本科毕业设计_定性数据分析期末论文-不同性别学生学习兴趣对于成绩影响分析

1、提供全套毕业设计，各专业都有定性数据期末论文题目不同性别学生学习兴趣对于成绩影响分析姓名学号学院专业2014年12月18日不同性别学生学习兴趣对成绩影响分析摘要：本文通过对大学生学习情况的问卷调查，通过选取性别与对专业感兴趣程度以及专业排名两个题目，收集数据、形成高维列联表，然后对列联表进行压缩、分层。首先分别对压 缩的列联表、分层后的列联表采用2检验、似然比检验、进行独立性的判断，通过检验，然后进行相合性的度量和检验来对性别、对专业感兴趣程度与专业排名的独立性、相合性检验，最终得到结论。2关键词：列联表检验似然比检验相合性度量9一、问题简述为了解大学生学习情况， 我们在2014年6月进行了问

2、卷调查， 在XX学院的各个系，采 用随机发放问卷的方法进行对大学生学习情况的了解，针对本问卷的第2题（你对目前所学的专业是否感兴趣（）A、很感兴趣 B、感兴趣 C、一般 D、不太感兴趣 E、根本不感兴趣）以及第 10题（你目前在我校本专业中的排名为（） A、前10% B、前10%-50% C 50%-70% D、70%及以后），后面再加上性别（女、男），进行对专业感兴趣程度 *专业排 名*性别的影响进行分析。二、数据收集与处理对问卷的数据进行采集， 在Excel里筛选出有关题目的原始数据，再做对专业感兴趣程度*专业排名*性别的5 4 2高维列联表（表1）,然后对所作的列联表不分性别进行压缩（表

3、2），研究对专业感兴趣程度*专业排名是否存在显著性差异。后面再利用软件SPSS进行卡方 检验、似然比检验和相合性的度量和检验，之后再对列联表女、男进行分层得到表（3）、表（4）,同样分别研究对专业感兴趣程度*专业排名（女）、专业感兴趣程度*专业排名（男）是否存在显著性差异，同样进行这一系列的检验。（表1、对专业感兴趣程度*专业排名*性别A （前 10%B （前 10%-50%C （50%-70%D （70%及以后、女A （很感兴趣）21021女B （感兴趣）1927172女C （一般）1743265女D （不太感兴趣）3561女E （根本不感兴趣）0202男A （很感兴趣）0612男B （感兴

4、趣）1016164男C （一般）13221215男D （不太感兴趣）2541男E （根本不感兴趣）01322.1列联表的压缩：列联表的压缩即把高维列联表某一属性不同情况的数据合并在一起得到低维列联表德尔过程。对表（1、不分男女，只考虑对专业感兴趣程度与专业排名的影响，然后进行列联 表的压缩，形成一个 5X 4的二维列联表：（表2）对专业感兴趣程度*专业排名A （前 10%B （前 10%-50%C （50%-70%D（ 70浓以后）合计A （很感兴趣）2163324B （感兴趣）2943336111C （一般）30653820153D （不太感兴趣）51010227E （根本不感兴趣）0334

5、10合计661378735325然后对压缩的列联表进行统计性的描述:所有组 合频次频率累计频率AA20.62%0.62%AB164.92%5.54%AC30.92%6.46%AD30.93%7.39%BA298.92%16.31%BB4313.23%29.54%BC3310.15%39.70%BD61.85%41.54%CA309.23%50.77%CB6520.00%70.77%CC3811.69%82.46%CD206.15%88.62%DA51.54%90.16%DB103.08%93.23%DC103.08%96.31%DD20.62%96.93%EA00.00%96.93%EB30.

