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本科毕业论文(设计) 论文(设计)题目:大学生在校生活状况调研学 院: 理学院 专 业:数学与应用数学 班 级: 08级(1)班 学 号: 080701110213 学生姓名: 严旭 指导教师: 吴智 2012年 6月 2 日贵州大学本科毕业论文(设计)贵州大学本科毕业论文(设计)诚信责任书本人郑重声明:本人所呈交的毕业论文(设计),是在导师的指导下独立进行研究所完成。毕业论文(设计)中凡引用他人已经发表或未发表的成果、数据、观点等,均已明确注明出处。特此声明。论文(设计)作者签名: 日 期: 贵 贵州大学本科毕业论文(设计) 第 ii 页 目 录 摘要ii abstractiii 前言1 第一章 研究对象与方法2 1.1 抽样调查的概况2 1.2 大学生在校生的基本情况21.3 在校大学生生活状况统计指标的研究进展21.4统计指标研究思路与框架3第二章 大学生在校的综合评价的理论方法5 2.1抽样调查的概念、特点及分类5 2.2主成分的原理6 2.3因子分析的原理72.4综合得分8 2.5聚类分析的原理9 第三章 在校大学生指标的选取及评价10 3.1 主要经济统计指标的选取及数据的初步处理10 3.2 确定变量是否适合因子分析12 3.3 因子分析的主因子的提取12 3.4 基于聚类分析的各消费段分类16第四章 结论17参考文献20致谢21附录22 大学生在校生活状况调研 摘 要 贵州大学在校学生生活状况的调研,随着社会发展,大学生越来越大多,考察在校大学生的生活状况研究并进行分析和综合评价就显得十分重要,所以本论文主要是通过抽样调查,然后再用因子得分判定贵州大学在校生活水平 ,对排序结果进行了分析并提出相应的对策。其基本思路为:应用统计学中的因子分析模型,对贵州大学通过调查的原始数据进行处理,运用spss软件的因子分析和主成分方法对基本指标进行降维处理,得到能充分反映基本指标信息的12个综合指标据此对贵州大学在校生活情况,给出了各类的特征,这可为科学评价贵州大学在校生的生活状况提供一定的依据.最后以贵州大学为切入点,结合贵州大学在校生的实际,建立适合该校的评价指标体系关键词 样调查,大学生, 因子分析,统计指标,聚类分析,主成分分析 university student living conditions survey abstractalong with the development of society, there are more and more college students nowadays. so that, the study on the living conditions of college students, is very important, as well as analysis and comprehensive evaluation. this paper, through sampling investigation, applies the factor score judging guizhou university school level, to sort the results are analyzed corresponding countermeasures. the using of factor analysis and principal component method for basic indicators for dimensionality reduction taking guizhou university as the breakthrough point, with guizhou university students practical, suitable for the establishment of the evaluation index system, and then using spss software by factor analysis and cluster