体育统计学spss

体育统计学spss（共11篇）

1.体育统计学spss 篇一

一、事件

近日，教育部考试中心主任戴家干透露，今年高考的全国报名人数为946万余人，比2009年1020万的考生数减少74万人。950万人,1010万人,1050万人,1020万人,956万人„„数据显示,近5年来,前3年全国高考人数一直在攀升。2006年首次突破千万大关,2008年则达到顶峰--1050万人。去年高考人数急转直下,比上一减少30万人,而今年更是减少74万人,是5年来人数减少最多的年份。

戴家干表示，高考报名人数的减少，主要原因是因为我国按毛入学率计算的适龄入学人口数量在逐年下降。

大约在去年这个时候，教育部也透露了高考报名人数，随即在全国范围内，引爆了一条消息——应届高中毕业生84万弃考。这引发了持续较长时间的讨论与关注，或云大学生就业难吓跑考生，或说中国大学教育质量不高难敌国外大学竞争。今年，我很想再看教育部公布的数据，得到弃考人数消息，以作分析（一年的情况往往并不能说明问题，需多年情况），但遗憾的是，教育部却没有公布。

戴主任把报名人数减少归因于适龄人口减少，可我怎么计算，也只能得到这只是其中一方面原因。根据教育部公布的报名数，今年的考生数比去年减少74万，而再看应届毕业生数，今年（803万）比去年（834万）减少31万，两者相差43万。这43万从何而来？

二、数据统计理论

这些数据采用了统计学中普查的方式，对象为全国参加高考的学生。

为了一定的目的而对考查对象进行的全面调查，称为普查。

普查，统计调查的组织形式之一。对统计总体的全部单位进行调查以搜集统计资料的工作。普查资料常被用来说明现象在一定时点上的全面情况。如高考人数调查就是对全国报考参加高考的学生一一进行调查统计，通常一年一次，规定某个特定时点(某年某月某日某时)作为全国统一的统计时点，以反映高考人数的自然和社会的各类特征。

普查的几个特点:

1.需要规定统一的标准时间(上例为2010年高考报名截止日)

2.通常是一次性或周期性的（上例为一年一次）

3.数据的规范化程度较高

4.普查适用的对象比较狭窄，只能调查一些最基本、最一般的现象。组织普查工作必须遵循的原则：

1.必须统一规定调查资料所属的标准时点。

2.正确确定调查期限、选择登记时间。为了提高资料的准确性，一般应选择在调查对象变动较小和登记、填报较为方便的时间，并尽可能在各普查地区同时进行，力求最短时间完成；

3.规定统一的调查项目和计量单位。同种普查，各次基本项目应力求—致，以便历次普查资料的汇总和对比；

4.普查尽可能按一定周期进行，以便于研究现象的发展趋势及其规律性。

三、事件评析

以上事件只可能有两种解释，一是弃考人数增加，二是复读生人数减少。这两个数据，在教育部的账本里都有的，教育部为何不公布，只会引起舆论更多的揣测。比如，有人就推测今年的弃考数可能远高于去年的84万，理由是，如果是复读生在全国范围内大幅减少，教育部定会公布复读生减少消息，因为，这几年来，教育部一直在治理高复班，2008年当有媒体报道高考报名考生中复读生比例高达三分之一时，教育部有关官员还曾“辟谣”说复读生只占到15%。而去年教育部公布高考报名数，却泄露天机，当年的复读生达到270万，占到1020万高考考生的26%。假使那另外减少的43万，主要来自高复班学生减少，那么，教育部是可以“骄傲”地宣布高复学生减少近两成的。现在教育部没有公布这一数据，极有可能的原因是弃考的应届毕业生进一步增加，或超过百万。而这势必会引起媒体进一步关注。质疑大学生就业难、中国大学教育质量的声音会铺天盖地。教育部由此就把数据藏起来。

当然，这些都是“揣测”。我想说的是，引起这样的揣测，是教育部门的失职，而且，教育部门的做法，也违背《信息公开条例》。全民关注的高考报名数据，既非国家机密，也非商业秘密，应该向社会公开，而且公开之后有助于分

析教育发展中存在的问题，同时以便考生选择教育、选择学校——针对弃考增多，需进一步研究弃考的原因，是就业难，还是学费贵，抑或是选择境外高校，不同的原因反映出我国教育的不同问题；针对复读减少，需分析哪种原因，是平行志愿减少高分落榜可能由此减少复读需求，还是实行新课改新高考增加复读难度不再复读，还是公办高中禁办复读班增加复读开支。这不同的原因可检验不同教育政策的实施效果。

教育的发展，离不开研究。教育部门公开教育信息，不仅是本身职责使然，也是进行科学的教育决策的要求。把高考报名数据打闷包，用“适龄入学人口数量减少”归纳报名人数下降主因，这不是科学、负责的教育发展态度。这只能掩盖教育的问题，更可能酿成教育发展的危机——需要提醒的是，假如高复学生大幅减少，适龄学生数也大幅减少，高考招生人数将大于应届毕业生报考人数的局面，在不久的将来马上出现。以今年应届毕业生803万，弃考规模与去年持平（84万）计算，应届高考毕业生报考数为719万，高复学生则为227万，应届毕业生报考数只比高考招生数657万多62万（如果弃考学生增多达到100万，这一数据则为46万）。我国高校需要立即着手应对即将到来的严重的生源危机。

从上述事件可以看出，正确运用统计学原理就能分析事物的本质，抓住问题的关键，才能做到未雨绸缪,防范于未然。

2.体育统计学spss 篇二

在实际教学中, 姜丽娜教授根据多年来的生物统计学教学经验, 总结出该课程具有以数学知识为基础、概念术语多、计算公式多、课程内容连贯性强等特点[2]。学生在实际学习过程中往往也会因为对数学知识掌握不够牢固、概念术语理解不够透彻、计算公式应用不够熟练、课程内容未能完全理解等原因, 而导致对该门课程学习掌握程度不够, 难以在以后的科研、工作中得到充分的应用。为了巩固对生物统计学课程的学习, 许多高校也陆续针对该门课的教学内容设置了生物统计学实验课, 并尝试在实验课部分增加一些Excel等简单工具在统计学中应用的课程[3]。但这些实验课程的设置大多是围绕课本教学内容, 使学生进一步熟练统计学概念和计算公式的应用, 还不能使学生在实际需要中熟练自如的应用生物统计专业工具。

本人总结在生物统计学以及生物科学领域的教学科研经验, 认为在本科生生物统计学教学过程中, 应当在注重基础知识的掌握的同时兼顾专业统计软件 (例如:SPSS、SAS等) 操作, 使学生在日后实际工作中能熟练地应用这些专业统计软件进行数理统计分析, 快速高效的得到理想的结果。本文综合SPSS软件的功能特点, 结合李春喜教授主编生物统计学教材的本科教学内容[4], 探讨SPSS软件在生物统计学不同章节的实验设置, 以使学生更好地掌握生物统计学在现实领域中的应用。

一、SPSS软件的基本特点以及数据文件的建立、导入与导出

李春喜教授主编的第五版生物统计学教材中, 前一章内容分别为概论。结合SPSS特点, 在讲授本章内容的同时, SPSS上机实验课应设置为SPSS软件的界面介绍、基本特点和作用, 数据的建立、导入与导出部分。

SPSS软件的特点与作用:SPSS (Statistical Package for the Social Science or Statistic Products and Service Solution) 软件是于1968年由美国斯坦福大学 (Stanford University, USA) 的三位研究生研发而成, 并以此名创立SPSS公司。该软件操作简单, 易学易用, 具有较强的统计功能和强大的作图功能, 特别是能够快速准确地完成大量的、烦琐的、专业的和复杂的数据统计分析, 是国际上认可的专业统计分析软件之一。其可广泛应用于统计分析 (例如均值比较、相关分析、方差分析等) 以及统计图形 (例如柱状图、散点图、饼状图等) 的制作和编辑。在介绍这些功能的同时, 打开SPSS窗口, 兼并介绍SPSS视图窗口中标题栏、菜单栏、数据单元格显示、工具按钮、数据视图和变量视图的一些简单用法。

数据文件的建立:SPSS软件打开之后, 会进入数据编辑窗口, 新建一组数据后可将变量依据实验内容进行命名, 并选择输入数据的基本变量类型 (例如数值型、逗号型、句点型、科学计数型、日期格式型、美元型、定制货币型和字符串型等) 。

数据文件的导入与导出:SPSS可以导入SPSS (*.sav) , Excel (*.xls) , d BASE (*.dbf) , ASCⅡ (*.dat, *.txt) , Access (*.mdb) , Lotus (*.w*) , Foxpro (*.dbc) 等数据文件, 以及各类SASS数据文件。即从菜单选择File中选Open, 弹出Open File对话框, 文件框内显示以选择所需文件后缀类型, 之后选择对象, 单击打开 (O) 按钮, 或双击对象文件, 从而将文件导入。同样文件的导出通过File中的save/save as (保存数据对话框) , 选择保存路径, 键入文件名, 确定数据类型, 单击保存 (S) 按钮, 其导出文件。

二、应用SPSS软件的基本统分析

教学材料第二、三章内容为资料的整理与特征数的计算、概率和概率分布, 结合教学内容SPSS上机实验课应设置基本统计分析课程, 该部分包括数据汇总报告和描述性统计分析两方面的内容。