6、92%97.85%EC30.92%98.77%ED41.23%100.00%合计325100.00%其对应的柱形图为:706050403020100120.00%100.00%80.00%60.00% 频次40.00% -累计频率20.00%0.00%J1i1 J111FTIIAA AC 6A BC CA CC DA DC EA EC2.2列联表的分层列联表的分层即将高维列联表按某一个属性分成几个低维列联表。对表（1）进行分层,即：只考虑女生对专业感兴趣程度与专业排名的影响，形成一个5X 4的二维列联表：备择假设:Pl +Pr +（表3）女*对专业感兴趣程度*专业排名A （前 10%B （前

7、10%-50%C （50%-70%D（ 70% 以后）合计A （很感兴趣）2102115B （感兴趣）192717265C （一般）174326591D （不太感兴趣）356115E （根本不感兴趣）02024合计41875111190当只考虑男生对专业感兴趣程度与专业排名的影响，可以得到一个5X 4的二维列联表：（表4）男*对专业感兴趣程度*专业排名A （前 10%B （前 10%-50%C （ 50%-70%D（ 70% 以后）合计A （很感兴趣）06129B （感兴趣）101616446C （一般）1322121562D （不太感兴趣）254112E （根本不感兴趣）01326合计255

8、03624135一、列联表的检验与分析3.1压缩列联表的2检验与似然比检验原假设：H 0:耳Pl +pr +二维列联表的独立性检验问题实质是分类数据的检验问题。r x c的列联表有r c个类。当P1 iprj两个属性相互独立时，据匸丄=卄|=工式，个体在每一类中的概率Rj由R+，尺十和P1+Pr +P1，Pc完全确定。所以二维列联表的独立性检验问题实质上是带参数时的分类数据的检验问题，其中的参数为 R+，P卄和P卑，pc。二维列联表的无方向，即独立性检验问题的Pearson 2统计量，它等于:2nij22/ / nj-n/ nr c士 =送瓦=Z Z _n在独立性成立时，水平为 :-的2的检验

9、的拒接域为2 - i2_：.(r -1)(1)。也就是说,i4 j4m .n .j/niunj .n .j/n在2 -1)(C-1)时，认为独立性不成立。否则，认为独立性成立。也可以通过计算p值完成检验程序。P值等于自由度为(r -1)(c -1)的2变量大于等于2统计量的值概率：P(r -1)(c-1) 一 2)。如果一 p值，则在水平为下拒接原假设H。：如果： p值,则在水平为:-下不拒接H 0。二维列联表的独立性检验问题的似然避检验的统计量，它等于：A in 申+j -21 nA = -2nij In i m j 壬I nnj ；然后在SPSS里首先对压缩后的列联表(表 2)进行 2检验

10、与似然比检验。对SPSS里的列联表的数据进行加权，然后Analyze Descriptive StatistiesChi-square-OK，得到如下的结论：卡方检验值df渐进Sig. (双侧)Pearson 卡方25.41312.013似然比25.01912.015线性和线性组合5.3881.020有效案例中的N325a. 7单元格(35.0%)的期望计数少于5。最小期 望计数为1.0&由上表可知 2 =25.413,p =0.013 ： 0.05且2ln 一1 =25.019, p = 0.015 ： 0.05 ,所以拒绝原假设，独立性不成立即对专业感兴趣程度与专业排名是相关的，也就是说对

11、专业感兴趣程度与专业排名是有关。3.2压缩列联表的相合性的度量和检验由于对专业感兴趣程度与专业排名是有关的，即通过2检验，然后就可以做相合性的度量和检验。首先讨论相合关系的度量问题。显然，相合关系类似于定量数据的相关关系。常用的相关系数有三种： Pearson的矩相关系系数、 Spearman的秩相关系数和 Kendall的.相关 系数。其统计量为：z_n(n _1)/2-Tan(n -1)/2-Tbr其中：Ta八i c=11j 4n j(n j -1)2|z|,n(n - 1)/2-Tan(n -1)/2 -Tb而.的值在-1和1之间，其值接近1,倾向于认为正相合；值接近于-1，倾向于认为负

12、相合,用SPSS对专业感兴趣程度与专业排名检验得下表：对称度量值渐进标 准误差a近似值*近似值Sig.按标量标定.280.013Cramer 的 V.161.013相依系数.269.013按顺序Ken dalls tau-b.096.0462.059.040Ken dalls tau-c.086.0422.059.040Y.142.0682.059.040Spearman相关性.111.0542.003c.046按区间Pearscn 的 R.129.0552.337.020c一致性度量Kappad有效案例中的N325a不假定零假设。b. 使用渐进标准误差假定零假设。c. 基于正态近似值。d.

