２１,２,２,３,２,３.即这几个变量的集中趋势
是女＼ＩＯＳ系统＼１０００－１５００元＼还好＼２－３款＼１－２小时＼
０元＼休闲益智类游戏＼天天酷跑＼无聊时间打发时间＼课余时间＼没有影响
２，平均绩点（连续性数据）的基本描述统计量表
统计量
平均绩点
N有效38
缺失0
均值2.610000
中值2.550000
众数2.3000
a
标准差.7361221
方差.542
偏度-.357
偏度的标准误.383
峰度2.442
峰度的标准误.750
全距4.0000
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.
极小值.5000
极大值4.5000
百分位数25
2.300000
502.550000
752.915000
a.存在多个众数。
显示最小值
变异系数Cv=Ｓ／Ｕ＝０．７３６／２．６１＝０．２８２
通过上表，可以看出：
这３８个数据均是有效的，说明在接下来的分析过程中，
用这些数据进行分析是合理的
均值为２.６１，说明大家的平均绩点水平在２.６１左右，中位数为２.５５，说
明大家的平均绩点的中间位子是２.５５，众数为２.３，说明大家平均绩点最多
的是２．３。
标准差（０.７３６）方差（０.５４）说明平均绩点的离散程度，
离散程度并不是太大。
偏度（－０.３５７＜０）说明这组数据相对于正态分布
呈左偏的状态。
峰度（２.４４２＞０）说明这组数据相对于正太分布相对陡峭
一点。
全距（４.００）是这组最大值和最小值之差。
百分位数２５％是说明品
均绩点低于２.３３的同学占了２５％，同理，５０％，７５％也是同样的意思。
3.推断性分析
（1）交叉列联表
一、研究大学生使用手机游戏的基本情况
<1>性别和喜欢玩手机游戏是是否是关联的
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.
案例处理摘要
案例
有效的缺失合计
N百分比N百分比N百分比
性别*是否喜欢玩手38100.0%0.0%38100.0%
机游戏
通过上表，可以看出：
这３８个数据均是有效的，说明在接下来的分析过程中，
用这些数据进行分析是合理的。
性别*是否喜欢玩手机游戏交叉制表
是否喜欢玩手机游戏
非常想试
下
一般
还好
几乎不想合计
性别
男
计数
3
4
3
4
14
期望的计数
1.1
4.8
4.4
3.7
14.0
性别中的%
21.4%
28.6%
21.4%
28.6%
100.0%
是否喜欢玩手机游戏
100.0%
30.8%
25.0%
40.0%
36.8%
中的%
总数的%
7.9%
10.5%
7.9%
10.5%
36.8%
word范文
.
女
计数
0
9
9
6
24
期望的计数
1.9
8.2
7.6
6.3
24.0
性别中的%
.0%
37.5%
37.5%
25.0%
100.0%
是否喜欢玩手机游戏
.0%
69.2%
75.0%
60.0%
63.2%
中的%
总数的%
.0%
23.7%
23.7%
15.8%
63.2%
合计
计数
3
13
12
10
38
期望的计数
3.0
13.0
12.0
10.0
38.0
性别中的%
7.9%
34.2%
31.6%
26.3%
100.0%
是否喜欢玩手机游戏
100.0%
100.0%
100.0%
100.0%
100.0%
中的%
总数的%
7.9%
34.2%
31.6%
26.3%
100.0%
通过上表，可得：
a.对于不同性别的人群分析来说:
性别为男的１４名调查者中，非常想试下＼一般＼还好＼几乎不想各自人数为３
＼４＼３＼４，所占本组的频率为２１.４％＼２８.６％＼２１.４％＼２８.６％，
性别为女的２４名调查者中，非常想试下＼一般＼还好＼几乎不想各自人数为０
＼９＼９＼６，所占本组的频率为０％＼３７.５％＼３７.５％＼２５％，整体
分析非常想试下＼一般＼还好＼几乎不想各自人数所占本组的频率为７.９％＼
３４.２％＼３１.６％＼２６.３％，
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.
卡方检验
渐进Sig.（双
值
df
侧）
Pearson卡方6.115a
3
.106
似然比
7.012
3
.072
线性和线性组
.917
1
.338
合
有效案例中的
38
N
a.5单元格（62.5%）的期望计数少于5。
最小期望
计数为1.11。
通过上表可以得出：
原假设H0：
性别和是否喜欢玩手机游戏是无关联的
备择假设H1：
性别和是否喜欢玩手机游戏有关联的
在卡方检验中，由于６２%（＞20%）的期望频数少于5，所以不能采用Pearson
卡方检验，因此我们参照似然比的概率P值为0.0７２>0.05，接受原假设。
即：
性别和是否喜欢玩手机游戏是无关联的
。
<２>手机系统和喜欢玩手机游戏是是否是关联的
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.
