專案名稱: 大學生學習情況的差異化研究
---基於spss python科學計算與開發平台
小組成員: 黃麗穎柳家鈺
專業班級：經濟統計1502 金融工程1501
指導老師：賀再紅
2023年 9 月 12 號
一、 實驗目的
(一) 選題策略
(二) 選題原因與選題意義
(三) 解決方案
二、 創新性查證與國內研究情況文獻綜述
(一) 相同或者相關相近的國內外研究基本情況
(二) 創新性
三、 資料採集與分析基礎
(一) 測量量表（問卷）與資料**
(二) 分析方法與基本原理
四、 基於spss實驗平台的資料分析過程與結果
(一) 基礎分析的資料與結果
(二) 深入分析的結果輸出與分析
五、 結論
六、 附件
七、 研究介紹ppt
分工情況：
黃麗穎：主要負責整體方案規劃、ppt的模板設計與排版整合、創新性查證與國內研究情況文獻綜述、報告的排版與整合、文獻蒐集與整理。
柳家鈺：主要負責問卷設計與修改、選題策略、選題原因與意義、選題方案、資料蒐集、資料分析與結論書寫、**結果並提出建設性建議。
一、 實驗目的
(一) 選題策略
選題範圍：學習學習生活熱點問題
題目名稱：大學生學習情況的差異化研究---基於spss python科學計算與開發平台
研究物件：在校大學生
研究內容：大學生學習情況
研究方法：使用調查問卷進行資料收集，資料相關處理使用spsspython科學計算與開發平台
(二) 選題原因與選題意義
近年來社會普遍覺得大學生人浮於事，考試只求及格，人生得過且過，將大學當成了養老院，在大學這個最需要努力的階段選擇了放鬆。這些評價引起了我們的深思。是真的如社會評論所說的頹廢不堪，還是恰恰相反，大學生都非常認真學習呢？
如果確入社會評論所言，導致大學生群體出現這種現象的普遍原因是什麼呢？通過本次調研，我等可從調查結果中得到當代大學生的學習現狀整體狀態。如結果顯示現在大學生學習狀況不佳，也可及時發現問題癥結，以期早日提出應對政策。
本組收集大學生目前的學習情況的問卷後，通過多重手段分析，可明晰影響大學生學習的因素，以期在客觀和主觀上去尋找問題的根源所在，以便為大學生提供更好的學習環境與進行合理的思想教育，從而使得大學生可以更加充分地利用大學時光，提高人生技能。
(三) 解決方案
隨著普通話越來越普及，老師也應該適當地提高自身的普通話水平：而學生也應該提高自身的適應能力，盡可能在最短的時間內適應當地的方言以及老師的說話方式，而且學生也可以積極主動與老師溝通或者是課後詢問老師不太明白的地方。更重要的是，學生應該端正自己的學習態度，車到山前必有路，老師的口音雖然是一方面的影響因素，但是從整體上來說，學生也應該去積極努力適應而不應該不滿意甚至影響自己的成績，這是對自己不負責任。
二、 創新性查證與國內外研究情況文獻綜述
(一) 相同或者相關相近的國內外研究基本情況
使用關鍵字：
大學生學習情況調查
（文獻參考在附件中）
大學生的學習情況一直是各位學生的家庭、學校，乃至社會與國家所關注的重點之一。在針對此類社會問題的研究中，研究切入點主要集中在學生自身，從學生自己的學習情況和態度著手，而針對外界影響的調查則相對不完善。首先，針對我們想研究的題目，即：
大學生學習情況調查，我們選取了以王向紅的《大學生學習情況調查與對策研究》為代表的幾篇文獻進行分析，結果如下：
● 研究視角較為單一，以從分析學生對自身態度與老師對學生態度為主流
影響從學生自身角度上看，專業興趣，就業壓力、學習目標和自身努力程度成為影響大學生學習情況的主要因素（王向紅），而在大學生中確實存在這倦怠的情緒，而主要影響學生學習因素的是情緒低落，造成這個問題出現的原因分為四種，缺乏明確目標、學習方法不當、受社會環境影響和對學校課程設定的不滿（李慧），而在以上海w大學為例的對大學生學習情況調查中，則是重點區分了普通班、重點班與985、211院校學生的具體差異，並得出影響學生學習的主要因素中學習難度和主動合作學習佔較大比重，同時也反映了出校園環境支援度同樣也存在影響（王超逸）。在本科教育反思中，得出了新的觀點，從學生與老師兩個角度來看待學生學習問題。老師方面，則是出現了「重科研，輕教學」的情況，而學生從各方面表現出來的是對課業難度的不滿，學習興趣的下降，同時也反映出了乙個新觀點——師生互動少對大學生的學習情況產生較大影響（龐海芍）。
以上所有文獻的主要著墨點均在學生自身的問題上，如學習態度、缺乏目標等。
(二) 創新性