基本统计分析可通过菜单栏的分析 (Analyze) 窗口进入, 点击分析栏之后, 鼠标放置数据汇总报告 (Reports) 栏, 即可显示分层报告 (OLAP—Online Analytical Processing) 、数据汇总 (Cases Summarize) 、行汇总报告 (Report Summaries in Rows) 、列汇总报告选项 (Report Summaries in Columns) (图2A) 。其中分层报告主要用于中位数、最大值、最小值、方差、偏度系数等统计描述;数据汇总可用于对编辑窗口中的数据在结果窗口中罗列出来, 以便浏览和打印, 同时也可对数据的基本特征进行描述;行汇总报告可罗列原始数据, 其格式是以观察单位和统计量为行标目, 以报告变量为列标目;列汇总报告主要用来生成按列显示统计量计算结果的报告, 同时也可以完成许多统计计算。当鼠标放置描述性统计分析 (Descriptive Statistics) 位置后, 选中响应的功能即可进入频数分析 (Frequencies) 、描述性分析 (Descriptives) 、探索性分析 (Explore) 、多维交叉表分析 (Crosstabs) 、比值分析 (Ratio) (图2B) 窗口从而根据自己的目的进行响应的数据分析。

三、应用SPSS软件的均值比较和方差分析

生物统计学基本知识熟悉之后, 在随后在课堂教学中会开始进行统计推断和方差分析部分的内容。SPSS实验课在此部分结合课堂教学相应的设置均值比较和方差分析上机内容。

均值比较可通过菜单栏的分析 (Analyze) 窗口进入, 点击分析栏之后, 鼠标放置数据均值比较 (Compare Means) 上即可显示相应分析栏:平均数基本分 (Means) 可用于定量资料的统计分析, 按分组变量计算因变量的描述统计量值, 如均值、方差、标准差、偏度、峰度等统计量, 并显示结果;单样本T-test (One-Sample T Test) 单样本t检验主要用于样本平均数和已知总体平均数的比较;独立样本T-test (Independent-Samples T Test) 可用于检验两个独立样本的总体平均数之间是否有显著差异;配对样本T-test (Paired-Samples T Test) 用于配对计量资料的比较, 检验配对样本差值的总体均数与0的差异有无显著意义, 以及配对样本是否相关 (图3A) 。

方差分析包括单因素方差分析和多因素方差分析。其中单向方差分析 (One-Way ANOVA) 可通过均值比较 (Compare Means) 进入, 其用于完全随机设计资料的多个样本均数比较和样本均数间的多重比较, 也可进行多个处理组与一个对照组的比较。多因素方差分析可通过分析栏里的多因素方差分析 (General Linear Model) 选项进入, 进入之后会设置四个不同要求的选择:单变量多因素方差分析 (Univariate) 可用于一个因变量受一个或多个自变量影响的方差分析;多因变量方差分析 (Multivariate) 主要用于多个因变量受一个或多个因素变量或协变量影响的方差分析;多因变量方差分析 (Multivariate) 对同一因变量进行重复测量的方差分析;混合效应分析 (Variance Components) 用来估计每个随机因素对因变量方差的贡献。在分析过程中可根据不同的需要和要求, 选择相应的方差分析 (图3B) 。

四、应用SPSS软件的回归和相关分析

在方差分析之后, 李春喜教授主编的第五版生物统计学教材第七章内容为直线回归和相关分析。根据课程设置, SPSS上机实验课最后应设置为回归分析和相关分析的内容。

回归分析包括线性回归分析和可转化的线性回归分析。其中线性回归分析包括一元、多元线性回归, 其可通过分析 (Analyze) 中的Regression选项进入, 进入之后可通过选择Linear选项进行数据的线性回归分析 (图4A) ;可转化的线性回归分析, 是将非线性数据通幂指数、倒数、等转化, 转化为可线性回归的数据, 从而进行分析, 其可通过Regression里的Curve Estimation选项进入 (图4A) 。

相关分析是一种将客观事物之间相互联系反映到数量上, 从而说明相关变量之间关系的一种分析。SPSS软件中可通过分析 (Analyze) 中相关 (Correlate) 里的Bivariate选项进行二元变量的相关分析;当实验要在进行排除其他变量影响下的两变量相关分析时, 可通过选择相关 (Correlate) 里的Partial Correlation Analysis进行偏相关分析;而当研究问题涉及变量较多, 众多变量间的相似性和信息交叠使得我们难以从中提炼出主要信息时, 可选择相关 (Correlate) 里的Distances来进行距离分析 (图4B) 。

五、总结

本人依据生物统计学的实际教学经验, 将李春喜教授所编生物统计学第五版教材的教学内容与SPSS统计学专业软件的基本功能相结合, 对不同章节的教学内容全部在SPSS软件中进行操作应用。通过SPSS实验教学与生物统计学课堂教学的相互照应, 必将加深学生对本门的掌握程度, 同时在以后的现实应用中也必会起到良好的效果。

摘要：生物统计学是生物学科不同专业学生必须熟练掌握和应用的一门基础学科, 全国各大高校均已开设该课程的本科教学。但是由于生物统计学以数学知识为基础、概念术语多、计算公式多、课程内容连贯性强等特点, 学生在实际学习中很难对其熟练掌握和应用。本研究主要探索如何在生物统计学基本教学内容的基础上增加SPSS统计学软件实验课的设置, 通过理论课与实践课程的相互结合使学生们更加了解生物统计学的理论知识, 并能在以后的工作和科研中进行熟练的应用, 起到良好的教学效果。

关键词：教学改革,生物统计学,SPSS软件

参考文献

[1]孙耀中.生物统计学课程教学中对学生的综合能力培养[J].河北科技师范学院学报, 2006, 1 (20) :60-62.

[2]姜丽娜, 张黛静, 邵云, 李春喜.生物统计学课程教学的实践与探索[J].教育与教学论坛, 2013, (18) :231-233.

[3]张黛静, 姜丽娜.应用Microsoft Excel进行方差分析的方法[J].生物学教学, 2013, 7 (38) :25-26.

3.SPSS软件在统计课程中的应用 篇三

关键词：SPSS软件；概率统计；优越性与可行性；应用与完善

在计算机网络技术快速发展的时代，人们接触的信息元素也迅速增多，因此如何快速的从大量的信息数据中提取有用的信息，并应用于人们的社会实践活动中，显得尤其重要。

概率统计课程是一门应用性很强的学科，主要研究在生活过程中的随机现象统计规律，而在教学过程中培养学生对概率统计课程中基本方法以及解决实际问题的能力尤其重要，SPSS软件具有操作简单，统计分析方法丰富、全面的特点，利用SPSS软件对实际问题进行辅助教学，可以有效的对大量的数值进行计算，并可以对数据进行对应分析、联合分析、多分类变量Logistic回归分析等，可涉及300多个变量、100万个以上样本的数据资料文件。

一、SPSS软件应用于统计课程教学的必要性和可行性

统计学主要以数字为语言，针对数据资料进行收集、整理和分析，是一门描述和分析客观事物数量的科学，目前统计学已经深入的渗透到了自然和社会科学中的各个领域，也是一门实用性很强的基础课程。在社会工作中应用的统计技能主要在于学生在统计学课程中学习得到，学生应了解统计学课程中的统计思想，并掌握应用统计分析方法分析问题和解决问题。在传统的教学过程中，统计课程中的公式计算一般是通过计算机器和手工完成的，很难把含有大量复杂数据的一些典型案例引入到教学中，同时，一些包含数据的图形在统计学课程中也起着非常重要的作用，但在数据量比较大的情况下，手工绘图的精确度很难掌握准确，这些都给统计学课程的教学造成了很大的障碍，影响了学生对统计理论和方法的理解，因此在统计课程中系统并灵活的应用SPSS软件教学在激发学生学习的积极性和提高学生解决问题的能力具有较强的现实意义。

二、在统计课程教学中应用SPSS的方法

1.强调更新统计学课程的教学思想，并转移教学重点

在统计学课程中应用SPSS软件辅助教学后，统计学的教学重点应由原始统计数据过程转向对统计数据结果的实际意义的理解和应用，在对统计原理充分重视的基础上，应该摒弃统计过程繁琐的理论证明、推导和计算步骤，增加在教学过程中应用SPSS软件，让学生通过SPSS软件解决繁琐的证明和计算步骤。在统计课程的理论教学中，侧重的是从实际问题中引申出统计学的基本概念，理解统计学的基本原理思路和主要的用途特点，并能深入的分析不同的统计方法适用的条件和数据类型，且能通过具体的案例分析掌握相应的统计知识的应用，而具体的统计计算则是由SPSS软件完成。

2.加强统计课程教学过程的实验教学，通过学生上机操作完成

在统计课程教学过程中，当每一个理论要点讲解完成后，应该及时安排学生在实验室上机实践，通过具体的数据案例、完成作业和有针对性的研究性教学等各种方法应用所学的理论，培养学生在应用软件的过程中解决问题的能力。在上机实验的过程中，教师应先对本节所授内容进行讲解和回顾，亲自在主机上动态演示SPSS软件的具体操作步骤，并对得出的结果进行解释，然后让学生应用SPSS软件独立完成课后习题或其他典型习题，要求学生完成软件的基础操作步骤和基础统计训练，并对计算机运行出的结果进行解释。

3.鼓励学生运用所学的统计知识分析实际问题

统计学课程应用案例分析、习题作业、小组讨论和上机练习等多种不同的教学方法，让学生在不同的教学过程中掌握相关的统计概念和理论，能利用相关专业的软件解决实际的生活问题，具体方法包括：鼓励学生组成团队，针对具体的管理问题通过收集数据，选择恰当的统计方法，运用SPSS软件对数据进行分析处理，得出结论，并给出相应的修改意见；鼓励学生运用所学的统计知识分析实际生活问题，例如大学生就业的统计分析，学生考试成绩的分析，教师教学水平的分析等问题，通过进行相应的校园问卷调查和收集数据，用软件对收集的数据进行分析和处理，得出相应的结论。因此，在统计课程教学过程中应用SPSS软件开展教学，能激发学生对统计课程的积极性，提高学生应用统计分析方法解决实际生活问题的能力，提高统计学课程的教学效果。