analysis methods to get the final result.key words sampling tudents factor analysis statistical index cluster analysis principal component analysis贵州大学本科毕业论文(设计) 第 24 页 前 言本论文是依照贵州大学在校生调查主要指标的基础上,主要用抽样调查,再用主成分分析和因子分析及聚类分析来综合的研究大学生在校生活状况,大学生生活状况的研究是对大学生基本生活的了解既满足当代人及本省的需要。在研究大学生生活状况的基础上,因此,对大学生生活状况的研究可以了解铜大学生的生活情况。从总体上看,本论文对在校大学生调查的指标研究具有以下发展趋势:指标选择从单要素的统计指标到综合指标;研究方法从定性描述到构造模型和数理统计。选取的定量方法涉及主成分分析法、聚类分析法、因子分析法;开始从探讨静态的,现实的能力到注重长远的、动态的变化。 大学生的主要指标评价的研究对在校大学生生活状况研究从理论到实践起到了全面推动作用,但这些研究大多侧重于从运用主成分分析法、聚类分析法、因子分析法综合评判法。本论文主要从饮食方面、恋爱方面、服装、化妆品的花销、买生活用品、网消费、电子产品等来研究的。本文拟以贵州大学在校生为研究单位,用抽样调查及运用spss的因子分析和主成分分析的方法对大学生生活状况的研究。 在老师的帮下,本论文对spss软件的应用及介绍了主成分分析、因子分析的性质和概念以及思想作出了一些简单的介绍及简单的证明和一些运算,重要介绍用spss软件对主要经济指标作出分析和研究。本论文分四章,分别是:研究对象与方法、在校大学生综合评价的理论方法、指标的选取、在校大学生的生活水平的研究。重要介绍因子分析,主成分分析应用方面的,因为因子分析和主成分分析的应用领域很重要,也是当代社会提倡应用的方面的加强,而本论文的用spss软件的应用在生活中得越来越重要,在很多领域中都要应用spss软件,在因子分析,主成分分析很多内容是直接应用,没有作出必要的证明及运算,以及其它一些性质也是直接的应用,没有作出定义的解释,本论文还提出了自己的一些新的观点以及自己的一些举例。第一章 研究对象与方法 1.1 抽样调查的概况 1.1.1调查目的 从高中紧张的学习过渡到大学这样一个、自主的学习,相对自由,很多学生在这种放开的、无约束的大学生活中。而大学生在其它方面,如:“饮食方面、恋爱方面、服装、化妆品的花销、买生活用品、网消费、电子产品”等休闲娱乐方面的享受或者是各式各样的课外活动。因此,现在的大学生在校生活状况是一个值得我们去深入调查研究的课题,也是我们迫切需要了解的问题。在此,我们可以通过详细的调查,得出有力的事实依据,以便于我们更直观的认识现今大学生的生活状况,从中发现实际问题,从而可以针对大学生在校生活状况问题提出可行的解决方案。 1.1.2调查对象2011年3月1日至5日,本人通过对贵州大学的全日制在读大学生进行调查和收集数据,从饮食方面、恋爱方面、服装、化妆品的花销、买生活用品、网消费、电子产品,消费意向、消费意识和消费心理上一定程度解读了目前大学生在校生活状况的研究。 此次调查共发放调查问卷200份,收回有效问卷180份,其中理学院50份,经济学院47份,计算机学院53份,文学院60份,外语学院40份,男女比例约为11。1.2 大学生在校生的基本情况 随着经济发展水平越来越,因此高中国大学学子目前正受到市场经济的强力冲击。在同一屋檐下的他们,有着多种经济状况和消费能力的个体,并且区分程度相对稳定。这种经济上的差异和分层在不同思维方式和性格特征,仅取决于他们不同的价值取向,而且也是地域经济差异性的反应。通过调查可以看出,大学生的基本生活消费和心理整体上是、合理、现实的,,但个体差异大、离散趋势比较明显。经济的不独立形成了大学生自主消费经验少, 往往不能成本及价值与理性地对消费进行衡量。但是大学生作为一个群体在消费方面还是有一些共性的特点的。