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SPSS调查分析报告关于大学生生活费基本情况调查摘要：“大学生是高消费群体”这个话题并不新鲜，在现代社会中，我们大学生的生活情况也和以前大不相同，大学生之间的消费也大相径庭，我们想通过我们学校部分大学生的生活费消费情况，透过一些数据，了解到我们周围大学生生活费的基本情况，对此我们小组进行了一项基本情况调查，我们设计了相对有紧密性的十二个问题对学校的150位不同年级的大学生进行了调查最后得出了这次调查分析的结论供大家参考。（报告最后附有本次调查的调查表）调查分析目的：我们做此调查，目的在于了解大学生生活费基本情况，观察周围大学生消费方式，让大家清楚的看到我们大学生的消费情况，大学生自己可以有个对照，对自己不适当的消费进行改正，做一个合理消费的大学生。调查内容：大学生生活费的数目和内容，获得时间和方式，预期生活费和实际消费相对比，伙食费所占生活费的比例，以及当生活费透支时的选择，上个月预期消费和实际消费的对比等内容。注：问卷说明1 本次调查针对理工学生，绝无非大学生参加2 问卷问题经过小组成员认真思考，设计和安排3 调查分析采用SPSS统计软件进行分析，尊重分析结果，绝无对分析结果进行修改。一数据录入 变量标签（Label）分别为“编号”、“性别”、“年级”等如图所示经过以上操作，根据调查问卷所得数据，对数据进行录入，数据整理录入完成，如图二描述统计的频数分布对变量进行统计分析，Statistics性别年级月均生活费生活费主要来源（所占比例最高的）家里汇钱方式预算和实际消费相比伙食费占生活费比例月末透支时生活费使用状况感觉如何NValid120120120120120120120120120Missing000000000Mean.632.072.251.442.221.712.172.482.85Median1.002.002.001.002.002.002.002.003.00Mode112121223Sum76248270173266205260298342性别FrequencyPercentValid PercentCumulative PercentValid女4436.736.736.7男7663.363.3100.0Total120100.0100.0年级FrequencyPercentValid PercentCumulative PercentValid大一4537.537.537.5大二3226.726.764.2大三3428.328.392.5大四86.76.799.2研究生1.8.8100.0Total120100.0100.0月均生活费FrequencyPercentValid PercentCumulative PercentValid400以下1411.711.711.7400-6007360.860.872.5600-8002218.318.390.8800以上119.29.2100.0Total120100.0100.0生活费主要来源（所占比例最高的）FrequencyPercentValid PercentCumulative PercentValid家里提供8671.771.771.7课余时间打工2016.716.788.3勤工俭学97.57.595.8学校补助（包括奖学金）54.24.2100.0Total120100.0100.0家里汇钱方式FrequencyPercentValid PercentCumulative PercentValid每月定期汇款2218.318.318.3开学初一次性给与5041.741.760.0不定期汇钱4840.040.0100.0Total120100.0100.0预算和实际消费相比FrequencyPercentValid PercentCumulative PercentValid实际消费和预算差不多5848.348.348.3消费会超出预算3932.532.580.8和预算比会有结余2319.219.2100.0Total120100.0100.0伙食费占生活费比例FrequencyPercentValid PercentCumulative PercentValid50%以下2117.517.517.550%-70%6150.850.868.370%-90%3529.229.297.590%以上32.52.5100.0Total120100.0100.0月末透支时FrequencyPercentValid PercentCumulative PercentValid向朋友借钱2117.517.517.5管家里要5344.244.261.7找份兼职做1310.810.872.5不会透支3327.527.5100.0Total120100.0100.0生活费使用状况感觉如何FrequencyPercentValid PercentCumulative PercentValid非常好54.24.24.2较好3125.825.830.0一般6251.751.781.7不好2117.517.599.2非常不好1.8.8100.0Total120100.0100.0三运用假设检验进行分析2. 选择菜单“AnlyzeCompare MeansIndependent-Samples T Test”,弹出如图1.2所示的“Means”对话框。选择进行Independent-Samples T Test分析的变量。现欲分析不同性别的大学生月均生活费的差异，故在“Independent-Samples T Test”对话框左侧的变量列表中选变量“月均生活费”，使之进入“Test Vaiable（s）”框。如图4. 设置分组变量。“Grouping Vaiable”框确认分组变量的取值范围，首先从对话框左侧的变量列表中选变量“性别”，使之进入“Grouping Vaiable”，然后单击“Define Groups”按钮，弹出如图所示的对话框。