卡方检验
渐进Sig.（双
值
df
侧）
Pearson卡方12.451a
9
.189
似然比
12.841
9
.170
线性和线性组
.446
1
.504
合
有效案例中的
38
N
a.13单元格（81.3%）的期望计数少于5。
最小期
望计数为.16。
通过上表可以得出：
原假设H0：
手机系统和是否喜欢玩手机游戏是无关联的
备择假设H1：
手机系统和是否喜欢玩手机游戏有关联的
在卡方检验中，由于８１.３%（＞20%）的期望频数少于5，所以不能采用Pearson
卡方检验，因此我们参照似然比的概率P值为0.１７０>0.05，接受原假设。
即：
手机系统和是否喜欢玩手机游戏是无关联的
<3>性别和喜欢的游戏类型是否是关联的
word范文
.
案例处理摘要
案例
有效的缺失合计
N百分比N百分比N百分比
性别*喜欢的游戏38100.0%0.0%38100.0%
类型
通过上表，可以看出：
这３８个数据均是有效的，说明在接下来的分析过程中，
用这些数据进行分析是合理的。
卡方检验
渐进Sig.（双
值
df
侧）
Pearson卡方9.935a
4
.042
似然比
10.881
4
.028
线性和线性组
1.981
1
.159
合
有效案例中的
38
N
a.8单元格（80.0%）的期望计数少于5。
最小期望
计数为1.11。
word范文
方向度量
按标量标Lambda
定
Goodman
Kruskaltau
a.不假定零假设。
.
渐进标准误近似值近似值
值
差a
Tb
Sig.
对称的
.167
.104
1.423
.155
性别因变量
.357
.206
1.423
.155
喜欢的游戏类型
.000
.000
.c
.c
因变量
和性别因变量
.261
.132
.046d
喜欢的游戏类型
.085
.059
.013d
因变量
b.使用渐进标准误差假定零假设。
c.因为渐进标准误差等于零而无法计算。
d.基于卡方近似值
对称度量
近
似
值
值
Sig.
按标量标φ
.511
.042
定
Cramer的V
.511
.042
word范文
.
对称度量
近
似
值
值
Sig.
按标量标φ
.511
.042
定
Cramer
的V
.511
.042
有效案例中的N
38
通过上表可以得出：
原假设H0：
性别和喜欢的游戏类型是无关联的
备择假设H1：
性别和喜欢的游戏类型有关联的
在卡方检验中，由于８0.0%（＞20%）的期望频数少于5，所以不能采用Pearson
卡方检验，因此我们参照似然比的概率P值为0.028<0.05，拒绝原假设。
而根据
lambda的P=0.155>0.05，接受原假设。
Cramer的V的P=0.042<0.05故拒绝原
假设，综合各个统计量可知性别和是喜欢玩的手机游戏的类型是关联的。
而根据Cramer的V的观测值为0,511，可以看出两变量的关联性是较强的。
而根据Cramer的V的观测值为0,511，是正数，两变量的关联方向是正方向。
而根据lambda的观测值可以看到有一个量作为因变量时，观测值为0，故两个
变量不具有对称性。
<4>每天玩手机的时间和为手机游戏支付的费用是否是关联的
卡方检验
word范文
.
渐进Sig.
值df（双侧）
Pearson卡
18.170
a
.033
9
方
似然比
19.619
9
.020
线性和线性10.2991.001
组合
有效案例中38
的N
a.14单元格（87.5%）的期望计数少于5。
最小期望计数为.21。
方向度量
渐进标准
近似值
近似值
值
误差a
Tb
Sig.
按标量Lambda
对称的
.200
.066
2.521
.012
标定
每天玩手游时间
.217
.086
2.399
.016
因变量
为游戏支付的费
.167
.152
1.013
.311
用因变量
word范文
.
Goodman和
每天玩手游时间
.153
.049
c
.048
Kruskaltau
因变量
为游戏支付的费
.223
.093
c
.003
用因变量
a.不假定零假设。
b.使用渐进标准误差假定零假设。
c.基于卡方近似值
对称度量
近似值
值
Sig.
按标量标
φ
.691
.033
定
Cramer的V
.399
.033
有效案例中的N
38
通过上表可以得出：
原假设H0：
每天玩手机的时间和为手机
升级会员 