1.3 在校大学生生活状况统计指标的研究进展 由于大学生生活状况的研究在统计指标不同,每个人都有自己的研究方法和观点,很多指标不太健全,当前指标大多数数据都是不健全的,很多指标都需要重新的去研究,特别是生活指标,因此还要进一步研究,而本论文主要是也研究大学生生活状况的研究,从而了解大学生生活状况。1.4统计指标研究思路与框架1.4.1研究对象 依照贵州大学在校学生基础上,用抽样调查法,然后再用主成分分析和因子分析及聚类分析来综合的评价在校大学生生活状。1.4.2研究的意义和价值 研究的意义 通过对贵州在校大学生生活状况的研究,从而了解大学生生活状况,通过抽样调查,在进行聚类分析、主成分分析、因子分析等思想综合评价,从而去进一步的了解大学生在校生活状况。研究的价值 进一步的了解大学生生活水平和人民的的经济收入,从而采取一系列的措施。1.4.3研究思路和方法 研究思路 分别对贵州大学在校生的生活状况的研究,通过抽样调查,从而的综合评价,利用spss提供的因子分析法进行提取。在用因子分析、聚类分析、主成分分析等思想来研究大学生在校生活水平之间的关系。 研究方法 抽样调查统计,鉴于因子变量在未经旋转的载荷矩阵中在许多变量上都有较高的载荷而含义会比较模糊,所以通过方差极大法对因子载荷矩阵旋转,用旋转后的结果提取累计方差贡献率大于85的主成分因子,即提取原始指标的大部分信息,在用聚类分析来决定哪些指标的可以分成一类,哪些指标可以省去。1.4.4框架结构与主要研究评价【1】 一、评价指标体系构建 1.1 构建原则 要对贵州大学在校大学生的生活状况作出科学的评价,应以经济、资源环境和社会三者的协调发展为立足点,而本论文主要是以大学生的消费为主要目的来研究,按以下原则构建评价经济的指标体系。(1)目的性原则:在校大学生生活状况的调研中,研究目的不同,指标体系设计的思路和选取的指标也各有侧重。(2)科学性原则:指标体系要能较客观和真实地反映大学生的生活状况。 (3)完整性原则:在校大学生的指标研究很建设是一个复杂的巨系统,指标体系要从不同的角度反映在校大学生的基础生活状况。(4)可操作性原则:选择的指标应具有可测性和可比性,并且容易获取,一些对研究有价值但缺乏数据支持的指标可以考虑使用意义同等或类似的指标替代。 1.2 指标体系框架根据以上原则,参考有关研究成果,侧重于从贵州大学在校大学生的生活状况的研究。二、在校大学生生活状况指标的评价方法本文采用著名抽样调查,然后在用统计分析软件spss软件,用多元统计(主成分分析和因子分析及聚类分析)的方法,对贵州大学在校生活状况进行研究。 第二章 大学生在校的综合评价的理论方法2.1 抽样调查的概念、特点及分类2.1.1抽样调查的定义 定义1 抽样调查是从研究的总体中按随机原则抽取部分单位作为样本进行观察研究,并根据这部分单位的调查结果来推断总体,以达到认识总体的一种统计调查方法。抽样调查又称为概率抽样或称为随机抽样。2 定义2 随机原则是在抽取调查单位时,完全排除人为的主观因素影响,保证每一个调查单位都有相等的中选可能的原则。就概率意义而言,又称为等可能性原则。22.1.2抽样调查的特点 (1)按照随机原则抽取样本; (2)费用低; (3)根据样本的资料推断总体的数值; (4)抽样调查有时是唯一的选择; (5)时效性强;2.1.3抽样调查的概念定义1 总体总体是指被研究事物或现象的全体,它由调查对象的所有单位组成。组成总体的单位叫做总体单位,总体单位数用表示。定义2 样本是指在总体中按随机原则抽取的那些单位构成的集合体。由于样本总体是按随机原则抽取的,因而它本身是一个随机变量。样本单位数用表示。 定义3 总体指标是根据总体各个单位的标志值或标志特征计算的、反映总体某种属性的综合指标,即 (1)样本平均数 (2) 总体成数 (3) 总体方差 (4) 总体标准差 2.2主成分的原理主成分分析就是设法将原来的个指标重新组合成一组相互无关的新指标的过程,通常数学上的处理就是将原来的个指标做线性组合。为了能更清晰的解释主成分的基本思想,我们从用两个指标来衡量个样本点的二维空间入手。在二维空间,个样本点的变量信息若用离差平方和来表示,则变量的信息总量为总方差【2】。