三、在统计课程教学过程中应用SPSS软件应注意的问题

1.教学过程中SPSS统计软件的使用

在统计课程教学过程中适当地增加SPSS统计软件的使用，将统计概念、统计思想和统计方法适当的引入到教学中，让学生能形象的理解和掌握相应的统计方法，通过采用SPSS软件教学后，可通过软件的绘图和数据分析、统计分析等功能利用计算机特有的程序和演示功能使统计学的知识变得直观、具体和形象，从而增强学生对统计学概念的理解和方法的掌握运用。教师也可在教授过程中随时发现学生学习的问题，能及时解决问题，并能了解学生在课堂教学中所出现的状况。

2.把课程的重点应放在具体实例的应用上

在课程教学过程中，应选择具有实际背景和较高的应用价值的问题作为统计教学的研究主题，应淡化相应的计算细节的处理，鼓励学生应用自己所学的统计知识分析实际生活问题或经济管理问题，例如：大学生目前就业情况、校园餐厅卫生情况、大学生使用手机情况、大学生网购情况、学生上课出勤率问题等，鼓励学生对实际生活中的问题搜集数据，并建立相应具体的数学模型，应用SPSS软件对数据进行统计分析，让学生学会运用相应的统计学知识解决生产和生活中的实际问题，并为将来从事统计专业工作做铺垫。

参考文献：

[1]何晓群，刘文卿.应用回归分析[M].第2版.北京：中国人民大学出版社，2007

[2]宋志刚等.SPSS16.0实用教程[M].北京.人民邮电出版社，2008.10.1

[3]吴世军.SPSS在数据分析中的应用[J].统计与决策，2006.9

4.体育统计学spss 篇四

课程代码：

课程名称： 0544 SPSS统计分析与应用》

学习中心

姓 名

学 号

专 业

年 级 《关于某市对广告偏好的数据分析报告

一、引言

电视商业在新世纪以来的高速发展，让它成为了企业为产品的销售提供了巨大的作用。首先，商业广告可以为企业提供良好的社会形象，在市场经济的新体制下，经营商品，增强企业的活力，离不开广告的支持，广告就是让世界发现你。其次，商业电视广告企业可以成为企业促进商品销售的直接宣传手段。现代工商业的一个最显著的特点，就是大规模的产品生产与销售。由于社会化大生产的高度发展，形成了市场商品品种繁多，同类产品品牌众多的局面，市场竞争十分激烈。在这种情况下，广告成为工商企业促进商品销售的直接宣传手段。

通过以上的论述，于是在网上收集到关于某市广告偏好情况的调查数据，由于是以市场调查的形式，所以数据是以问卷形式呈现，在此给出的汇总后的数据结果。在此我们对该市的广告偏好采用SPSS软件进行相关数据分析。

二、数据来源

本数据是在市场调查的基础上得到的，其来源是以问卷形式得到的，在此我们提取了部分数据，以分析某市广告偏好的情况。

三、基本情况分析

被调查者年龄的分析，如下所示：

从图中可以看出，被调查者的趋势呈钟形，而且是右偏。被调查者学历的分析，如下图所示：

从上面的图中可以看出，大学（大专）学历的人占了很大一部分，比率占到了51.1%，其余的高中学历、初中及以下学历、研究生以上学历各占26.2%、18.1%、4.5%，比例相对较少。利用交叉表，比较不同的性别对广告宣传态度，如下图所示：

a.3 单元格(30.0%)的期望计数少于 5。最小期望计数为 3.07。

根据上面的图示，Pearson卡方检验，P值是0.818（如果置信水平设为95%），这表示男女在广告宣传态度中没有差异。而持没有多大感觉的人占绝大多数。

利用交叉表，比较不同年龄的南昌市居民对于广告宣传的态度，如下图所示：

卡方检验

根据上图，Pearson卡方检验的p值是0.048(如上把置信水平设为95%)，这表示不同年龄阶段的人对于广告宣传态度有差异。

利用交叉表，分析不同学历的人对于广告宣传的态度，如下图所示：

根据上图，Pearson卡方检验的p值是0.164(如上把置信水平设为95%)，这表示不同学历的人对于广告宣传态度没有差异。

广告词分析，如下图所示：

如上图所示，有累积概率62.4%的居民认为会或者肯定会因为一句广告词而对商品产生深刻印象。而只有9.9%的居民表示不会或者肯定不会因为一句广告词而对商品产生印象，这表明广告词占据十分重要的地位。

广告词类型分析，广告词类型的多选项分析，如下图所示：

根据上图所示，广告词类型多选项分析中，在有效的个案中，选择幽默诙谐的广告词的份额最大，这表明有很多居民喜欢幽默诙谐的广告词，因此在广告制作过程中，走幽默搞笑路线是可行之路。

广告时间长度和广告播放时间段的分析，如下图所示：

以上表明大部分居民都认为广告时间长度不应该过于长，应该适宜，15-30秒是最好的选择。

根据上图所示，在晚上看电视的居民达到41.2%，也有13.6%和14.5%的居民选择在8时-11时和11时-14时之间接触到广告。

背景音乐在衣食住行各个方面的分析，如下图分析：

综上所述，在衣食住行的选择中，依据最多的居民选择，即是最大概率中，服装是选择愉悦休闲类得，食品类是选择愉悦休闲类，住房家具类选择轻柔舒缓类，交通工具类选择的是热情奔放类的。

广告画面的分析，如下所示;$广告画面多选项

根据上图所示，居民在选择广告画面时，有47.1%和40.7%的居民选择了真人代言和风景版的广告画面。

根据上面的广告画面与学历的交叉表所示，不同学历的人在选择广告画面时没有差异，都时选择真人代言的比较多。

居民信任的广告形式的分析：

$广告形式

根据上图所示，我们知道在广告形式的选择中，大部分的人集中选择了经典语录、问换传承、情感方式（它们的百分比分别是23%、23%、29.9%）的广告形式。

广告宣传应该突出强调的内容分析：

$宣传内容

根据上图，产品的质量保证占了38.6%，产品的功能占了26.3%，其他占据了少数，说明广告中应该突出强调其产品的质量保证和功能，而对企业信息则关注较少。

广告形式对销售额的单因素方差分析

从广告形式对销售额的单因素方差分析结果。可以看出，观测变量销售额的总离差平方和为26169.306；如果仅考虑广告形式单个因素的影响，则销售额总变差中，广告形式可解释的变量为：5866.083，抽样误差引起的变差为：20303.222，它们的方差分别入上图所示。如果显著性水平α=0.05，由于概率P值小于显著性水平，则拒绝零假设，认为不同广告形式对销售产生了显著影响。

广告满意度与观众学历的参数检验分析

由分析结果可知，第一步，F统计量的观察值为：0.9684，对应P；显然如果显著性水平α=0.05，则显然概率大于0.05，因此认为两总体的方差无显著差异；第二步，关于均值检验的分析。显然P小于0.05，应该拒绝原假设，也就是说两者存在显著差异。

广告前与广告后对商品购买意愿的分析

图中表明广告前和广告后平均值有较大差异，而且在显著性水平α=0.05时，观众选择购买的意愿在前后并没有明显的线性变化，其线性相关程度较弱。同时，在0.05的显著性水平上，应该拒绝原假设，认为购买意愿的平均值与0有显著不同，意味着前后存在显著差异，认为广告对提高观众购买意愿有一定提高。

研究不同类型广告对观众偏好的影响

从散点图可以看出，前后的偏好都呈较为明显的线性关系，而斜率类似。可以做协方差分析。

如上是协方差分析的过程。

广告的时间、广告的内容与观众偏好的相关分析

从中可以看出，观众偏好与观众时间的简单相关系数为0.959，与广告内容的为：0.952，而他们的相关系数检验的P近似为0.所以如果0.05或0.01是显著性水平的话，则拒绝零假设，而且两总体存在线性关系。

偏相关分析

偏相关分析过程以及结果说明了，即使控制广告内容，依旧改变不了广告时间与观众偏好的 显著线性关系。

线性回归分析：

以上就是回归分析的输出结果，其中有向后筛选的策略，可以看出其中线性回归的结果。

曲线估计

可以发现两变量呈现非线性关系，可以尝试二次、三次曲线、复合函数等模型，利用曲线估计进行本质线性模型分析也是可以的。

四、数据分析结论

通过广告偏好数据各个环节的分析，包括频数分析、统计图形的建立、交叉表的制定、以及参数检验、非参数检验、方差分析、相关回归分析等统计的分析过程，得出每一个结论，每一个步骤都会更加深刻揭露数据的特征、数据的结构和内部特点，都可以帮助我们更好地去分析关于广告偏好的问题。同时也给出相关建议。

5.体育统计学spss 篇五

同志们：

今天我们在这里召开体育及相关产业统计研究课题结题暨专项调查工作汇报会，我代表国家体育总局，向国家统计局李强总统计师以及国家发改委、国家统计局相关部门的负责同志及有关专家表示衷心地感谢，向参与课题研究工作的同志们和参加专项调查的各省市同志们表示诚挚的问候和祝贺。

