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正文內(nèi)容

統(tǒng)計(jì)學(xué)論文-大學(xué)生網(wǎng)購調(diào)查報(bào)告(編輯修改稿)

2025-02-17 18:41 本頁面
 

【文章內(nèi)容簡介】 別的偏好人數(shù)稱為觀察頻數(shù)(observed frequency),即為分類變量各取值的實(shí)際頻數(shù)。如果消費(fèi)者對各取值的沒有明顯偏好,則各觀察頻數(shù)應(yīng)該是相等或近似相等的,也就是消費(fèi)者對網(wǎng)購的各因素的期望值都是25人,這就是各類別的期望頻數(shù)。如果調(diào)查者想分析消費(fèi)者對網(wǎng)購不同因素的偏好是否有顯著差異,實(shí)際上也就是檢驗(yàn)觀察頻數(shù)與期望頻數(shù)是否一致,因此,擬合優(yōu)度檢驗(yàn)也稱一致性檢驗(yàn)。其計(jì)算公式為: 獨(dú)立性檢驗(yàn)獨(dú)立性檢驗(yàn)主要是判斷兩個(gè)變量是否獨(dú)立。其中一個(gè)變量放在行(row)的位置,稱為行變量,其類別數(shù)(行數(shù))用r表示;另一個(gè)變量放在列(column)的位置,稱為列變量,其類別數(shù)(列數(shù))用c表示。這種由兩個(gè)或兩個(gè)以上分類變量交叉分類的頻數(shù)分布表稱為列聯(lián)表(contingency table)。對列聯(lián)表中的兩個(gè)分類變量進(jìn)行分析,通常是判斷兩個(gè)變量是否獨(dú)立。該檢驗(yàn)的原假設(shè)是:兩個(gè)變量獨(dú)立(無關(guān)),如果原假設(shè)被拒絕,則表明兩個(gè)變量不獨(dú)立,或者說兩個(gè)變量相關(guān)。X2獨(dú)立性檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量為: 。在應(yīng)用檢驗(yàn)時(shí),要求樣本量應(yīng)足夠大,特別是每個(gè)單元格的期望頻數(shù)不能太小,否則應(yīng)用檢驗(yàn)可能會得出錯誤的結(jié)論。從統(tǒng)計(jì)量的公式可以看出,期望頻數(shù)()的公式的分母上,如果某個(gè)單元格的期望頻數(shù)過小,統(tǒng)計(jì)量的值就會變大,從而導(dǎo)致拒絕原假設(shè)。因此,應(yīng)用檢驗(yàn)時(shí)對單元格的期望頻數(shù)有以下要求: 第一,如果僅有兩個(gè)單元格,單元格的最小期望頻數(shù)不應(yīng)小于5,否則不能進(jìn)行檢驗(yàn)。 第二,單元格在兩個(gè)以上時(shí),期望頻數(shù)小于5的單元格不能超過總格數(shù)的20%,否則不能進(jìn)行檢驗(yàn)。如果出現(xiàn)期望頻數(shù)小于5的單元格超過20%,可以采用合并類別的方法來解決這一問題。三、研究現(xiàn)狀國內(nèi)外現(xiàn)有的特點(diǎn)與不足從總體上看國內(nèi)關(guān)于大學(xué)生消費(fèi)觀的研究居多,大學(xué)生網(wǎng)購的權(quán)威性研究較少;國外研究中關(guān)于消費(fèi)者網(wǎng)購影響因素的研究較多。國內(nèi)外的研究對我們的課題都有借鑒意義。但存在以下幾方面不足:國內(nèi)尚未有權(quán)威性關(guān)于大學(xué)生網(wǎng)購這一新興購物消費(fèi)方式的研究。國外現(xiàn)有研究的調(diào)查對象較為寬泛,不具有針對性國內(nèi)外現(xiàn)有研究大多分析影響網(wǎng)購的因素,沒有全面分析網(wǎng)購對消費(fèi)者、大學(xué)生。四、提出問題針對以上情況,我國大學(xué)生網(wǎng)購又有什么特點(diǎn)呢?大學(xué)生網(wǎng)購又受什么因素,我們該怎樣正確網(wǎng)購呢?五、分析問題設(shè)計(jì)問卷調(diào)查大學(xué)生是網(wǎng)購的主體,作為重點(diǎn)研究對象,對此我們發(fā)放了101份網(wǎng)上問卷,回收有效問卷100份,問題涉及年齡、性別、年級、每月生活費(fèi)及網(wǎng)購次數(shù),有無上網(wǎng)經(jīng)歷、支付方式、影響網(wǎng)購的因素以及網(wǎng)購中存在的問題。問卷主體部分大致分為五種一級因素,多種二級因素,針對某類我們采用分類變量進(jìn)行擬合度檢驗(yàn)和獨(dú)立性檢驗(yàn)。調(diào)研樣本概述對回收的問卷中,被調(diào)研者信息進(jìn)行分析統(tǒng)計(jì),得出調(diào)研樣本的基本信息的基本特征。再被調(diào)查的大學(xué)生中網(wǎng)購的男生比例為00 女生比例為00,其中有00的人沒有網(wǎng)購的經(jīng)歷。調(diào)查的樣本中大三年級學(xué)生占的比例最多為00。選擇上網(wǎng)的購物的原因也是各不相同,其中價(jià)格因素占到了00,00的人是因?yàn)楣?jié)約時(shí)間,甚至更有許多人網(wǎng)購的原因是受身邊人的影響。從每次網(wǎng)購的金額來看大多數(shù)人還是50100元,這樣的人群占到56%,這和他們每月的生活費(fèi)又是有很大關(guān)系的,因?yàn)檎{(diào)查中每月生活費(fèi)5001000元同學(xué)人數(shù)占到50%,隨著信息網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展,大學(xué)生每月網(wǎng)購的次數(shù)也在增加有37%的人35次/月,有18%人57次/月,甚至有10%的人8次以上/月。