对于每个变量的离差平方和,它们的取值可能出现各种情况:(1)如果离差平方和和之间相差悬殊,如取值之比为10:1,说明变量在方差总信息量中占较重要的地位,可剔除变量达到降维的目的;(2)如果和数值相差不大,说明两个指标在方差总信息量中的比重相当,统计分析时,两个指标都不可放弃,此时可对作适当的变量替换,通过某方法寻找到两个新的变量 (必须是原变量的线性组合),使新变量满足:(其中),上式说明新变量继承了原变量的全部信息,并且要求和数值比例相差较大,这时仅用来分析原问题就可以了,变量的个数从2变为了1。此时的方差最大,包含的信息最多。称之为第一主成分,称为第二主成分。 推而广之,第一主成分的方差达到最大,其方差越大,表示其所包含的信息越多。如果第一主成分还不能反映原指标的全部信息,再考虑选取第二主成分,在剩余的线性组合中方差最大,并且与不相关,如若第一、第二主成分仍然不能反映原变量的全部信息,再考虑选取第三主成分,在剩余的线性组合中方差最大,并且与、不相关,依此可求出全部个主成分,它们的方差是依次递减的。在实际工作中,在不损失较多信息的情况下,通常选取前几个主成分来进行分析,达到简化数据结构的目的【2,3,4】。 2.3因子分析的原理因子分析是主成分分析的推广,它也是从研究相关矩阵内部的依赖关系出发,把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。因子分析的概念起源于20世纪初karl pearson karl pearson(18571936),生卒于伦敦,公认为统计学之父。k. pearson 1879年毕业於剑桥大学数学系;曾参与激进的政治活动。出版几本文学作品,并且作了三年的律师实习。1884年进入伦敦大学学院 (university college, london),教授数学与力学,从此待在该校一直到1933年。k. pearson 最重要的学术成就,是为现代统计学打下基础。自从达尔文演化论问世後,关於演化的本质争论不断,在这方面他深受 galton(达尔文表哥,优生学一词的发明者)与 weldon 影响。 weldon 1893年提出所谓变异,遗传与天择事实上只是算术的想法。这促使 k. pearson 在1893-1912年间写出18篇在演化论上的数学贡献的文章,而这门算术,也就是今日的统计。许多熟悉的统计名词如标准差,成分分析,卡方检定都是他提出的。和charles spearman charles spearman的中文名:查尔斯爱德华斯皮尔曼,英国理论和实验心理学家,1863年9月10日生于伦敦,1945年9月7日卒于伦敦.等人关于智力测验的统计分析。近年来,因子分析的理论方法广泛地应用于心理学、医学、经济学等领域。因子分析法是能够实现数据简化目的的有效方法之一。其基本思想是根据相关性大小把变量分组, 使得同组内的变量之间相关性较高, 使不同组的变量相关性较低, 每组变量代表一个基本结构, 这个基本结构称为公共因子。对于所研究的问题就是试图用最少个数的公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每个分量, 每一个公共因子代表反映经济变量间相互依赖的一种经济作用, 抓住这些因子就可以帮助我们对复杂的经济问题进行分析和解释。因子分析的数学模型【5】可表示为: 简记为:其中, ,为实测的n个指标所构成的n维向量; ,为x 的公共因子;为维因子负荷矩阵,称为因子负荷, 它反映了第个变量在第个公共因子上的相对重要性;为维随机向量, 它为特殊因子, 相互独立, 且服从正态分布。2.4综合评分由前面的结论我们的每个样本的总得分的表达式 其中称为第个主因子贡献率, 为第个样本在第个主因子的得分【6】。若提取前个主成分来进行综合评分, 记第个主成分的贡献率为, 【7】综合评分值表示为 【7】同样可用表示第个观测对象的百分制记分的综合评分值。2.5聚类分析的思想聚类分析是建立一种分类方法将一批样本或变量按照它们在性质上的相似、疏远程度进行科学分类的方法。聚类分析可以分为q型聚类和r型聚类两种,q型聚类是指对样本进行分类,r型聚类是指对变量进行分类。 