今天会议的两项内容，一是对统计研究课题结题，二是对专项调查工作作阶段性汇报，首先我就课题研究工作谈几点意见。

一、充分肯定研究成果，为建立体育产业统计长效机制奠定了基础

中国体育及相关产业统计课题研究于2006年5月正式启动，2008年6月份基本完成，历时两年，在各方的共同努力下，圆满完成。按原计划这个结题会应该在去年就开，由于一些原因延期了。但这又刚好给了我们用实践来检验这一研究成果的机会，体育及相关产业专项调查的开展就是最好的证明，一系列研究成果有力地推动了体育产业统计工作的实施，为实现体育产业管理规范化、科学化提供了理论基础。

此次课题研究可谓是成果丰硕，在国家统计局的大力支持下，总课题组的同志们积极探索、潜心钻研，经反复论证和修改 完善，形成了“我国体育产业统计现状研究报告”、“我国其他行业统计制度研究报告”、“国外体育产业统计研究报告”、“体育及相关产业的概念”、“体育及相关产业统计分类”、“体育及相关产业统计指标”、“体育及相关产业统计实施方案”及“2004年中国体育及相关产业推测算报告”等8项重要成果，为统一我国体育产业统计口径、开展全国体育产业统计工作、探索我国体育产业统计长效机制打下了扎实的基础。尤其值得肯定的是，“中国体育及相关产业分类”被国家统计局采纳，并于2008年6月18日由国家统计局和国家体育总局正式联名印发，这是目前我国体育领域颁布的第一部具有约束力的国家统计标准，为今后全国和各省市开展体育产业统计工作提供了统一的标准。

我个人概括一下，研究成果有三个方面的突破，对体育产业工作具有重要意义。一是给了体育产业相应的“名”，从统计的角度界定了体育产业的概念、内涵和外延；二是给了体育产业相应的“位”，通过分类标准对体育及相关产业在国民经济分类中进行了相应的集中；三是给了体育产业相应的“量”，通过完善专项调查方案，为获取统计数据奠定了基础，保证了数据的准确性、科学性。

刘鹏局长对课题研究工作给予了充分肯定，并对下一步的体育产业统计工作提出了明确的要求。他在课题研究成果报告上批示：“这是一项复杂的、具有开拓意义的基础性工作，向参与研究的同志们和专家们致以感谢。工作初见成效，原则同意对后续 工作的建议，争取尽早建立较为准确可靠的统计体系、拿出较为准确可靠的统计数据。”国家统计局对体育产业统计工作也十分重视，李强总统计师多次听取汇报，关注工作进展，协调工作力量，并表示在今后的工作中继续与体育总局加强合作，帮助体育总局进一步做好体育产业统计工作。参与课题评审的各位专家对研究成果给予了高度评价，并对体育产业统计工作提出了不少宝贵的建议。在今后的工作中我们将充分吸收有关意见，进一步完善课题研究成果，并在此基础上不断探索和完善我国体育产业统计工作的长效机制。

二、充分发挥课题价值，解决体育产业工作缺乏数据支持的问题

近年来，随着我国人民生活水平的提高和体育事业的蓬勃发展，我国体育产业发展较快，已成为服务业中一个独具特色的门类。党的十七大提出，要“加快转变经济发展方式，推动产业结构优化升级，发展现代服务业，提高服务业比重和水平”，要“健全政府职责体系，完善公共服务体系，强化社会管理和公共服务”。尤其是在当前面对经济危机，更是要充分发挥体育产业在拉动消费、扩大内需方面的积极作用，服务于经济社会发展。这就要求我们体育行政部门在发展全民健身、奥运争光等体育事业的同时，加强对体育产业发展的指导和服务，不断完善公共体育服务体系构建，推动体育产业的快速健康发展。

产业工作的任务越来越重，社会各界和体育系统都对加强产业工作提出了很高的呼声和要求。但是与群体和竞体工作管理机制相比较而言，产业工作无论是在数据统计、理论研究、工作机制等各方面都还存在差距。而跳出体育看体育，与其他行业相比较，比如文化产业，我们在政策上、机制上、保障上，各个方面差距就更加明显了。面对这样的形势，我们体育产业统计工作显得尤为重要。

一是从政府职能的角度看，行业统计信息发布是重要的一项重要的社会服务职能。体育产业是全社会的产业，体育部门作为政府职能部门，要从促进经济社会整体发展的高度，通过做好体育产业统计和信息发布，为社会投资决策提供依据，促进体育产业的发展。

二是政府制定政策需要数据支撑。统计基础薄弱的问题一直困扰着体育产业政策的出台。我们和发改委、财政部共同研究起草的《体育产业发展意见》已经历时七年了。日前，最新的一稿已经送交国办，很快将向有关部委征求意见。在反复论证的过程中，国办和有关部委的同志希望我们把目标说得具体一些，但是我们一直苦于没有统计数据的支撑。我想可能在座很多地方的同志和我有着一样的感受。这方面北京市就做得很好，奥运申办成功后，在市政府的大力支持下，体育局和统计部门联合连续做了3次体育产业统计，基本摸清了北京体育产业的发展状况和趋势。此后又出台了《北京市促进体育产业发展若干意见》，提出了2010 年体育及相关产业生产总值占全市的3%左右的目标。这种建立在统计数据基础上的目标有说服力，政策有可行性，措施有针对性，才能有力地促进体育产业的发展。

三、充分应用研究成果，做好专项调查工作

《国务院关于加快发展服务业的若干意见》提出：“尽快建立科学、统一、全面、协调的服务业统计调查制度和信息管理制度，完善服务业统计调查方法和指标体系，充实服务业统计力量，增加经费投入。充分发挥各部门和行业协会的作用，促进服务行业统计信息交流，建立健全共享机制，提高统计数据的准确性和及时性，为国家宏观调控和制定规划、政策提供依据。”在2007年11月召开的部门服务业财务统计座谈会上，前国家统计局谢伏瞻局长强调要改进和完善常规服务业统计，加强对部门服务业统计工作的支持和指导，帮助和指导部门建立面向全行业的服务业统计制度。因此，我们要从贯彻国务院的有关要求和国家服务业统计工作统一部署的高度充分认识开展体育产业统计工作的重要意义，着力推进体育产业统计工作，全面、准确地把握我国体育产业发展的基本情况、基本数据，改变我国体育产业工作“家底不轻”“胸中无数”的状况，推动我国体育产业政策的研究制定，提高体育产业工作水平，同时也为社会投资主体的科学决策提供参考和依据。

体育总局经济司在课题研究成果的基础上，提出了“我国体育及相关产业专项调查实施方案”。经国家统计局批准，2008年 9月，国家体育总局正式启动了全国体育及相关产业专项调查，在全国17个省（市）开展2006、2007两年体育及相关产业核心指标数据的专项调查。这项工作在我国体育产业发展中具有里程碑意义。11月国家体育总局、国家发改委、国家统计局联合下发了《关于做好全国体育及相关产业专项调查的通知》，在有关部委的大力支持下，目前专项调查工作已经进入数据汇总核算的关键阶段。

我相信各位和我一样都很期待最终的数据结果，刚才专项调查办公室的同志对这项工作开展的具体情况作了比较详细的汇报，下面，我就后续的工作提几点建议：

第一，多方配合，克服困难，确保进度，力争全面、客观地反映我国体育产业发展

2000-2005年，北京、广州、浙江、辽宁、四川等省市曾对本地的体育产业进行过统计，也公布了统计数据，在一定程度上反映了当地体育产业的发展水平。但存在一个最主要问题就是统计口径不统一，各省市体育产业统计结果基本上不具备可比性。国内有学者在这些省市调查数据的基础上，对全国体育产业的增加值进行过测算，但由于统计口径和范围差异较大，测算所得到的数据难以全面、客观地反映我国体育产业发展的态势，统计数据对政府决策的指导意义并不大。

本次专项调查很好地解决了这一问题。统计部门的支持和参与为此次专项调查的顺利完成奠定了坚实的基础。专项调查工作 由国家体育总局和国家统计局联合开展，两局统一布置，为各省市的体育及相关产业专项调查提供了统一的统计范围、统计指标、统计指导方案、统计报表和软件，保证各省市体育及相关产业统计口径的一致性，确保所获取的统计数据的质量。目前，按照统一部署，参与本次专项调查的省市基本完成了调查工作，个别进度慢的省市要有大局观，要集中力量，克服困难，想尽办法，确保完成任务。

最后的全国体育产业核心指标核算工作是本次专项调查的关键阶段，希望专项调查办公室的同志严格按方案进行，确保核算方法的科学性和最终结果的准确性。同时，我也请求国家统计局在两个方面给予帮助，一是在数据核算方法上给予专业的指导，二是在利用和结合经普数据上，一如既往地支持我们，多把把关，保证调查结果的客观、准确。

此外，最终结果的发布也是一个较为敏感的问题，很多省市和部门对数据的需求很急切，但在调查结果由两局正式公布之前，我们要明确各省市数据公布的权限、方式及途径，数据不但要客观、准确还要统一、可靠。

二，组织力量，精心选题，开发利用好专项调查所获数据和资料。

经过这次的专项调查工作，我对统计工作有了一些了解，一次统计专项调查工作大致包括前期准备、对象登记、数据处理和资料开发四个阶段。前三个阶段我们已经基本完成了，总体上也 达到了预期的效果，现在马上就要进入到专项调查数据资料开发利用阶段，对我国体育产业进行全面分析和研究。本次专项调查投入了大量的人力、物力和财力，如果专项调查所取得的数据资料不能得到充分利用，可以说此次调查就没有意义，从某种角度上讲，这是一种浪费，严重的浪费。因此，开发利用好专项调查资料，是本次调查的一项重要任务，也是衡量这次体育产业专项调查工作是否圆满成功的重要标志。

