大学生逃课问题的调研报告内含SPSS分析和调查问卷

1、次序表挈应用统计学大作业题目：关于大学生逃课问题的调研报告学院名称管理与经济学部专业2012级物流工程指导教师白寅2015年6月15日目录摘要2调查内容2调查时间2调查方法2调查对象2调查目的2调查背景2数据收集整理2多元线性回归分析3结果分析3模型综述7逃课对策8附录（调查问卷）9一.摘要据一项权威调查显示，高校专业课逃课率在20%左右，基础课的逃课率在25犯上，至于选修课则高达50%相信大家都听过这样一句话：“就是没有逃过课的大学生活是不完整的大学生活”。在大学校园内,逃课是一个一直存在却一直没有解决的问题，在高校中普遍存在这样一个现象：本该座无虚席的课堂却只有寥寥无几的学生，前两排座位更

2、是空无一人，越来越多的学生不去上课，不仅选修课、公共课缺课严重，必修课的缺课情况也十分严重，甚至出现了“大学逃课族大学生的逃课现在已成为高校教育和管理工作中的一个难点问题。许多高校以加强学风建设的名义采取了各种方式和手段，试图改变这种现状，但收效甚微，大学生逃课现象严重。面对逃课一族，很多人批评大学生叛逆、自由、散漫。然而，我们也看到，在很多高校，名师的课堂总是“人满为患”。对大学生逃课不能简单地求全责备，相反更应该引起我们对高等教育的反思。大学生逃课现象应从两方面分析：一方面是大学生自身自律能力不够、放任自流；另一方面学校应该认真反省，课程安排得是否科学、讲课内容是否陈旧。二.调查内容(1)

3、调查时间：2015年6月1日至2015年6月3日(2)调查方法：网络调研法即在线问卷调查法(3)调查对象：全国在校大学生(4)调查目的：了解在校大学生上课逃课的各种因素，利用SPSS分析出大学生逃课的主要原因，最终得出学生上课的方程式。三.数据收集整理(1)数据收集经过3天的在线问卷发放，利用同学的相互影响，实际收到全国各大高校大学生所填写的81份问卷，其中有效问卷79份。(2)影响因素的确定经过分析调查问卷(见附表)分别从主观因素、客观因素、环境因素角度设定影响因素。主观因素：老师讲课无聊对课程不感兴趣该课逃课现象严重，从众心理没什么其他特殊原因，就是没心情，懒得去；客观因素：与其他活动冲突

4、老师对出勤率的要求程度是否为必修课课程难易程度；环境因素：身边同学逃课天气情况。(3)数据的统计以缺课频率反映因变量上课，经常缺课的记为1,一般缺课的记为2,很少缺课的记为3,从来不缺课的记为4。由此类推，分别对上述的因素变量做统计分析，再将数据导入SPSS进行多元线性回归分析。四.多元线性回归分析一.结果分析根据调查问卷得出的数据，我们可以就大学生逃课的原因做个简单的多元线性回归分析；(1)变量输入或移出情况表(1)给出了变量进入回归模型或者退出模型的情况。我采取的是逐步法，所以直接显示的是全部进入模型的变量以及变量进入与剔除的判别标准。有下图可以看到，第一个进入变量是身边同学逃课，其次是老

5、师上课无聊，最后是老师对出勤要求程度。ModelVariablesEnteredVariablesRemovedMethod1身边同学逃课.Stepwise(Criteria:Probability-of-F-to-enter<=.050,Probability-of-F-to-remove>=.100).2老师上课无聊.Stepwise(Criteria:Probability-of-F-to-enter<=.050,Probability-of-F-to-remove>=.100).3老师对出勤要求程度.Stepwise(Criteria:Probability-o

6、f-F-to-enter<=.050,Probability-of-F-to-remove>=.100).a.DependentVariable:上课VariablesEntered/Removeda(2)模型拟合情况表表(2)给出了随着变量依次进入形成的3个模型的拟合情况。可以发现3个模型的修正的可决系数在依次递增。所以我们选择第三个模型作为我们的最终模型。ModelSummaryModelRRSquareAdjustedRSquareStd.ErroroftheEstimate1.746a.557.551.590882.765b.585.574.575453.782c.612.