其基本思想是认为研究的样本或变量之间存在着程度不同的相似性,根据一批样本的多个观测指标,具体找出一些能够度量样本或指标之间相似程度的统计量【2】(详细理论见附录一),以这些统计量为划分类型的依据,把一些相似程度较大的样本(或变量)聚合为一类,把另外一些彼此之间相似程度较大的样本(变量)也聚合为一类,关系密切的聚合到一个小的分类单位,关系疏远的聚合到一个大的分类单位,直到把所有的样本(或变量)都聚合完毕,把不同的类型一一划分出来,形成一个由小到大的分类系统;最后再把整个分类系统画成一张图,将亲疏关系表示出来【8,9】。 第三章 在校大学生指标的选取及评价3.1主要经济统计指标的选取及数据的初步处理 由上抽样调查的理论,我通过调查,然后用统计软件来研究,我们得出聚主成分分析、因子分析、聚类分析的思想,因此现在要怎么样来选择主要的指标。3.1.1指标的选取对在校大学生生活状况指标的选择,是一项庞大复杂的系统工程本文仅拟进行静态的分析,从某一截面数据来探求各在校大学生主要影响因素和特征,这样就可以通过对一定间隔时段不同截面数据分析结果的比较来掌握在校大学生生活状况,参照抽样调查,我主要对8项基本指标有进行分析,还有少部分有缺失的指标,均被剔除,通过抽样调查和统计,我得到了如下8个指标,即:饮食方面、恋爱方面、服装、化妆品的花销、买生活用品、网消费、电子产品。3.1.2指标的基本处理 (1)数据的标准化结果分析选取的指标量纲不同,数值差距巨大,分布各异为了使它们能相互之间进行比较,必须进行无量纲化的标准化处理良性指标计算公式为: 不良指标计算公式为: 其中为标准分;为基本指标;为10个地区第个指标的均值;为样本标准差通过抽样调查和统计与分析,我整理的得出如下的原始数据消费指标50到100100到200200到300300到400400到500500到600600到700700到800800到90009000以上饮食方面(人)51530356640202032恋爱方面(人)103070302084323服装(人)1129103219683432化妆品(人)93370302075423生活用品(人)704020201055230上网消费(人)170541000000电子产品(人)125461010405055其它(人)20304028121911101010 表3.1将表3.1标准化得到表3.2 表3.2 3.2 确定变量是否适合因子分析本文采用kmo统计量和bartletts 球型检验进行因子分析适宜性检验。kmo统计量用于探察变量间的偏相关性,它比较的各变量的简单相关和偏相关的大小,取值范围在0-1之间。如果各变量间存在内在联系,则由于计算偏相关时控制其他因素就会同时控制潜在变量,导致偏相关系数远远小于简单相关系数,此时kmo 接近于1,说明变量间共同因素越多,做因子分析效果就较好。一般认为当kmo 0.5以下不适合做主成分分析、0.5-0.6时效果差、0.7-0.8时效果一般、0.8-0.9效果好、大于0.9时效果最佳。bartletts球形检验用于检验相关矩阵是否是单位阵,即各变量是否各自独立。显著性概率小于0.01拒绝相关阵是单位阵的零假设,说明各变量不相互独立【10】。由spss软件得出如下结果表3.3kmo and bartletts testkaiser-meyer-olkin measure of sampling adequacy.831bartletts test of sphericityapprox. chi-square324.227df91sig.000 表3.3 由表3.3得到的kmo值均大于0.8,相伴概率均为0.000,小于显著水平0.05,表明它适合对这些变量做因子分析。3.3 因子分析的主因子的提取3.3.1因子分析的因子载荷矩阵 注:以下的得出的结果都是用spss软件得出的,见参考文献为【11】【14】有详细的介绍。 分别对贵州在校大学生生活状况的12个指标的因子变量利用spss提供的因子分析法进行提取。鉴于因子变量在未经旋转的载荷矩阵中在许多变量上都有较高的载荷而含义会比较模糊,所以通过方差极大法对因子载荷矩阵旋转,我们得出如下因子载荷矩阵如结果3.1 结果3.1 3.3.2特征根及累计贡献率 由于得到的是未旋转的公共因子的的实际意义不好怎么解释,因此,公共因子进行方差最大化正交旋转【1114】。