因為前人研究在學生自身問題上著墨過深，少數新觀點中提到的從老師的角度上出發是相對較少的，而從學生對老師教學的體驗方面出發的對大學生學習情況的研究相對而言就更少。學生在課上能否聽懂、能否適應老師的教學方法等各個從學生方向出發的與老師息息相關問題對學習的影響均為此前未涉及的領域。因而，我們決定在這些領域設計問題並投放問卷進行調查研究。
三、 資料採集與分析基礎
(一) 測量量表（問卷）與資料**
1. 測量量表集（問卷）
2. 資料**
我們小組通過問卷星來構造線上問卷，發到所加入的qq群以及微信群，還有給同學私發的方式調查了135份問卷。
(二) 分析方法與基本原理
報告主要採用了，相關分析【偏相關分析】，回歸分析【線性回歸分析】，均值比較過程【獨立樣本t檢驗】，多元統計分析【因子分析】，方差齊性檢驗【多因素方差分析】，基本統計分析【頻數分析】【探索性分析】【描述統計】【交叉表】等檢驗方法。
偏相關分析:
是在相關分析的基礎上考慮了兩個因素以外的各種作用，或者說在扣除其他因素的作用大小以後，重新來測度這兩個因素之間的關聯程度，這種方法的目的就在於消除其他變數關聯性的傳遞效應。
線性回歸分析：
多元線性回歸是指有多個自變數的線性回歸模型，它用於揭示因變數與多個自變數之間的線性關係。多元線性回歸是一元線性回歸的自然推廣形式，兩者在引數估計顯著性檢驗等方面非常相似，對多元線性回歸方程的擬合優度檢驗一般採用可調整的可決係數r，而不是一元線性模型中常用的統計量r，因為調整的r比r更能反映回歸方程對樣本資料的擬合程度。
獨立樣本t檢驗：
與假設檢驗原理相似，與單樣本t檢驗的原理基本相同，對應的假設檢驗如下：
h0=兩總體均值之間不存在顯著差異性。
h1=兩總體均值之間存在顯著差異性。
因子分析：
通常針對變數做因子分析，稱為r型因子分析；對樣品做因子分析，稱為q型因子分析，稱為q型因子分析，這兩種分析方法有許多相似之處。下面重點介紹r型因子分析。r型因子分析數學模型如下。
設原有p個變數x1·····，xp,且每個變數（或經標準化處理後）的均值為0，標準差為1.現將每個原有變數用k（k x1=a11f1+a12f2+·····+a1kfk+ε1
x2=a21f1+a22f2+·····+a2kfk+ε2
xp=ap1f1+ap2f2+·····+apkfk+εp
上式就是因子分析的數學模型，也可以用矩陣的形式表示為x=af+ε
其中，x是可實測的隨機變數；f稱為因子，由於他們出現在每個原有變數的線性表示式中，因此又稱為公共因子；a稱為因子載荷矩陣，aij(i=1,2,···，p;j=1,2,···k)；ε稱為特殊因子,表示原有變數不能被因子解釋的部分，其均值為0.
因子分析的基本思想是通過對變數的相關係數矩陣內部結構的分析，從中找出少數幾個能控制原始變數的隨機變數fi(i=1,2,···，k)選取公因子的原則是盡可能多地包含原始變數中的資訊，建立模型x=af+ε,忽略ε，以f代替x，用它再現原始變數x的資訊，達到簡化變數、降低維數的目的。
多因素方差分析：
由於多因素方差分析中觀察變數不僅要受到多個因素獨立作用的影響。因此，觀測變數值的波動要受到多個控制變數獨立作用、控制變數互動作用及隨機因素等三方面的影響。以兩個因素為例，可以表示為q總=q控1+q控2+q控1控2+q隨
其中，q表示各部分對應的離差平方和。多因素方差分析比較q控1、q控2、q控1控2、q隨佔q總的比例，以此推斷不同因素以及因素之間的互動作用是否給觀測變數帶來顯著影響。
頻數分析：
頻數分布表是描述性統計中最常用的方法之一。它主要能夠了解變數取值的狀況，對把握資料分布特徵非常有用。例如，了解某班學生的學習成績、了解某地居民的收入水平等都可以借助於頻數分析。
頻數分析過程就是專門為產生頻數表而設計的。她不僅可以產生詳細的頻數表，還可以按要求給出某百分位點的數值以及常用的條形圖、餅圖等統計圖。同時spss的頻數分析還可以進行分位數、描述集中趨勢的基本統計量等計算功能。
這些統計量的具體分析會在以後的章節裡面講解。
四、 基於spss實驗平台的資料分析過程與結果
(一) 基礎分析的資料與結果
頻數分析：
結論：填問卷的理科生多於文科生
探索性分析：
結論:總體山可以看出，與師生關係越融洽，成績就越集中於較好的程度。
交叉表：
結論：對課程越感興趣的人和老師的關係也會更好一些。
(二) 深入分析的結果輸出與分析
【1】spss的相關分析（spss在偏相關分析中的應用）
（1）圖1-1
圖1-2
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