我们要从服务社会的需求出发，做好研究的选题工作，并组织力量进行开发性研究，可以跟各研究机构、高校部门进行合作。要利用这次专项调查获得的丰富翔实的数据，对“体育产业在国民经济中的地位和作用”、“国内外体育产业发展比较”“体育产业结构分析”、“不同区域体育产业发展状况”等问题进行全面、深入地分析，形成一系列成果，为政府部门决策和社会主体投资提供必要的数据支持，真正的体现全国体育及相关产业专项调查工作的价值。

三，积极探索，拓宽渠道，逐步建立体育产业统计的长效机制

从国外来看，体育产业统计数据一般是由国家统计部门或相关行业协会及研究机构定期公布。从国内其他服务行业来看，文化行业是通过搭2004年国民经济普查的车，采用多种渠道和方法得出了2004年的统计数据。商务部建立了商业天气预报制度，通过网络直报定期获得相关统计数据。国家统计局则积极探索在 国民经济核算框架下建立旅游卫星账户，以获得旅游行业统计数据。体育产业也应借鉴国内外体育产业和相关行业的做法，积极探索充分与国家相关统计制度接轨，以获取年度体育产业数据。

然而，通过研究我们发现，在经济普查年可以利用经济普查数据推测算体育产业的相关数据，而在非经济普查年则缺乏可靠的服务业相关基础数据，获取数据则存在困难。因此，为获取较为准确体育产业有关数据，我们开展了专项调查以获取2006、2007年的体育产业数据。通过此次调查，一方面可以检验和完善我们的体育产分类和指标体系，积累体育产业统计工作经验，另一方面也可以获得相关系数，为2008年及以后的推测算工作打下基础。

随着国家服务业统计制度的完善，我国体育服务市场监管工作和体育产业相关协会工作的深入，以及各省区市体育产业统计工作的逐步落实，我们非经济普查年获得基础数据的渠道将越来越多，测算途径也越来越广。同时，我们也要不断探索和完善体育部门的统计制度，与逐步国家统计体系相接轨，利用国家统计数据，通过推测算获取体育产业数据。第二次全国经济普查已经进入了数据上报阶段，2008年全国的经济数据即将出炉，我们一定要抓住这一有利时机，利用经济普查的数据测算2008年我国体育及相关产业的核心指标。

在此我也恳请统计系统的同志能够给予我们帮助和指导，一是在行业和产品分类标准修改方面，希望充分考虑体育行业的情 况，二是在体育及相关产业所涉及的名录库使用、建设和维护方面，给予支持和指导，三是在普查数据的使用方面，希望能提供方便。

同志们，今天体育及相关产业统计研究课题正式结题了，但体育产业统计工作才刚刚开始。希望大家在国家发改委、国家统计局的大力支持下，振奋精神，鼓足干劲，扎实工作，把此次专项调查工作切切实实完成好。同时，继续探索和完善体育产业统计的长效机制，为推进我国体育产业发展和完善服务业统计工作服务！

6.体育统计学spss 篇六

随着竞技体育比赛日趋激烈，大众健身运动日趋普及，运动创伤的发生也呈现不断增加的趋势，已经成为影响训练比赛和健身活动的一个重要因素。因此，预防运动创伤和提高治疗水平成为一项刻不容缓的工作任务。

一、研究对象

对武汉体育学院体育科技学院级700名体育教育专业学生展开问卷调查（男生520人，女生180人），回收问卷684份，剔除无效问卷16份，问卷有效率达到95。4%，符合本研究要求。

二、研究方法

本研究采用的研究方法主要有：问卷调查法，访谈法，数理统计法。

三、研究结果的分析与讨论

1。运动损伤病因分析

运动损伤造成的影响很严重，轻者会影响运动员在比赛中的成绩，重者造成运动寿命的缩短，甚至是残疾和死亡。综合分析，其损伤原因有以下几种：（1）准备活动不充分：在这种情况下，肌肉的伸展性和弹性不大，而粘滞性比较大，如果猛然进行大强度的训练，特别容易引起软组织的损伤。（2）训练水平不够：在身体素质水平不够的情况下，动作很难达到标准要求，错误动作很容易导致运动损伤。（3）训练设施不符合要求：如场地、器材、保护措施等不符合卫生要求。（4）自我保护意识不强，缺乏必要的运动损伤知识。

2。运动创伤发病机制

本研究结果显示，在收回的684份问卷中，有394人发生过运动损伤，发生率为57。60%，其中末端病最多见，这与国家体育总局进行的运动创伤流行病学调查研究结果相同[1]。其中，末端病的发生率最高。末端病是指在运动系统疾患中，凡是肌肉、肌腱、韧带起止点部位，由于损伤引起局部肌肉、肌腱、韧带的部分撕裂，出现局部充血、渗出、水肿，继而由于未能完全吸收，代谢产物在局部滞留，形成粘连、增厚，最后纤维化、软骨化乃至钙化的一系列病理演变过程，使这部分肌肉、肌腱的功能减弱，引起慢性发作性疾患[2]。如肩袖损伤、网球肘、髌骨末端病[3]等都属于末端病。虽然病情不重，但却严重影响运动训练及成绩提高。腱止点末端病的病因十分复杂，可能是由于长时间运动腱止点承受过度负荷或过度使用有关。一般认为，肌腱内部的血液循环很差，纤维软骨区的营养主要依靠外面血管的弥散作用。如果末端区的主要结构长期处于被动牵拉的紧张状态，则腱内及纤维软骨区的压力升高，不利于营养的弥散；另外，慢性损伤导致周围血管受损，同时由于长期超负荷工作，组织本身对营养和氧的需求也更高，而造成局部相对供血不足，久之，必然引起末端区结构的长期缺氧和营养不良，导致腱止点变性发生。局部的微循环被认为是导致本病变的关键因素。

在腰部损伤中，椎间盘损伤发生率呈现上升趋势。人体的椎间盘一般在20岁以后开始退行性变性，纤维环由于变性而逐渐失去弹性，含水量减少，产生裂隙。在外力的作用下，则可能使裂隙加重，髓核突出。L4、L5占78。4%或L5―S1占16。2%，后外侧椎间盘突出；L1、L2、L3椎间盘突出较少见，如发生则称高位椎间盘突出症，患病率为0。54%[4]。长期剧烈的腰部运动，可引起邻层纤维在交叉处互相摩擦，加速纤维的变性，甚至导致纤维破裂，并可在纤维层之间发生向心性裂隙。有这种病理变化的人，即使在一次较轻的扭伤时，也可导致纤维环破裂，椎间盘髓核突出。腰椎间盘突出症多发生于下腰部，其原因是：椎体髓的压力，由上而下逐渐加重，下腰部承重最大。常见于柔道、自由摔跤、现代五项等项目的运动员。

半月板损伤是常见运动损伤之一，本研究调查发现半月板损伤发生率为7。75%，与他人研究结果相近[5。6]半月板是位于胫股关节间隙内的纤维软骨，内侧半月板呈“C”形，外侧半月板呈“O”形，具有传导载荷，维持关节稳定，协调膝关节伸屈及旋转运动，协调润滑关节等功能。正常关节运动中，半月板是随着股骨的移动而活动，不与胫骨一起移动。只要膝关节伸直时胫骨能够外旋，膝关节屈曲时胫骨能够内旋，半月板就会自由运动，不会受到牵拉和张力，此所谓的扣锁机制。如果膝关节伸直或屈曲时没有胫骨的外旋或内旋，半月板的自由活动消失，在关节运动中出现了矛盾运动，在剪力和压力的作用下导致损伤而撕裂。

3。运动损伤的治疗

（1）末端病的治疗

目前对末端病的治疗有手术和非手术治疗两种。国外主张对非手术治疗6~9个月仍无效的病例进行手术治疗[7]，手术治疗见效快，但多数会对局部组织造成一定程度的影响，留下后遗症，对运动能力带来负面作用。非手术治疗主要有口服非类固醇抗炎剂、局部封闭、物理治疗和放射治疗等。根据临床报道中医治疗在末端病中有一定疗效，李志安等[8]用静力训练加外用中药治疗髌尖末端病，治愈率和总有效率分别达到了58。6%和94。5%。刘波[9]，井上基浩[10]研究发现电针可以明显改善末端的血供情况，对末端病的治疗具有积极的作用。据吕红斌[11]报道，基因治疗在启动和加速软骨、半月板、肌腱的`修复方面有效果，为末端病的治疗提供了一种新的方法。

（2）腰椎间盘突出症的治疗

非手术治疗为运动员腰椎间盘突出症的首选方法。80%~85%的病人可用非手术治疗治愈或者缓解。治疗手段有：腰椎牵引，药物治疗，物理疗法，封闭疗法等。对于有严重神经损伤或非手术治疗无效者，可采用手术治疗。

（3）半月板损伤的治疗

迄今为止，文献所报道的治疗半月板损伤方法主要有保守治疗、半月板修补缝合、半月板部分切除术及半月板全切除术4种。保守治疗有手法治疗、包扎固定、封闭和物理疗法。手术疗法目前全为关节镜下手术。缝合修补术对半月板血运区损伤的疗效良好，文献报道愈合率可达90%[12]，但对无血运区（即白区）损伤的效果不佳[13]。目前，半月板全切除术、次全切除术仍应用于临床，主要作为半月板移植治疗的先行手术，同时仅针对损伤严重的半月板。尽可能保留半月板形态、功能和生物学特性，是临床治疗半月板的目标。