7、596.56062a. Predictors:(Constant),身边同学逃课b. Predictors:(Constant),身边同学逃课，老师上课无聊c. Predictors:(Constant),身边同学逃课，老师上课无聊，老师对出勤要求程度(3)方差分析表表(3)给出了随着变量进入一次形成的3个模型的方差分解结果。我们只需要关注模型3,发现P值为0.000。所以，模型3是非常显著的。但我们可以发现其实这3个模型的P值均为0.000,即均是显著的。ANOVAModelSumofSquaresdfMeanSquareFSig.1Regression33.800133.80096.808

8、.000aResidual26.88477.349Total60.684782Regression35.516217.75853.626b.000Residual25.16776.331Total60.684783Regression37.112312.37139.360.000cResidual23.57275.314Total60.68478a. Predictors:(Constant),身边同学逃课b. Predictors:(Constant),身边同学逃课，老师上课无聊c. Predictors:(Constant),身边同学逃课，老师上课无聊，老师对出勤要求程度d. Depend

9、entVariable:上课(4)回归方程的系数以及系数的检验结果表(4)给出了随着变量进入依次形成的3个模型的自变量的系数。从下表中可知，常量是2.924,自变量身边同学逃课的系数是-0.141,自变量老师上课无聊的系数是-0.515,自变量老师对出勤要求程度的系数是0.295。可以发现最后成型的也就是第三个模型的各自变量系数是非常显著的。CoefficientsModelUnstandardizedCoefficientsStandardizedCoefficientstSig.BStd.ErrorBeta1(Constant)3.282.07543.653.000身边同学逃课-.222.

10、023-.746-9.839.0002(Constant)2.970.15619.068.000身边同学逃课-.122.049-.411-2.491.015老师上课无聊-.230.101-.375-2.277.0263(Constant)2.924.15319.097.000身边同学逃课-.141.049-.474-2.905.005老师上课无聊-.515.160-.840-3.214.002老师对出勤要求程度.295.131.5462.253.027a.DependentVariable:上课(5)被排除的变量由于之前的因素较多，我采取了逐步法进行多元线性回归分析，所以排除变量也是逐步排除。

11、最终留下的3个因素即为自变量。ExcludedVariablesdModelBetaIntSig.PartialCorrelationCollinearityStatisticsTolerance1与其他活动冲突-.061a-.370.713-.042.213从众心理-.226a-1.312.194-.149.191对课程不感兴趣-.314a-1.774.080-.199.179老师上课无聊-.375a-2.277.026-.253.201懒得去-.352a-2.187.032-.243.212老师对出勤要求程度-.068a-.433.666-.050.234非必修课-.244a-1.592.

12、116-.180.240课程较难-.258a-1.550.125-.175.204天气不好-.368a-2.273.026-.252.2082与其他活动冲突.511b2.125.037.238.090从众心理.086b.361.719.042.097对课程不感兴趣-.047b-.181.857-.021.082懒得去-.175b-.706.482-.081.089老师对出勤要求程度.546b2.253.027.252.088非必修课.178b.614.541.071.066课程较难.136b.481.632.055.068天气不好-.200b-.703.484-.081.0683与其他活动冲突

13、.405c1.657.102.189.085从众心理-.095c-.385.701-.045.087对课程不感兴趣-.267c-1.003.319-.116.073懒得去-.382c-1.519.133-.174.080非必修课-.106c-.341.734-.040.054课程较难.018c.064.949.007.066天气不好-.354c-1.252.215-.144.064ModelBetaIntSig.PartialCorrelationCollinearityStatisticsTolerance1与其他活动冲突-.061a-.370.713-.042.213从众心理-.226a-