13、无法计算Kappa统计量。它们需要一个第一个变量值与第二个变量值相匹配 的对称双向表。因为经检验得 =0.096 0但远远小于1，且p =0.04 ： 0.05 ,所以可以认为对专业感兴趣程度与专业排名正相合。3.1分层列联表的2检验与似然比检验首先对女生对专业感兴趣程度与专业排名进行检验，结果如下:卡方检验值df渐进Sig. (双侧)Pearson 卡方23.27912.025似然比16.87112.155线性和线性组合4.1131.043有效案例中的N190a. 11单元格(55.0%)的期望计数少于5。最小期 望计数为.23。2由上表可知=23.279,p = 0.025 ： 0.05且

14、2ln 上=16.871, p =0.155 0.05，所以接受原假设，独立性成立即在女生中，对专业感兴趣程度与专业排名不相关的。然后对男生对专业感兴趣程度与专业排名进行检验，结果如下：卡方检验值df渐进Sig. (双侧)Pearson 卡方15.94612.194似然比18.78612.094线性和线性组合1.2681.260有效案例中的N135a. 12单元格(60.0%)的期望计数少于5。最小期 望计数为1.07。由上表可知2 =15.946,p =0.194 0.05且-2ln 丸=18.786, p =0.094 0.05，所以接受原假设，独立性成立即在男生中，对专业感兴趣程度与专业

15、排名不相关的。四、结果由压缩列联表的2检验、似然比检验及相合性的度量和检验可以认为对专业感兴趣程度与专业排名是有相关关系的。由分层列联表的2检验、似然比检验及相合性的度量和检验可以认为在女生中对专业感兴趣程度与专业排名是没有相关关系的，同样在男生中对于专业感兴趣程度与专业排名是没有相关关系的。五、参考文献2008.71 王静龙、梁小筠 , 定性数据统计分析 , 北京 : 中国统计出版社，六、原始数据性女AB男CC女CB女DC别 2 10男BB男BD女DB男AB女 D B男CA男BD女CC男DB女 B B男CC男ED女CC男DC女 B C男CB男AB男BB女CC女 B C男AD男CD男CB男AB

16、女 C C男BB男CD男BC女DC女 B C男BC男CD女CC男DB女 C C男BD男CD男CD男DB女 B D女BB男CD女CB女CA女 B C男BB男DC男EC男EC女 A B男CB男CC男ED男CB女 C B男CD男CD女BD女CC女 BA女AA男CD男CC女CB女 CD男AC男CD女CC女CC女 B B男CA男DC女BB女BC女 B C男EB女CA女CB女EB女 C B男BA男BC女AB女BC男 D A男BA男BA女CB男CB男 B B女CD女CB女CB男BC男 C B男CD女CB女BC女CB女 B B女DA女DD女DC女CB女 B A男BA女CA女CB女CB女 C D男BB女CC女C

17、A男CB女 D B女CB女CC女CB女CB女 C B女BC女CB女BB男BC女 A C女CB男BB男CC女CB男 B C男BC女CA男CB女CC男 C D男CC女CD男AB男CA男 D C女CB女CB男CA男CB女 B B女AB女EB男CC男BC男 B B女AB女BB男BC女BC女 B C女AB女CB男CC女CC女 A D女AB女AC男BC男BB男 B C男BC女CB男AB女BB女 B B女CB女BC男CB女CC女 C B男CB女BA男CC女ED女 C B男BD女BA男DB男CB女DA男CB女BA女CC女CA女DA男BB女BA女CC男CD男CC女CB女BB女BB男BC女BA男CA女BB女CB男DB男CB男BA女BB女CB男BC男CA男CB女CB女CA女CB女CA男CA女CD女BB男BB女CA男BB女CC女CC女BB女CA女CB女CC女BB女CC女CB男