四、结论与建议

为了减少体育院校学生运动损伤的发生，做好积极的预防措施非常重要。应该积极开展预防运动损伤的宣传工作；提高身体素质；合理安排训练、比赛；加强运动中的保护；加强医务监督。

[参考文献]

[1]元建洪。运动创伤学[M]。北京：人民军医出版社，。

7.体育统计学spss 篇七

在药物临床前毒理学中, 生殖毒理学是对新药评价的重要一环, 其中如大鼠生育力与早期胚胎发育毒性实验中亲代的交配率、受孕率、死亡率;雄鼠精子畸形率, 孕鼠中活胎率、吸收胎率、死胎率、临产前死亡率;大鼠胚胎- 胎仔发育毒性实验中母体交配率、受孕率和死亡率;每窝胎鼠的活胎率、吸收胎率、死胎率及外观、内脏和骨骼畸形发生率等都是评价药物非临床实验结果的重要标准[1,2,3,4]。

SPSS (Statistical Product and Service Solutions) for Windows软件由于其操作简单, 分析结果清晰、直观, 已经在我国的社会科学、自然科学的各个领域发挥了巨大作用, 该软件还可以应用于经济学、生物学、心理学、地理学、医疗卫生、体育、农业、林业、商业、金融等各个领域。作者以大鼠胚胎- 胎仔发育毒性实验中胎仔的骨骼畸形率为例, 用SPSS 17.0软件进行分析统计, 对SPSS在毒理学生殖毒理实验中的应用进行了研究和探讨。

例:某大鼠胚胎- 胎仔发育毒性实验中, 供试品高、中、低3个剂量及阳性对照、空白对照组各只母鼠所产胎鼠的骨骼畸形率结果见表1。

注:“0”为未见骨骼畸形;“-”为该动物未产下胎鼠, 不列入统计

1 数据格式

在SPSS软件中将上表数据输入成图1的格式, 有100行, 2列, 即组别 (Group, 其中1为高剂量组, 2为中剂量组, 3为低剂量组, 4为阳性药组, 5为空白对照组) 和畸形率 (Value) 。

2 操作过程

2.1 数据转换

打开Transform, 点击Computer Variable, 弹出Computer Variable对话框, 如图2, 在Target Variable框中输入转化后变量的名称, 本例中命名为Transform, 在表达框 (Numeric Expression) 内输入命令语句Arsin (Value) , 点击“OK”, 在数据输入栏内会出现反正弦转化后的数值“Transform”, 如图3。

2.2 数据统计操作

本实验中各组骨骼畸形率经反正弦平方根变换后, 采用Kruskal Wallis非参数方差分析比较有无显著差异性, 组间两两比较则需要用Wilcoxon秩和检验。单击SPSS中“Analyze”, 在下拉菜单中寻找“Nonparametric Tests”, 在其中寻找“K Independent Samples”, 点击其中的多个独立样本的秩和检验“Tests for Several Independent Samples”对话框, 如图4所示。

将“Transform”调入“Test Variable List”, “Group”调入“Grouping Variable”对话框, 激活“Define Range”。在图5中给出组的范围“1”和“5”, 单击“OK”输出结果。

2.3 结果分析

表2中“Group”代表组别, “N”代表参与统计的样本数, “Total”为参与统计的总样本数, “Mean Rank”为平均秩次值。

表3中, 表示用“Kruskal Wallis Test” (实质上用Chi- square) 作近似计算, P=0.001, 差异具有统计学意义。

a. Kruskal Wallis Test

b. Grouping Variable: Group

3 讨论

在本例结果的统计分析中, 虽然经多个独立样本秩和检验计算后P值为0.001, 我们拒绝无效假设H0, 只能作出总体上有显著性差异的结论。即该实验5组动物中, 总体上各组的骨骼畸形率有显著性差异, 仅仅通过Kruskal Wallis Test无法证明各组间两两比较后差异。如需要对各组间进行两两比较, 研究空白组、阳性对照组与给药各组之间骨骼畸形率的差异, 要对比较组采用Wilcoxon秩和检验进行统计分析[2,3,4,5]。

参考文献

[1]国家食品药品监督管理局.药物生殖毒性研究技术指导原则[Z].2006-12-19.

[2]袁伯俊, 廖明阳, 李波.药物毒理学实验方法与技术[M].北京:化学工业出版社, 2007:300-367.

[3]张文彤.世界优秀统计工具SPSS11.0统计分析教程 (高级篇) [M].北京:北京希望电子出版社, 2002.

[4]蔡鸣, 王梦, 于飞龙, 等.甲磺酸胺银杏内酯B冻干粉针的大鼠胚胎-胎仔发育毒性和遗传毒性实验研究[J].东南大学学报:医学版, 2009, 28 (6) :478-482.

8.spss心得体会 篇八

一、数据分析归类

结构化数据分析和测量数据分析

二、数据分析应用领域归类

小样本：小数据分析，用加号连接，市场调查，用SPSS工具

大样本：大数据分析，用乘除连接，银行或投行(SAS)，电商(python)

三、数据分析类型

1、流程化分析

1.1 明确需求，搭建业务框架

报告(运营报告，财报)，痛点研究，研究未来

1.2 建立统计关系，即Y的量化

精确Y，确定测量问题，转化为统计问题

1.3 变量X的选择

寻找归因问题，记住一个真理(所有数据分析适用)：跟业务相关的是重要的X，非业务的变量是不重要的X

1.4 做描述

大样本：研究行，即行分析

小样本：研究列，列分析

1.5 预分析

为建模做准备

1.6 建模

确定随机因素和确定因素

1.7 修正模型

为建模做准备

注：1.5、1.6、1.7三个步骤都是建模过程反复来回调优，大概调校十几层次

1.8 评估模型

小样本是用 衡量(表示大约有百分之多少的数据在模型上)，大数据需要老板认可

需要把模型转化为领导能理解的信息，比如用钱来形容、用百分比形容、用图表达、用表表达(看起来像图)

价格心目表 是把信息转化为钱的表达形式清单

1.9 应用

归因(分清主次因子，规则归因)和预测(老样本是內衍，新样本是外推)

1.10 可视化

把模型通过图或表的形式展现给其他人，特别是老板，让其能看明白

2、模块化分析

四、数据分析两大需求问题

客户型问题(PM数据挖掘)、优化问题(机器学习)

五、描述指标的解读

中位数/平均值：是大众表现

方差/标准差：是小众表现，数据分析重要关注指标

异常值：是小众中的小众表现，最大值和最小值

小数据分析建模依据是 标准差和异常值;大数据分析关注指标是平均值和异常值

六、SPSS建立线性回归(LR)模型过程(图形-r-回归分析-ε -应用)

菜单中，上侧和左侧为最重要的信息

pre_1→ (y的预测值)

ZPRED→ (y预测值的标准化)

DEPENDNT→y

res_1→ε

ZRESID→ε(ε标准化)

ANOVA→方差分析(显著性<0.05，表示y与X存在相关)

ANOV→均值分析

1、看图形——散点图，分析相关性、线性趋势、异常值

分开画Y与每个X散点图，即矩阵散点图，只要关注对角线上方的图即可。因为画图依据是重要的变量放在Y轴，即因变量或待分析变量;非重要的变量放在X轴，即自变量;

2、统计指标——r系数

(Cov(Y,X) 是协方差，Cov(X,X)=X的方差)

r=

∈[0,1](测量模型：T=R+ε;结构模型：y= ;相当于R为 )

~F分布，由P值判断是否可行

r系数作用：删除不相关变量(按delete快捷键)，X变量一般允许15个范围内，反映紧凑程度

3、回归分析

β值:SPSS中是未标准化系数B

= ，SPSS中是标准化系数beta, (i≠j)可以分析主次因子，说明 变量更重要，一般主因子占20%(主要给老板看的)，次因子占80%

强调模型整体情况，观测是否线性相关，为0图形为圆，为1图形为线;一般地通过画椭圆来分辨。 会随着变量数的增多，而单调递增;而调整 不会这样，而是变量数达到一定数后会递减。所以，一般地，变量数小于6时，看下 值;变量数大于8时，看调整 。另看Δ = ，小于5%，拟合度可行，大于10%变量数出现冗余情况，需要删除部分变量。

4、ε 随机误分析，值最小为好，必须要检查

若确定因素与不确定因素相当时，说明模型不可用

ε 出现的情形：

①、+,-,+,-,...,+,-;均值为0 → 横截面数据会出现

②、+,+,+...,+;均值为+ → 时间序列数据会出现

③、-,-,-...,-;均值为- → 时间序列数据会出现

④、0,0,0...,0;均值为0 →不允许出现这种情形

因误差是永远存在，所以①、②、③三种情况是正常现象。

好的 ε 满足两个条件：

ε ~N(0, )，来判断随机性，通过画直方图观测

Cov( , ε )=0，来判断ε 中是否存在确定性，即发生内生性，通过画 ε- 散点图观测，一般是Y轴为 ZRESID，X轴为 ZPRED。画出X轴和Y轴的平均值辅助线，同时画一条y=2或y=3的直线，用于分割出异常值，然后圈住异常值的点，点击转至个案进入数据视图模块并选中所有异常值所在行。一般解决内生性方法：小数据分析(即小样本)，对y取ln或找稳健模型或用ZSLS(两阶段最小二乘);大数据分析直接寻找那个确定因素。

注：当残差出现各种问题时，优先处理主要问题，即消除最根本原因;然后处理优先级是内生性问题>异常值>其他问题。

另：广义线性回归 logy=

5、归因及因果

因果满足必须存在时间先后性、必须存在相关性、必须存在因果论三个条件。

小数据分析一定是找归因;大数据分析无归因，找的是工具归因。规则归因主要强调最好或最差情况的条件是哪些，小数据用聚合分析和对应分析判断，大数据用贝叶斯和决策树判断

6、相关分析

小数据，关注相关性，判断因果;大数据寻找工具归因。相关分析工具：皮尔逊系数分析连续型数据的相关性、肯德尔系数分析有序数据的相关性、斯皮尔曼系数分析各种数据的相关性(含有缺失值会很方便)、卡方分析分类数据的相关性。大数据常用斯皮尔曼系数和卡方分析

7、SPSS描述信息查看

首先，看方差分析(ANOVA),是否存在相关性;

然后，看系数a,看哪些X与Y显著性相关; =y的未标准化系数B+x1的未标准化系数B·x1+x12的未标准化系数B·x2+...; ==y的标准化系数beta+x1的标准化系数beta·x1+x12的标准化系数beta·x2+...

