大学生网络银行调查报告.doc

关于在校学生使用网络银行情况的调查报告 项目参与者：宁坤、卢宗盛、王庆明、 王子豪、王文、焦裕鹏、宋立超 信息学院统计08第一部分 调查方案设计一、调查方案（一） 调查目的调查目的：通过了解大学生日常使用网银的主要状况，同时为网络银行大学生市场的开发提供一定的参考。（二） 调查对象：山东科技大学在校学生（三） 调查单位：抽取的样本学生（四） 调查程序： 设计调查问卷，明确调查方向和内容； 分发调查问卷。随机抽取山东科技大学在校生男女各75人左右作为调查单位； 根据回收有效问卷进行分析，具体内容如下： 根据性别进行男女两个总体使用网银的差别分析； 大一、大二、大三、大四、研究生进行五个总体使用网银的差异分析； 绘制统计图形使样本数据直观化并对统计量进行分析； （五） 调查时间：2010年11月26日2010年11月3日二、问卷设计在经过我们共同的研究制定问卷雏形并征询老师的意见后，我们最终设计的问卷如下：1. 您所在年级 A大一 B大二 C大三 D大四 E研究生您对网络银行了解吗 2.A很了解 B一般 C听过但不了解 D没听过3. 您的月消费水平 A500以下 B500800 C8001000 D10001500 E1500以上4. 您一般用网络银行做什么（可多选） A网上购物 B查询银行帐号财务信息 C交易转帐 D缴纳手机费等日常费用 E其它 F没用过网络银行5. 您对网络银行取代传统银行持什么态度A. 网络银行会完全取代传统银行B.不会完全取代C.不好说7.您对网络银行有何期待（可不填）再次感谢您的合作！三、问卷发放 本次调查我们采取随意抽样，对男、女生各发放问卷75份左右；我们在A、B餐厅门口共发放问卷151份，回收问卷148份，其中有效问卷共148份。现将各年级男女生回收有效问卷具体情况介绍如下：大一： （男生）15 份 （ 女生）20份大二： （男生）25 份 （ 女生）8份大三： （男生）25 份 （ 女生）20份大四： （男生）12 份 （ 女生）12份研究生： （男生）8 份 （ 女生） 3份总计： （男生）85 份 （ 女生）63 份四、数据整理为了便于用计算机进行数据处理，我们用数字代码来表示问卷信息，为了便于统一，对于问卷答案“A”、“B”、“C”、“D”、“E”、“F”，我们分别用“1”、“2”、“3”、“4”、“5”、“6”表示（答案缺省项为空项），例如：我们用“1”表示男性，用“2”表示女性；各个年级也分别用“1”、“2”、“3”、“4”来表示。数据具体整理情况见附件。 第二部分 数据分析 1、 简单描述性统计各变量有效值以及缺失值情况后面出现缺失值是因为多选，有的只选了一个性别比例：男生占57.4%，女生占42.6%下图为柱状图年级比例各年级所占比例：大一32.6%大二22.3%大三30.4%大四16.2%研究生7.4%下图为饼图消费水平分布1000以上的人比较少实际分析时将其剔除只分析1000一下的，下图为饼图网银了解情况分布很了解11.5%一般了解64.2%听过但不了解22.3%没听过2.0%下图为饼图使用网络银行的主要用途分布下图为饼图2、 统计量分析1. 对使用网络银行与性别是否有关进行分析利用spss分析得到上图，上图纵轴2表示不使用1表示使用使用，可见两组之间均值大小差异不大，我们可以假设是否使用网络银行与性别无关；进行检验利用spss得到以下表格上表可以看出F的伴随概率为0.277所以得到结论不同性别使用网银没有明显差异；2. 对使用网络银行是否与年级有关进行分析利用spss分析得到上图，上图纵轴1表示使用2表示不使用，可见不同组别之间差异较大，我们做出假设是否使用网银与年级无关并进行假设检验利用spss得到下表通过上表我们可以得出结论大一与其他年级之间存在明显差异，而其它年级之间没有明显差异3、 对使用网络银行是否与学生消费水平有关进行分析利用spss得到上表，可见不同消费水平之间存在差异，由于1000以上的人数太少不具有调查意义所以将其剔除，只对1000以下的进行分析，做出假设是否使用网银与消费水平无关并进行检验得到下表通过上表我们可以看出500以下与500800两组之间没有明显差异，但8001000与800以下的两组都存在明显差异。4、 使用网络银行的主要需求通过上表我们可以看出在校学生使用网络银行主要用来网上购物其它依次是查询帐务信息、交易转账第三部分 总结通过以上分析我们可以得到如下结论1. 是否使用网络银行与性别无关2. 是否使用网络银行与年级有关： 高年级使用网络银行更多一些3. 是否使用网络银行与月消费水平有关： 高消费者使用的可能性更大一些4. 在校学生使用网络银行主要用来网上购物 其他依次是查询帐务信息、交易转账附件：性别年级wyljqk消费水平用途1用途214221412211#NULL!22321#NULLNULL!23213#NULLNULL!12416#NULL!14226#NULL!11316#NULLNULL!11211411316#NULL!13212#NULL!15226#NULL!11121412316#NULL!12223#NULL!13221#NULL!12311#NULL!12223#NULL!13326#NULL!22221#NULL!11222311316#NULL!21241#NULL!21336#NULL!13121313211311221#NULL!12211313211313221#NULL!12211413231#NULL!14111#NULL!14121#NULL!11211#NULL!12221#NULL!21315#NULL!22212412211#NULL!14221#NULL!14231#NULL!12212412131412221#NULL!11331#NULL!12111311311212321#NULL!13213#NULLNULL!13111#NULL!13211#NULL!12221314221#NULLNULLNULL!13333#NULL!11326#NULLNULL!12221#NULL!15211#NULLNULLNULL!12312#NULL!12221221315#NULL!13223#NULL!21223#NULL!22223#NULL!23221422216#NULL!23221#NULL!21212#NULL!23223#NULLNULL!24321#NULL!24231#NULL!24231#NULLNULL!24211#NULL!21223#NULL!21423#NULL!25221223316#NULLNULL!23231#NULL!23226#NULL!24231211226#NULL!12221#NULL!23221#NULL!24211#NULL!21314#NULL!23211#NULL!21121#NULL!23131221211323311#NULL!22316#NULL!23221#NULLNULL!14141#NULL!13211#NULL!25221#NULL!24131#NULL!11214#NULL!23212#NULL!12221#NULL!11316#NULL!25231#NULL!13321#NULLNULL!23221#NULL!23224#NULL!23316#NUL