在前面的基础上在rotation对话框,选中varimax进行方差最大化正交旋转,第一步确定旋转因子载荷矩阵、解释主因子,将表3.2 中12个指标的原始数据正态标准化然后求解初始因子矩阵, 同时为了使因子的意义更加直观对初始因子矩阵进行方差最大正交旋转, 可以算得旋转因子载荷矩阵、相关系数矩阵的特征值、方差贡献率、累计方差贡献率,如表3.4,由spss软件得出结果如下结果3.2和结果3.3; 结果3.2 结果3.3 由结果3.2和结果3.3我们可以得出最大特征值和最小特征值,方差贡献率、累计方差贡献率,及旋转因子载荷矩阵特征值4.0843.2321.340方差贡献率36.23128.07422.259累计方差贡献率36.23164.30586.563表3.4 主因子解释:从结果和表3.4 可以看出第一主因子和第二主因子的第三主因子累计贡献率为86.563%, 而一般取值要求累积贡献率在85%以上, 说明这两个主因子基本包含了原始指标的信息, 其中第一个主因子的方差贡献率为36.231%起主要作用, 它在在(700到800);(900以上);(800到900);上的载荷矩阵值很大。第二个主因子在(300到400),(400到500),(500到600),(600到700),第三个主因子(100到200),(50到100),由上表3.4的结果,原变量生产总值可以由各因子表示为: 3.3.3综合因子得分为了方便得出结论,对各载荷矩阵中各列按载荷系数大小排列,使在同一个公因子上具有较高的载荷的变量排在一起.运行结果的 结果3.4 最后,计算得分,以各因子的方差贡献率占两个因子总方差贡献率的比例作为权重进行加权汇总,得出各个城市的综合得分【15】,即 最后得出综合得分排名如下综合排名得出如下表3.5城市排名电子产品2.2540310.857615-0.2232121.7321231化妆品-0.4095830.015416-0.266797-0.276275恋爱方面-0.1834010.187657-0.0587350.0632124上网消费-0.642690-0.192255-0.491360-0.5382318生活用品-0.468378-0.064249-0.332604-0.4321217饮食方面0.615741-0.6552570.1887180.1777763其它-0.495432-0.222838-0.403866-0.5212116服装0.8267100.0835380.5770270.7321422 表3.5 从表3.5 的排序结果来看电子产品,服装、饮食是大学生消费水平较高的,由于现在的大学生主要是消费缺乏个性,其行为表现为极强从众效应。mp3,手机,电脑,品牌休闲运动商品成为各个阶段大学生共同的所爱,追求时髦,追逐名牌,消费表现为盲目性。部分学生消费没有计划,随意性很强,80%的学生都是用于服装,mp3,电脑,手机等高级消费品。 由此可见大学生在校生活水平极不平衡, 差距很大, 因子分析的结果基本符合现在大学的实际情况.由聚类分析和因子分析对8个生活水平况定量分析结果, 并结合各个消费之间的综合得分。3.4基于聚类分析的在校大学生生活状况的分类【16】 聚类分析使根据观测值或者变量之间的亲属关系程度将接近的对象结合在一起, 以逐次聚合的方法将观测值分类, 直到最后都聚于一类.选用q 型聚类分析对大学生在校生活水平进行分类.用组间连接法、选择欧氏距离的平方, 采用spss16.0 得到的聚类分析如图3.2. rescaleddistanceclustercombinecase0510152025labelnum+-+-+-+-+-+恋爱方面(人)2化妆品(人)4生活用品(人)5其它(人)8服装(人)3饮食方面(人)1 上网消费(人)6 电子产品(人)7 图3.2 . 第四章 结 论 本文以贵州大学为研究单位,选取了12项评价指标,建立了反映贵州大学在校生8个花费的评价指标体系,采用spss的因子分析和聚类分析的方法,对贵州大学在校生的生活状况进行了定量研究。