在“Group 1”和“Group 2”中分别输入0和1。指定输出内容和缺失值处理方法。单击“Options”按钮，弹出如图1.5所示的对话框。图1.5 “Independent-Samples T Test： Options”对话框“Confidence Interval”设置均数差值置信区间，默认为95%。“Missing Values”指定对缺失值的处理方法。设置完毕，单击“Contine”按钮，返回“Independent-Samples T Test”对话框。5. 所有设置确认无误，单击“OK”按钮，得到输出结果。如表1和表2所示。Group Statistics性别NMeanStd. DeviationStd. Error Mean月均生活费女442.36.865.130男762.18.725.083Independent Samples TestLevenes Test for Equality of Variancest-test for Equality of MeansFSig.tdfSig. (2-tailed)Mean DifferenceStd. Error Difference95% Confidence Interval of the DifferenceLowerUpper月均生活费Equal variances assumed2.921.0901.216118.226.179.148-.113.472Equal variances not assumed1.16077.710.250.179.155-.129.4876. 结果解读。表1基本描述性统计量，女生与分析样本数为44个，标准差为0.865，均值误差为0.130.男生与分析数为76个，标准差为0.725，均值误差为0.083.表2显示了双样本T检验结果。第一步，从表中可知双样本方差是否相等检验的结果为统计量F=2.291，对应的概率P值为0.090，显著性水平，由于概率P值0.090大于0.05，因此认为两总体的方差无显著差异。第二步，两总体均值的检验。在第一步中，由于两总体方差无显著差异，因此应看第一行（Equal variances assumed）的t检验结果。其中t统计量的观测值为1.216，对应的双尾概率P值为0.226.显著性水平，由于概率P值大于0.05，因此认为两总体的均值不存在显著差异，即男女生月均生活费不存在显著差异。四运用方差分析进行检验。在显著性水平下检验：生活费用来源有无显著性差异；家里汇钱方式的差异是否显著；生活费用来源与家里汇钱方式的交互作用是否显著。选择菜单“AnlyzeGeneral Linear ModelUnivariate”，弹出“Univariate”对话框，选择进行多因素方差分析的变量。根据分析，“月均生活费”变量作为参与分析观测变量。在对话框左侧的变量列表中选择变量“月均生活费”，使之进入“Denpendent Variable”框。将“生活费来源”和“家里汇钱方式”作为因素变量，使之进入“Fixeed Factor（s）”框。如图设置多因素变量的各组差异比较。单击“Univariate”对话框中的“Contrasts”按钮，弹出“Univariate：Contrasts”对话框，在“Contrast”下拉框选择“Simple”我们要以最后一个水平的观测变量均值为标准，比较各水平上观测变量的均值是否存在显著性差异。如图设置以图形方式展现多因素之间是否存在交互作用。单击“Plots”按钮，弹出“Univariate： Profile Plots”对话框设置均值多重比较类型。单击“Post Hoc”按钮弹出“Univariate： Post Hoc Multiple Comparisons for Observed Means”对话框，根据分析，采用LSD法进行两两比较。如图设置输出到结果窗口的选项。单击“Option”按钮，弹出“Univariate： Option”对话框。选择描述统计量（Descriptive）。设置显著水平为0.05.如图完成以上设置后，单击“Continue”按钮，返回“Univariate”对话框，然后单击“OK”按钮，执行多因素方差分析。获得输出结果。如下表。Between-Subjects FactorsValue LabelN生活费主要来源（所占比例最高的）1家里提供862课余时间打工203勤工俭学94学校补助（包括奖学金）5家里汇钱方式1每月定期汇款222开学初一次性给与503不定期汇钱48Descriptive StatisticsDependent Variable:月均生活费生活费主要来源（所占比例最高的）家里汇钱方式MeanStd. DeviationN家里提供每月定期汇款2.68.94619开学初一次性给与2.18.75834不定期汇钱2.30.81033Total2.34.83586课余时间打工每月定期汇款2.00.1开学初一次性给与1.80.42210不定期汇钱1.89.6019Total1.85.48920勤工俭学每月定期汇款2.00.0002开学初一次性给与2.25.5004不定期汇钱2.671.1553Total2.33.7079学校补助（包括奖学金）开学初一次性给与2.50.7072不定期汇钱2.00.0003Total2.20.4475Total每月定期汇款2.59.90822开学初一次性给与2.12.68950不定期汇钱2.23.77848Total2.25.781120Tests of Between-Subjects EffectsDependent Variable:月均生活费SourceType III Sum of SquaresdfMean SquareFSig.Corrected Model8.078a10.8081.367.205Intercept150.1161150.116253.993.000生活费主要来源（所占比例最高的）1.6613.554.937.426家里汇钱方式.0222.011.019.981生活费主要来源（所占比例最高的） * 家里汇钱方式1.7455.349.590.707Error64.422109.591Total680.000120Corrected Total72.500119a. R Squared = .111 (Adjusted R Squared = .030)可以看出，两因素交互作用的离差平方和为1.745，均方为0.349，计算的F值为0.590相伴概率为0.707.