9.spss数据分析总结 篇九

一、 实验目的

1.熟悉SPSS的菜单和窗口界面，熟悉SPSS各种参数的设置; 2.掌握SPSS的数据管理功能。 二、 实验内容及步骤

(一) 数据的输入和保存 1. SPSS界面

当打开SPSS后，展现在我们面前的界面如下：

请注意窗口顶部显示为“SPSS for Windows Data Editor”，表明现在所看到的是SPSS的数据管理窗口。这是一个典型的Windows软件界面，有菜单栏、工具栏。该界面和EXCEL极为相似，很多操作也与EXCEL类似，同学们可以自己试试。

2.定义变量

选择菜单Data==>Define Variable。系统弹出定义变量对话框如下：

对话框最上方为变量名，现在显示为“VAR00001”，这是系统的默认变量名;往下是变量情况描述，可以看到系统默认该变量为数值型，长度为8，有两位小数位，尚无缺失值，显示对齐方式为右对齐;第三部分为四个设置更改按钮，分别可以设定变量类型、标签、缺失值和列显示格式;第四部分实际上是用来定义变量属于数值变量、有序分类变量还是无序分类变量，现在系统默认新变量为数值变量;最下方则依次是确定、取消和帮助按钮。

假如有两组数据如下：

GROUP 1: 0.84 1.05 1.20 1.20 1.39 1.53 1.67 1.80 1.87 2.07 2.11 GROUP 2: 0.54 0.64 0.64 0.75 0.76 0.81 1.16 1.20 1.34 1.35 1.48 1.56 1.87

先来建立分组变量GROUP。请将变量名改为GROUP，然后单击OK按钮。 现在SPSS的数据管理窗口如下所示：

第一列的名称已经改为了“group”，这就是我们所定义的新变量“group”。

现在我们来建立变量X。单击第一行第二列的单元格，然后选择菜单Data==>Define Variable，同样，将变量名改为X，然后确认。此时SPSS的数据管理窗口如下所示：

3.输入数据

首先，当前单元格下移，变成了二行二列单元格，而一行二列单元格的内容则被替换成了0.84;其次，第一行的标号变黑，表明该行已输入了数据;第三，一行一列单元格因为没有输入过数据，显示为“.”，这代表该数据为缺失值。

4. 保存数据

选择菜单File==>Save，由于该数据从来没有被保存过，所以弹出Save as对话框如下：

10.体育统计学spss 篇十

一、因子分析

在医学科研中往往需要对反映事物的多个变量进行大量的观测,收集大量数据以便进行分析,寻找规律.多变量大样本无疑会为医学研究提供丰富的信息,但是,也在一定程度上增加了数据采集的工作量,更重要的是增加了问题分析的复杂性.由于各变量之间存在一定的相关性,因此有可能用较少的综合指标分别综合存在于各变量中的各类信息,而综合指标之间彼此不相关,即各指标代表的信息不重叠,这样就可以对综合指标根据专业知识和指标所反映的独特含义给予命名.这种分析方法称为因子分析,代表各类信息的综合指标称为因子或主成分.它的基本思想是将实测的多个指标,用少数几个潜在的指标(因子)的线性组合来表示.因子的特点是:1、因子变量的数量远远少于原始变量的个数;2、因子变量并非原始变量的简单取舍,而是一种新的综合;3、因子变量之间没有线性关系;4、因子变量具有明确解释性,可以最大限度地发挥专业分析的作用。

因子分析是把每个原始变量分解成两个部分:一部分是由所有变量共同具有的少数几个因子构成的,即所谓公共因子;另一部分是仅对某一个变量产生影响,为某一个变量所特有的,即所谓特殊因子.如果特殊因子为零,则称为主成分分析.因子分析的一般模型为:

式中,x1,x2,…xm为实测变量;aij(i=1,2,…,m,j=1,2,…,n)为因子荷载(factor loading);Fi(i=1,2,…,n)为公共因子(common factor);ε(i=1,2,…,m)为特殊因子(specific factor).因子载荷aij就是第i变量与第j因子的相关系数,反映了第i变量在第j因子上的重要性.载荷较大,则说明第变量与第因子的关系越密切;载荷较小,则说明第变量与第因子的关系越疏远.在因子模型中,公共因子之间互不相关,特殊因子之间互不相关,特殊因子与公共因子互不相关,特殊因子与被测原始变量相关.所以因子分析是如何从一组原始的观测变量出发,分析出公共因子和特殊因子,并求出相应的载荷矩阵,进而解释各个公共因子的含义.即,用于寻找表示这种潜在能力因子的统计方法。

因子分析的任务一是构造一个因子模型,确定模型中的参数,然后根据分析结果进行因子解释;二是对公共因子进行估计,并作进一步分析.因此,因子分析的基本步骤和解决思路就是围绕这两个核心问题展开的.因子分析常常有以下四个基本步骤:1、确认待分析的原有变量是否适合作因子分析;2、构造因子变量;3、利用旋转方法使因子变量更具有可解释性;4、计算因子变量得分。

二、因子分析在医学科研中的应用

举个例子来说明如何使用SPSS统计软件是如何对健康人生化检查结果进行因子分析的.现在就某医院收集的25名健康人7项生化检查结果:

进行因子分析.也就是因子模型中的可观测的随机变量为x1,x2,…,x1,(令i=xj)具体步骤是:

1、在SPSS中输入数据将25名健康人7项生化检查结果输入表中;

2、按Analyze Data Reduction Factor顺序点击菜单项,打开Factor对话框;

3、在Factor Analysis对话框中,点击结果1-7变量进入Variables框中,作为分析变量;

4、点击Descriptives按钮,在Statistics选项中选择Univariate descriptives,在Correlation Matrix选项中选择Coefficients,Significance levels和KMO and Bartlett's test of sphericity,点击Continue钮返回主对话框;

5、点击Extraction按钮,选择Method中的Principal components,在Analyze选项中选择Correlation matrix,在Display选项中选择Urtrotated factor solution和Scree plot,点击Continue钮返回主对话框;

6、点击对话框Rotation按钮,选择Method中的varimax方法进行因子载荷旋转,Display中的Rotated solution,点击Continue钮返回主对话框;

7、点击对话框Scores按钮,选择Display factor score coeffi¬cient matrix,点击Continue钮返回主对话框;

8、点击对话框OK按钮,给出计算结果,见表1-6和图1.

表2中的第一部分为相关系数矩阵,第二部分为零假设相关系数为零的单侧显著性检验概率矩阵.由表中可以看出,不是各概率均大于0.05,因此可以认为各变量两两之间是相关的。

表3 KMO and Bartlett's sTest(KMO统计量和Bartlett's球形检验)

表3是用于判断数据能否进行因子分析.KMO统计量检验统计是用于比较观测相关系数值与偏相关系数值的一个指标,通常大部分指标在0.3以上就可以.当然,其值愈逼近1,表明对这些变量进行因子分析的效果愈好.表中的KMO统计量值为0.321,因此各变量间的相关程度无太大差异,数据适合做因子分析.巴特利特球度检验是以变量的相关系数矩阵为出发点.如果该统计量值比较大,则适合作因子分析,反之则不适合因子分析.从表中的Bartlett's球度检验值为326.285是很大的数,可见也证明该数据是适合做因子分析的。

表4为求主成分的过程,它是整个输出中最重要的部分.求主成分的过程实际上就是求相关矩阵的特征值和特征向量的过程.主成分个数的确定有两个标准:累计贡献率达到85%以上;或在特征值的均值以上.从表中可以看出这7个变量只需要找出两个因子作为公共因子即可。

图1为碎石图,该图中横轴为因子序号,纵轴表示特征值大小.在图中根据因子序号和对应特征值描点,然后用直线相连,即为碎石图.根据点间连线坡度的陡缓程度,从碎石图中可以比较清楚地看出因子的重要程度.比较陡的直线说明端点对应因子的特征值差值较大,比较缓的直线则对应较小的特征值差值.从图1中可以看出,因子1,2,3之间连线的坡度与其他点间的连线要陡得多,说明前2个因子是主要因子(实际上，从表4中可以看出,前2个因子的累计贡献率达到88.593%),而其他因子相对来说要次要一些。

表5中的因子负荷矩阵反映7个变量的变异可以主要由两个公共因子来解释,即各变量的信息被该公共因子提取了多少,也给出了在因子分析中需要的因子表达式.于是,根据表中提供的系数可以给出各变量的因子表达式(模型)为:

通过上述7个表达式,我们可以在假定全体健康人在生活条件,工作环境等相同和估计每个人的特殊因子的数值的情况下,通过计算,可以看出每个人大概的健康情况。

表6为因子得分系数矩阵,通过该系数矩阵就可以将公共因子表示为各个变量的线形组合,即为:

从(※)式我们可以知道,只要我们得到任何人的这7项生化检查结果的数据,就可以直接计算出这一公共因子的标准化值,即知道了此人的因子得分,从而,人们可以将自身的生化检查结果代入模型,根据得出的结论,知道自身的健康状况,以此来进行自我的健康保健。

三、结束语

通过对某医院收集的25名健康人7项生化检查结果使用SPSS统计软件进行因子分析,得到只要两个公共因子就能解释总变量的88.593%.大家知道围绕健康新概念,世界卫生组织归纳和总结了在人群实践的经验,于1999年提出了人类新的健康标准,这一标准包括肌体和精神健康两部分,具体可用“五快”(肌体健康)和“三良好”(精神健康)来衡量,所以我们可以通过该理论可以去解释这些公共因子,可以知道这些公共因子反映的是肌体健康和精神健康这样两部分。

当然,SPSS软件进行实际应用时,关键是对所研究的实际问题、对所用方法的基本思想要有深刻的理解,要能够对输出结果有较好的认识和合理的解释,并能为决策制定提供相应地决策支持,科学的威力才能够真正得以发挥。

参考文献

[1]贾恩志等．SPSS for Windows 10.0科研统计应用[M]．东南大学出版社．2001．5．

[2]苏金明．统计软件SPSS 12.0 for Windows应用及开发指南[M]．电子工业出版社．2005．9．

[3]唐功爽．基于SPSS的主成分分析与因子分析的辨析[J]．统计教育．2007．2．

[4]刘菊香，沈霄凤．用SPSS统计软件对学生综合成绩的因子分析[J].统计应用．2006．1．

11.体育统计学spss 篇十一

spss工程实训报告

题 目：关于湖南大学本科生暑假规划的调查

学院名称： 金融与统计学院 专业班级： 统计二班 学生姓名： 宿骐、王美超、吕芳婷、学号：20111903203、20111903213、20111903218、指导老师：

目 录：

第一部分——spss分析原理及引言 第二部分——调查方案的设计 第三部分——调查结果及分析

第四部分——对本次调查的结论及相关建议 第一部分——spss分析原理及引言

此次调查是针对湖南大学本科生的暑期规划问题，调查问卷共设计15个题目，分别从被调查者给各种活动安排的时间、目的及其满意程度等方面进行数据资料的收集。

我班同学组成了调查小组，对在校生的暑期规划情况进行了调查。由于调查对象范围比较大，本小组主要采用的是抽样调查的方法，共收回有效问卷100份。从性别、年级方面对被调查者个人信息进行汇总。

第二部分——调查方案的设计

一、调查方案

1、调查目的

了解学校本科生暑假的时间安排情况，如旅游、兼职、学习、休息等，并通过调查不同性别、年级的同学们的满意程度，帮助学校和家长熟悉湖大学生暑期生活，以及为同学们的暑期生活规划做出参考。

2、调查对象

全校在校本科生。

3、调查方法

我们采取了抽样和随机抽样相结合的方法，分别选择了在统计二班进行整群调查，以及在各学院和年级进行随机抽样。4.调查方式

全体调查人员亲自到南北校区教学楼发放问卷并收集，网上制作问卷并征集答卷。5.调查表

具体调查项目及调查表详见附录。6.调查时间

5月25日—6月25日完成数据收集工作 7.调查人员

全体调查小组成员，共5位。8.调查项目预算

共200份调查表，打印每张0.2元，共40元。

二、调查问卷

关于湖南大学本科生暑假规划的调查问卷

大家好，为了解同学们的暑期安排情况，我们小组研究的课题是湖大本科生的暑期规划。请帮忙填写以下问卷，谢谢！

年级_____ 性别_____ 院系_________________

1、您对自己的暑期生活是否有具体的计划安排？ a、有，且很具体 b、有，但只是方向 c、没有，顺其自然

2、您暑期打算做什么？

a、旅游 b、兼职 c、学习d、休息

3、如果旅游，您的目的是？ a、丰富阅历，增长社会经验 b、培养和提高与人交流能力

c、调剂心情以更好地投入生活学习中 d、不打算旅游

4、如果旅游，您将去往？

a、湖南省 b、外省 c、国外d、不打算旅游

5、如果旅游，您向往的主题类型是？ a、自然风光b、海滨度假 c、繁华都市

d、民俗古镇e、其他_________________

6、如果旅游，您打算花费大约多长时间？ a、1周 b、半个月 c、1个月

d、1个半月 e、2个月 f、不打算旅游

7、如果兼职，您的目的是？ a、体验生活，增加社会经验 b、锻炼自己为人处事的能力

c、增加收入，为自己和父母减轻负担 d、不打算兼职

8、如果兼职，您希望做哪些工作？ a、家教 b、餐厅服务员

c、促销员 d、与专业相关的工作 e、其他________________ f、不打算兼职

9、如果兼职，您打算花费大约多长时间？ a、半个月 b、1个月 c、1个半月 d、2个月e、不打算兼职

10、如果学习，您主要打算学习或复习什么？ a、英语培训或复习b、电脑培训或复习

c、驾校培训 d、自己感兴趣的___________________ e、不打算学习

11、如果学习，您打算花费大约多长时间？ a、半个月 b、1个月 c、1个半月 d、2个月e、不打算兼职

12、如果休息，您的目的是？ a、放松心情，调养身体 b、陪伴家人和朋友 c、在家休闲，省钱省力 d、不打算长时期休息

13、如果休息，您愿意怎样安排时间给学习？ a、每天1-2小时b、每星期1-2天

c、每月1-2星期d、不打算花时间学习e、其他_____________________

14、如果休息，您打算怎样安排时间给睡眠？ a、每天6-8小时 b、每天8-10小时

c、每天10-12小时 d、每天12小时以上

15、您对自己的暑期生活安排满意吗？ a、非常满意 b、基本满意 c、不太满意 d、不满意

谢谢配合！祝大家暑期愉快！

由此表数据可知：打算旅游的与打算做兼职的同学人数相差不多，分别占百分比24%、27%；而将假期时间主要花费在学习上的学生最多，达到了35%；与此相反，打算长时期在家休息的人数最少，只有14%。考虑到大学生暑假旅游与兼职的动机，主要即丰富阅历、增加社会经验，以及锻炼自己为人处世的能力等，学生们的选择情有可原。然而，由学习与休息的人数反差可见，作为新时代大学生，同学们依然坚持学习是自己的第一要务，此点值得欣慰。由以下关于学习内容的数据又得知，大学生的学习不再局限于课本知识，来源也趋于丰富多样化，说明大学的确是汲取知识的黄金阶段，因此，也希望同学们都能珍惜青春，抓住机遇，在大学打造出一个多功能的优秀的自己。从上面的暑期打算调查中，我们可以看到，选择旅游的同学所占的比例占总比例的很大部分。可见，同学们对旅游是比较重视的。那么，同学们又会选择去哪儿旅游呢？如表3，我们可以清晰的看到，选择外省旅游的比例高达67%，次之的是选择在湖南省游玩，有极少部分选择出国游玩，部分同学则不会出去游玩。从下面饼状图可以一目了然，选择外省的比例独占鳌头。总的来说，暑假中绝大多数同学都会选择外出旅游，而旅游的同学中又有绝大多数同学选择外省旅游。这也不难理解。一方面，同学们在长沙呆了这么久，作为地区优势，早就把湖南省可以玩的地方统统玩遍了；另一方面，就算湖南省还没有玩遍，呆在长沙的时间还很长，可以留着以后玩，趁着这个长假好好感受异区文化，体味别样风情。在外省旅游也会增长更多在课本上学不到的东西，拓展自己的见闻，丰富自己的知识面，体会不一样的文化风情，也不失为一种明智的选择。饼状图如下：

4——

既然上面分析的大部分同学都会出去旅游，那么，他们一般会选择游玩写什么地方呢？是繁华都市还是民俗古镇？是自然风光还是浪漫海滨？

不妨来看看表4。从表中所显示的比例我们可以看出，同学们的选择都倾向于自然风光和民俗古镇。从图4中更可以直观的看到。从中可以得出，同学们都倾向于比较优雅的环境去游玩而不是那些喧嚣繁华的都市。在城市生活中压抑太久，同学们为自己找了一个清新脱俗又生机盎然的旅游环境是势在必行的。一方面，同学们可以在大自然的怀抱中无拘无束的敞开自己的胸怀，放松自己的心情，感受大自然的魅力；另一方面，美丽的自然风光加上清新优雅的民俗古镇，伴着景美、人美、情美，畅玩我们这美丽的暑假，不失为一种别样的暑假选择。当然，也有少部分同学选择了阳光灿烂的海滨。

总的来说，清净、优雅、宁静、自然还是同学们旅游的主体倾向。

10——

从这次调查我们可以得出看出：

一、大部分学生都有令自己基本满意的暑期计划安排，但都只是方向而不够具体、明确；二：部分学生没有能按预期中的安排去度过暑假，主要原因是缺少自制力；

三、多数学生有着充分利用暑假的意识，懂得在学习之余，做一些兴趣之内的事，或是体验生活从而丰富阅历，但缺少一个正确的引导。因此，我们小组有以下建议： 1：在放暑假之前，老师可以根据自己的经验给学生提出建议，正确的引导学生； 2：老师可以适当布置少量暑期综合实践作业，如暑期实践论文、暑期生活总结等； 3：很多学生在暑期愿意从事一些兼职，但大学生应该在确保安全的前提下根据自己的实际情况去选择，适合大学生短期兼职的是家教和销售；