從展現(xiàn)的數(shù)據(jù)中顯示,大部分人都選擇第三方擔(dān)保支付方式,人數(shù)占到77%,有21%的人網(wǎng)銀直接轉(zhuǎn)賬。%的人有網(wǎng)購受騙的經(jīng)歷。調(diào)查中還顯示出雖然人們樂于網(wǎng)購,但是對于網(wǎng)購產(chǎn)品的可信度并不是太高,53%的人認(rèn)為可信度只有4060%,認(rèn)為可信度為80100%的人只有6%,人們對于到貨的時(shí)間都很寬裕,一星期以內(nèi)的占到52%,24小時(shí)以內(nèi)的只占到5%,三天以內(nèi)的占到33%,在網(wǎng)購中買到與圖片有偏差或者質(zhì)量問題的,49%的人堅(jiān)決退貨,但是只有13%的人會像有關(guān)部門投訴,有17%的人認(rèn)為無所謂,多一事不如少一事。在問到網(wǎng)購會不會取代實(shí)體店時(shí),54%的認(rèn)為肯定不會,40%的人不敢肯定。從總體方面看,本次問卷100份,其中有7份沒有網(wǎng)購的經(jīng)歷,絕大部分還是有網(wǎng)購的經(jīng)歷的,從性別方面看,從調(diào)查的數(shù)據(jù)中,網(wǎng)購的男女比例基本持平,女生偏多,針對這樣的情況,我們對最近一個(gè)月網(wǎng)購的次數(shù)與性別的關(guān)系做出了深入研究。以下是數(shù)據(jù)Q、10最近一月你網(wǎng)購的次數(shù)答案選項(xiàng)回復(fù)情況02次%05次%57次%8次以上%受訪人數(shù):93 根據(jù)期望頻數(shù)公式:第14個(gè)單元格(列項(xiàng))的期望頻數(shù)為:按上述步驟計(jì)算的各單元格的期望頻數(shù)如下表所示性別與網(wǎng)購次數(shù)期望頻數(shù)計(jì)算表網(wǎng)購次數(shù)男女合計(jì)02次15()13()2835次16()20()3657次7()12()198次以上3()7()10合計(jì)415293將每個(gè)單元格的加起來,即可得到統(tǒng)計(jì)量:自由度(21)(41)=3SPSS輸出獨(dú)立性檢驗(yàn)的結(jié)果如表所示案例處理摘要案例有效的缺失合計(jì)N百分比N百分比N百分比02 * V193%0.0%93%35 * V193%0.0%93%57 * V193%0.0%93%8以上 * V193%0.0%93%02* V1 交叉制表V1合計(jì)男女02 計(jì)數(shù)263965期望的計(jì)數(shù)02計(jì)數(shù)151328期望的計(jì)數(shù)合計(jì)計(jì)數(shù)415293期望的計(jì)數(shù)35* V1 交叉制表V1合計(jì)男女35 計(jì)數(shù)253257期望的計(jì)數(shù)35計(jì)數(shù)162036期望的計(jì)數(shù)合計(jì)計(jì)數(shù)415293期望的計(jì)數(shù)57* V1 交叉制表V1合計(jì)男女57 計(jì)數(shù)344074期望的計(jì)數(shù)57計(jì)數(shù)71219期望的計(jì)數(shù)合計(jì)計(jì)數(shù)415293期望的計(jì)數(shù)8以上* V1 交叉制表V1合計(jì)男女8以上 計(jì)數(shù)384583期望的計(jì)數(shù)8以上計(jì)數(shù)3710期望的計(jì)數(shù)合計(jì)計(jì)數(shù)415293期望的計(jì)數(shù)案例處理摘要案例有效的缺失合計(jì)N百分比N百分比N百分比02 * V193%0.0%93%35 * V193%0.0%93%57 * V193%0.0%93%8以上 * V193%0.0%93%02 * V1交叉表V1合計(jì)男女02 計(jì)數(shù)263965期望的計(jì)數(shù)02計(jì)數(shù)151328期望的計(jì)數(shù)合計(jì)計(jì)數(shù)415293期望的計(jì)數(shù)卡方檢驗(yàn)值df漸進(jìn) Sig. (雙側(cè))精確 Sig.(雙側(cè))精確 Sig.(單側(cè))Pearson 卡方1.227連續(xù)校正b.9641.326似然比1.227Fisher 的精確檢驗(yàn).260.163有效案例中的 N93a. 0 單元格(.0%) 的期望計(jì)數(shù)少于 5。最小期望計(jì)數(shù)為 。b. 僅對 2x2 表計(jì)算35 * V1交叉表V1合計(jì)男女35 計(jì)數(shù)253257期望的計(jì)數(shù)35計(jì)數(shù)162036期望的計(jì)數(shù)合計(jì)計(jì)數(shù)415293期望的計(jì)數(shù)卡方檢驗(yàn)值df漸進(jìn) Sig. (雙側(cè))精確 Sig.(雙側(cè))精確 Sig.(單側(cè))Pearson 卡方.003a1.956連續(xù)校正b.0001似然比.0031.956Fisher 的精確檢驗(yàn).562有效案例中的 N93a. 0 單元格(.0%) 的期望計(jì)數(shù)少于 5。最小期望計(jì)數(shù)為 。b. 僅對 2x2 表計(jì)算57 * V1交叉表V1合計(jì)男女57 計(jì)數(shù)344074期望的計(jì)數(shù)57
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