研究结果表明:在校生的经济来源主要是父母,因此生活状况水平不平衡;掉查和数据结果显示:大学在消费饮食和衣服的消费支出中,集中在400到500之间,大概占30%,而服装是集中在500到600,大概占38%,而恋爱主要集中在200到300,大概39%,化妆品主要集中在200到300,大概39%,生用品主要集中50到100,大概39%,上网消费主要集中在50到100,大概在94%,电子产品主要集中在700以上,大概在80.6%,其它主要集中在50到100,大约22.2%。根据结果分析,作为大学生,作为即将步入社会的成年人,他们更加注重自己的外在形象,在这方面,近三成拥有价格在300元以上的品牌服装还有高档的电子产品。因此在校大学生存在如下几种情况:(1)追求时髦,追逐名牌,消费表现为盲目性。部分学生消费没有计划,随意性很强,80%的学生都是用于服装,mp3,电脑,手机等高级消费品(2)消费缺乏个性,其行为表现为极强从众效应。mp3,手机,电脑,品牌休闲运动商品成为各个阶段大学生共同的所爱。根据大学生校生活状况的三种情况,我们对在校大学生提出如下建议:(1)调整消费的计划布局,不要随意性很强的去消费。(2) 在自己的经济的范围内,合理的选择消费。(3) 不要追求什么名牌。 从调查结果分析可以看出,在校大学生消费无论从金额数量还是消费结构都比较适中,其消费意识基本体现出量力、够花、实惠的准则。同时在调查中也发现大学生消费主要用于支付生活、学习和人际交往,大手大脚的较前些年少见了,铺张浪费和攀比消费现象也只是表现在少数大学生身上。在校大学生的消费行为和消费观念更趋于理性和实用。当然,大学生消费也存在一些问题,例如:在校大学生的消费没有对学习起着明显的推动作用,另外普遍期望消费金额增加用于饮食,日常生活中,用于上网的占少部分。还有上网是大学生一个普遍的趋势,而且有迹象表明,上网所花的时间精力以及费用都有越演越烈的趋势,而上网玩游戏也是一个不容忽视的现象。论文主要是对学生花费的各方面的研究。要做到合理的,因此我们要做到如下几个方面:(1) 树立正确价值观, 规范消费行为 要在消费指导和教育中帮助大学生树立正确的消费观念。首先要树立科学、正确的价值观和人生准则。坚持“合理适度”的原则, 给自己理性的定位。大学生的确需要竞争意识, 但并不是所有的事儿都需要争,应当把精力更多地集中在学业上, 不必过分追求物质享受, 生活上次于别人,,并不可耻。其次,要帮助大学生学习一些科学消费的知识和理财能力, 克服消费中的盲目因素, 学会精打细算, 合理地利用自己的可支配资金。再次, 要指导大学生选择正确的消费方式, 建立一套适应现代化生活节奏、体现文明生活的消费行为规范, 特别是要把提高文化素质与增强体质、陶冶情操作为消费重点, 养成良好的消费习惯,实现可持续消费; 最后, 还应该对大学生进行艰苦朴素、勤俭节约教育, 学会对超前消费说“不”,不去盲目攀比和高消费。(2) 联系家庭教育, 引导学生形成良好的消费观念15 在大学生消费观念的形成中, 不可忽视的一面就是家庭的影响。子女考上大学并不意味着家庭教育的完结, 恰恰相反, 家庭教育更有必要, 任务也更重。长期以来,中国的家长大多奉行着“再穷不能穷孩子”的理念, 对于女的要求基本上完全满足, 宁可自己苦一点, 也不能让孩子受苦。这样,不知不觉地把“溺爱”这一“最可怕的礼物”送给了孩子, 其危害是不言而喻的。(3) 学校要加强消费道德教育, 提高大学生整体素质16 大学生作为消费者, 其消费行为中体现出的消费道德和素质在人的整体素质中有着不可忽视的重要地位。对大学生个人来说, 在这一时期形成的道德观念可能会影响他一生的消费行为, 并且与其人生观、价值观、健全人格的形成和完善密切相关。因此, 加强大学生消费道德教育意义重大式。高校应在思想政治教育中渗透消费道德教育, 针对大学生年龄和消费行为的特点, 通过灵活多样的形式, 加以引导, 使大学生们能够自立自强,勇于承担起自身所应肩负的社会责任与加以引导, 使大学生们能够自立自强,勇于承担起自身所应肩负的社会责任与家庭责任, 提高其整体素质。 最后,大学生多数是自进入大学开始,才更多的拥有选择消费的自主权。有了更多消费自由的同时也面临着一些问题。