即交互作用对结果造成显著影响。 Multiple ComparisonsDependent Variable:月均生活费(I) 生活费主要来源（所占比例最高的）(J) 生活费主要来源（所占比例最高的）Mean Difference (I-J)Std. ErrorSig.95% Confidence IntervalLower BoundUpper BoundLSD家里提供课余时间打工.49*.191.012.11.87勤工俭学.00.269.989-.53.54学校补助（包括奖学金）.14.354.699-.56.84课余时间打工家里提供-.49*.191.012-.87-.11勤工俭学-.48.309.120-1.09.13学校补助（包括奖学金）-.35.384.365-1.11.41勤工俭学家里提供.00.269.989-.54.53课余时间打工.48.309.120-.131.09学校补助（包括奖学金）.13.429.756-.72.98学校补助（包括奖学金）家里提供-.14.354.699-.84.56课余时间打工.35.384.365-.411.11勤工俭学-.13.429.756-.98.72Based on observed means. The error term is Mean Square(Error) = .591.*. The mean difference is significant at the .05 level.可以看出，“家里提供”和“课余时间打工”相伴概率为0.012，小于0.05，说明他们之间有显著差异；“课余时间打工”和“勤工俭学”相伴概率为0.120，大于0.05，说明他们之间不存在显著差异；“勤工俭学”和“学校补助（包括奖学金）”的相伴概率为0.756，大于0.05，说明他们之间不存在显著差异；“学校补助（包括奖学金）”和“家里提供”的相伴概率为0.699，大于0.05，说明他们之间不存在显著差异。月均生活费生活费主要来源（所占比例最高的）NSubset1Student-Newman-Keulsa课余时间打工201.85学校补助（包括奖学金）52.20勤工俭学92.33家里提供862.34Sig.460Means for groups in homogeneous subsets are displayed. Based on observed means. The error term is Mean Square(Error) = .591.a. Uses Harmonic Mean Sample Size = 10.731.Multiple ComparisonsDependent Variable:月均生活费(I) 家里汇钱方式(J) 家里汇钱方式Mean Difference (I-J)Std. ErrorSig.95% Confidence IntervalLower BoundUpper BoundLSD每月定期汇款开学初一次性给与.47*.197.018.08.86不定期汇钱.36.198.070-.03.75开学初一次性给与每月定期汇款-.47*.197.018-.86-.08不定期汇钱-.11.155.484-.42.20不定期汇钱每月定期汇款-.36.198.070-.75.03开学初一次性给与.11.155.484-.20.42Based on observed means. The error term is Mean Square(Error) = .591.*. The mean difference is significant at the .05 level.月均生活费家里汇钱方式NSubset12Student-Newman-Keulsa开学初一次性给与502.12不定期汇钱482.232.23每月定期汇款222.59Sig.555.052Means for groups in homogeneous subsets are displayed. Based on observed means. The error term is Mean Square(Error) = .591.a. Uses Harmonic Mean Sample Size = 34.767.从图中可见，算条折线有多处交点，可见其存在交互作用。五相关分析1，制作散点图，步骤如图单击“Graph”菜单选择“Scatter”，弹出“Scatterplot”对话框，选择“Simple”（简单散点图）如图单击“Define”按钮，弹出“Simple Scatterplot”对话框，分别将“上个月实际生活费”，“上个月除伙食费外实际消费额”输入到对应框中。如图点击 ok，散点图如图。从散点图来看，变量“上个月实际生活费”与“上个月伙食费外的实际消费额”相关性很高。2，进行相关系数分析步骤如图： 分析结果如下Descriptive StatisticsMeanStd. DeviationN上个月实际生活费566.20182.08450上个月除伙食费外的实际消费额223.20134.38450Correlations上个月实际生活费上个月除伙食费外的实际消费额上个月实际生活费Pearson Correlation1.974*Sig. (2-tailed).000N5050上个月除伙食费外的实际消费额Pearson Correlation.974*1Sig. (2-tailed).000N5050*. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).六回归分析（一元回归）对变量“上个月实际生活费”和“上个月除伙食费外的实际消费额”进行一元回归分析，步骤如图。建立直线回归方程。返回主界面菜单，选择“AnalyzeRegressionlinear”弹出“Linear Regression”对话框，将“上个月实际生活费”和“上个月伙食费外的实际消费额”分别选入到“Dependent”和“Independent”框中。分析结果如下Descriptive StatisticsMeanStd. DeviationN上个月实际生活费566.20182.08450上个月除伙食费外的实际消费额223.20134.38450Correlations上个月实际生活费上个月除伙食费外的实际消费额Pearson Correlation上个月实际生活费1.000.974上个月除伙食费外的实际消费额.9741.000Sig. (1-tailed)上个月实际生活费.000上个月除伙食费外的实际消费额.000.N上个月实际生活费5050上个月除伙食费外的实际消费额5050图表一：Variables Entered/RemovedaModelVariables EnteredVariables RemovedMethod1上个月除伙食费外的实际消费额.Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter = .100).a. Dependent Variable: 上个月实际生活费图表二：Model SummarybModelRR SquareAdjusted R SquareStd. Error of the EstimateChange StatisticsDurbin-WatsonR Square ChangeF Changedf1df2Sig. F Change1.974a.949.94841.616.949890.049148.0001.064a. Predictors: (Constant), 上个月除伙食费外的实际消费额b. Dependent Variable: 上个月实际生活费图表三：ANOVAbModelSum of SquaresdfMean SquareFSig.1Regression1541448.29211541448.292890.049.000aResidual83129.708481731.869Total1624578.00049a. Predictors: (Constant), 上个月除伙食费外的实际消费额b. Dependent Variable: 上个月实际生活费图表四：CoefficientsaModelUnstandardized CoefficientsStandardized CoefficientstSig.CorrelationsCollinearity StatisticsBStd. ErrorBetaZero-orderPartialPartToleranceVIF1(Constant)271.61211.49523.628.000上个月除伙食费外的实际消费额1.320.044.97429.834.000.974.974.9741.0001.000a. Dependent Variable: 上个月实际生活费解析：依据图表二，可以进行拟合优度检验，由于调整的判定系数0.949较接近于1，因此认为拟合优度较高。图表三中的F检验统计量的观测值为890.049，对应的概率P值为0，依据该表可以进行回归方程的显著性检验，如果显著性水平a为0.05，由于Pa，应拒绝回归方程显著性检验的原假设，认为各回归系数不同时是0，别解释变量和解释变量全体的线性关系是显著的，可建立线性模型。由图表四知，可依据该表进行回归系数的显著性检验，写出回归方程。概率P值为0，如果显著性水平a为0.05，由于Pa，因此拒绝原假设，其线性关系是显著的，可以保留在方程中，可以得出线性回归方程y=271.612+1.320x。Collinearity DiagnosticsaModelDimensionEigenvalueCondition IndexVariance Proportions(Constant)上个月除伙食费外的实际消费额111.8591.000.07.072.1413.631.93.93a. Dependent Variable: 上个月实际生活费Casewise DiagnosticsaCase NumberStd. Residual上个月实际生活费Predicted ValueResidual152.510970865.54104.461162.461770667.56102.43730-2.248640733.56-93.555a. Dependent Variable: 上个月实际生活费Residuals StatisticsaMinimumMaximumMeanStd. DeviationNPredicted Value298.011129.51566.20177.36450Residual-93.555104.461.00041.18950Std. Predicted Value-1.5123.176.0001.00050Std. Residual-2.2482.510.000.99050a. Dependent Variable: 上个月实际生活费最后我们对本次调查进行一下总结：一，目前我们大学生每月的生活费有一半以上维持在400600，但有近五分之一的同学生活费在600到800之间，还有800以上和400一下的同学各占十分之一。二，大多数同学的生活费是靠家里提供和课余时间打工维持，只有十分之一的同学是依靠勤工俭学和学校补助三，家里给生活的时候一般是学开