学生逃课情况的调查分析报告.doc

SPSS数据集建立与预处理学生逃课情况的调查分析报告大学的不断新建和扩招在带来一系列好处的同时，也出现了一些问题，由于近年来大学生的逃课现象十分普遍，下面我们来做一个关于大学生逃课情况的调查分析。 一、（1）在variable view中设置几个相关的变量。表1-1 spss的变量设计123456逃课频率逃课后的主要活动1逃课后的主要活动2逃课后的主要活动3对逃课的看法逃课后的主要活动3逃课对学习的影响 （2）根据相关的调查得到的5个样本情况。表1-2 逃课情况调查表逃课频率逃课后的主要活动1逃课后的主要活动2逃课后的主要活动3逃课后的主要活动3逃课对学习的影响1.02.01.04.02.01.02.01.02.04.03.01.02.02.01.03.03.01.03.01.02.04.01.01.01.02.03.04.04.01.0 二、因为data2-1.xls是Excel文件，而data1-1.sav是spss文件，所以完成他们的合并就需要用到spss软件的读取其他格式文件和合并功能。得出以下结果（下表只简明的表示一下变量，因样本过多，同时也没有必要一一复制过来）：表1-3 合并后的变量表12345678910numberEnglishmatheconomicsstatisticsgenderhowmuchdoingwhaniewsattact 三、经过分类汇总得到这样的结果： 表1-4 不同逃课频率学生的各科平均成绩表 逃课频率英语平均分数学平均分经济平均分统计平均分人数偶尔793179108129780958有时789778478097775032经常777178717971777117从不774677087946760013由上表可以看出大学生中逃课现象十分严重，而值得注意的是逃课学生的成绩与不逃课学生的成绩的差异并不大，所以表明逃课是大学普遍存在的一种现象。四、现在我们对120个样本的成绩做一个分组，把他们分成不及格、及格、中、良好、优秀五组。首先我们把他们的4门功课的总成绩求出来，然后再做一个排序，这样我们就可以清楚的分组了。在这里我们将分组的结果列出来。表1-5 总分等级分组表239分以下（不及格）240-279分（及格）280-319分（中）320-359分（良）360分以上 （优秀）1人10人62人44人3人图1-1分组后的人数情况表1-6 不同逃课频率的人数偶尔有时经常从不58人33人16人13人五、根据以上的分析数据，我们可以得到许多有趣的结论：首先，在我们平常的的思维习惯中大家一定认为不逃课的学生的成绩应该要好于逃课的学生，但这次分析结果却表明不是这样的。逃课的学生和不逃课的学生的成绩差异并不明显，甚至要好于不逃课的学生。其次，被访问到的120个样本中只有13个是从不逃课的，这个数据可能因为一些原因有可能不是非常准确但大体还是准确的，所以我们可以得出在目前的大学中逃课现象十分普遍。另外，可以看出大学生们逃课后的主要活动有很多，睡觉、上网、自习都