能否处理好,将关系到整个大学生活。消费的安排直接的影响生活的质量,毕竟学生的经济来源主要是来自家长,基本都是有限定的。不合理的消费会打乱个人的生活秩序,影响学习生活。同时,大学生的消费行为,直接体现了其生活观、享乐观、人行价值等价值观,这对他们的学习、生活乃至日后工作、成才都有着重要影响。加强对大学生的消费教育,帮助他们走出消费误区,引导他们树立正确的消费观念,已是高校德育工作的重要组成部分。16 参考文献1陈洁燕,葛幼松,秦 磊.基于spss的苏北地区可持发展能力空间分异研究j.生态环境,2007,16(1):88932张尧庭,方开泰.多元分析引论m.北京;科学出版社,19823方开泰.实用多元分析.上海:华东师范大学出版社m,19894何晓群,多元统计分析(第二版)m,北京:中国人民大学出版社,20085李 丹, 曹建.因子分析与聚类分析在我国上市公司内部人控制程度评价中的应用d. 科技管理研究2007,33(4)92956李龙振, 李京勋, 李淑华.因子分析在少数民族自治州综合评价中的应用j.延边大学学报 (自然科学版),2002,28(2):2072097祁国鹰. 主成分分析方法用于体育评分j.北京体育大学学报,1994,17(2):97998司友志,吴成林.基于主成分分析 因子分析与聚类分析运动员的运动能力评价方法研究n.四川体育科学,2009 年9 月第3 期9刘罗曼 ,张颖南.因子分析和聚类分析的一个简单应用j.沈阳师范大学学报(自然科学版),2005,23(2):13013210孔令强,王光玲.因子分析法在县域经济发展水平综合评价中的应用j.河南大学商学院;济南大学管理学院,2006,(08)11陈治.使用spss 软件进行因子分析j. 通灵珠宝( 中国) 有限公司,2006,(06)12刘芊,蓝国赈,基于spss 软件的因子分析法及实证分析j.科技信息(学术研究),2008,(36).13葛庆龙.基于spss 的主成分分析与因子分析的辨析j. 统计教育, 2008, (01) .14罗凤明,邱劲飚,李明华,肖炳坤.如何使用统计软件spss进行回归分析j.电脑知识与技术, 2008, (02)15蒋志华顾振海.西部12省经济发展状况对比研究基于聚类因子分析法的实证分析z.上海:王丽娟,200716张海永.基于因子分析和聚类分析的江苏省13 个城市社会发展水平研究j.西南民族大学学报自然科学版,2007,33(2):427430 致 谢 历时将近两个月的时间终于将这篇论文写完,在论文的写作过程中遇到了无数的困难和障碍,都在同学和老师的帮助下度过了。尤其要强烈感谢我的论文指导老师吴智老师,他对我进行了无私的指导和帮助,不厌其烦的帮助进行论文的修改和改进。另外,在校图书馆查找资料的时候,图书馆的老师也给我提供了很多方面的支持与帮助。在此向帮助和指导过我的各位老师表示最中心的感谢!感谢这篇论文所涉及到的各位学者。本文引用了数位学者的研究文献,如果没有各位学者的研究成果的帮助和启发,我将很难完成本篇论文的写作。感谢我的同学和朋友,在我写论文的过程中给予我了很多你问素材,还在论文的撰写和排版灯过程中提供热情的帮助。由于我的学术水平有限,所写论文难免有不足之处,恳请各位老师和学友批评和指正! 最后,衷心地感谢在百忙之中评阅论文和参加答辩的各位专家、教授! 附 录附录一 一、统计量聚类分析中可采用不同类型的统计量,通常q型聚类采用距离统计量,r型聚类采用相似系数统计量。(一)距离设有n个样本,每个样本观测个变量,数据结构为其中,xij是第i个样本第j个指标的观测值。因为每个样本点有p个变量,我们可以将每个样本点看作p维空间中的一个点,那么各样本点间的接近程度可以用距离来度量。以dij为第i样本点与第j样本点间的距离长度,距离越短,表明两样本点间相似程度高。最常见的距离指标有:绝对距离:欧氏距离:切比雪夫距离:马氏距离:,其中,s是样本数据矩阵相应的样本协方差矩阵,即的元素。(二)相似系数对于维总体,由于它是由个变量构成的,而且变量之间一般都存在内在联系,因此往往可用相似系

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