14、1.312.194-.149.191对课程不感兴趣-.314a-1.774.080-.199.179老师上课无聊-.375a-2.277.026-.253.201懒得去-.352a-2.187.032-.243.212老师对出勤要求程度-.068a-.433.666-.050.234非必修课-.244a-1.592.116-.180.240课程较难-.258a-1.550.125-.175.204天气不好-.368a-2.273.026-.252.2082与其他活动冲突.511b2.125.037.238.090从众心理.086b.361.719.042.097对课程不感兴趣-.047b-.1

15、81.857-.021.082懒得去-.175b-.706.482-.081.089老师对出勤要求程度.546b2.253.027.252.088非必修课b.178.614.541.071.066课程较难.136b.481.632.055.068天气不好-.200b-.703.484-.081.0683与其他活动冲突.405c1.657.102.189.085从众心理-.095c-.385.701-.045.087对课程不感兴趣-.267c-1.003.319-.116.073懒得去-.382c-1.519.133-.174.080非必修课-.106c-.341.734-.040.054课程较

16、难.018c.064.949.007.066天气不好-.354c-1.252.215-.144.064a. PredictorsintheModel:(Constant),身边同学逃课b. PredictorsintheModel:(Constant),身边同学逃课，老师上课无聊c. PredictorsintheModel:(Constant),身边同学逃课，老师上课无聊，老师对出勤要求程度d. DependentVariable:上课ExcludedVariablesd二.模型综述由结果分析（1）容易发现：采取逐步法进行多元线性回归，以是上课为因变量，自变量依次为：以身边同学逃课为自变量；

17、以身边同学逃课和老师上课无聊为自变量；以身边同学逃课、老师上课无聊和老师对出勤要求程度为自变量。也就是把因素身边同学逃课、老师上课无聊和老师对出勤要求程度依次加入模型中，从而形成了3个模型，最终模型是模型3是以上课为因变量，以身边同学逃课、老师上课无聊和老师对出勤要求程度分别作为自变量。(1)观察结果分析(4),最终模型(即模型3)的表达式为：上课=2.924-0.141*身边同学逃课-0.515*从众心理+0.295*老师对出勤要求程度(2)观察结果分析(2),最终模型3的拟合优度较好，修正的决定系数超过了0.7;(3)观察结果分析(3),模型后是显著的，模型3整体的P值是0.000;(4)

18、观察分析结果(4),模型中，常数项和三个自变量系数的显著性都小于0.05,为显著；(5)结论：经过以上多元线性回归分析，可以发现大学生上课受到身边是同学逃课、老师上课无聊和老师对出勤要求程度的影响。五.逃课对策根据调查问卷，同学除了对自己上课出勤情况进行了说明分享，同时也对减少或杜绝逃课现象时提出了宝贵的意见。63.29%的学生希望老师能够改善教学方式，丰富课堂内容，激发学生学习兴趣；44.3%的同学认为点名能够有效阻止逃课现象；35.44%的学生认为同学间相互督促提醒比较有效；而认为还是要靠自觉性和学校加大打击逃课力度有效的同学均占34.18%。但我认为，首先，大学生应该自我反省，逃课现象频发一定是自身自律能力不够，思想教育不够彻底，对待大学学习的态度不够端正；其次，同学也反映了一些教学方式以及教学内容的问题，学校也应该思考课程安排得是否科学、讲课内容是否陈旧。只有各方面共同努力，才能与时俱进，不断进步。100%80%63.29%老师点名老师改善课堂同学间相互着自己意识到无学校加大打击教学方式促提醒故缺课是不好逃课行为的力的行为度六.附录卷首语您好！我们是天津大学的学生，我们正在做有关大学生出勤情况的调查，目的在于了解大学生出勤的基本情况。您的调查情况将成为我们宝贵的参考资料，只需花费您几分钟的时间，本