spss在系統(tǒng)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用-閱讀頁(yè)
2024-09-09 10:17本頁(yè)面
【正文】 對(duì)于問題一，首先可以采用描述性統(tǒng)計(jì)對(duì)被調(diào)查者的文化了解程度進(jìn)行分析，了解大學(xué)生整體的傳統(tǒng)文化了解程度；接著可以利用百分位數(shù)對(duì)了解程度得分進(jìn)行分類，將其分為 “ 不了解 ” 、 “ 不太了解 ” 、 “ 一般了解 ” 、 “ 較了解 ” 和 “ 很了解 ” 等五類。同時(shí)單擊數(shù)據(jù)瀏覽窗口的 【 Variable View（變量視圖） 】 按鈕，檢查各個(gè)變量的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)定義是否合理，是否需要修改調(diào)整。在此對(duì)話框左側(cè)的候選變量列表框中選擇 “ X9”變量，將其添加至 【 Variable(s)（變量） 】 列表框中，表示它是進(jìn)行頻數(shù)分析的變量 。接著，勾選 【 Std. Deviation（標(biāo)準(zhǔn)差） 】 、【 Mean（均值） 】 等選項(xiàng)，表示輸出了解程度得分的描述性統(tǒng)計(jì)量。 單擊 【 Charts】 按鈕，勾選 【 Histograms（直方圖） 】 和 【 With normal curve（顯示正態(tài)曲線） 】復(fù)選框，即直方圖中附帶正態(tài)曲線。 最后，單擊 【 OK（確定） 】 按 鈕 ，操作完成。 打開 SPSS軟件，在菜單欄中選擇 【 File（文件） 】→ 【 Transform（轉(zhuǎn)換） 】 → 【 Recode into Different Variable（重新編碼為不同變量） 】 命令，彈出 【 Recode into Different Variable（重新編碼為不同變量） 】 對(duì)話框。同時(shí)單擊 【 Change】 按鈕進(jìn)行賦值轉(zhuǎn)換。接著按照等級(jí)轉(zhuǎn)換賦值規(guī)則進(jìn)行變量的重新賦值工作。此時(shí)，原數(shù)據(jù)文件新增加了 “ 天數(shù) ” 變量。因此本 問題 主要要分析不同 學(xué)習(xí)途徑對(duì) 大 學(xué) 生 傳統(tǒng) 文 化 了解程度是否存在 顯 著性影 響 。 具體操作步 驟 如下： 選擇菜單欄中的 【 Analyze（分析） 】 → 【 Descriptive Statistics（描述統(tǒng)計(jì)） 】 → 【 Crosstabs（交叉表） 】命令，彈出 【 Crosstabs（交叉表） 】 對(duì)話框?？梢钥吹剑髮W(xué)生對(duì)傳統(tǒng)中國(guó)文化了解程度得分均值等于 ，標(biāo)準(zhǔn)差為 12.824，偏度為 ，峰度為 . （ 2）直方圖 SPSS輸出結(jié)果也包括直方圖。根據(jù)附帶的正態(tài)分布曲線可見了解程度得分近似服從正態(tài)分布 N(,)，說明大學(xué)生對(duì)中國(guó)傳統(tǒng)文化的了解程度差異較大?？梢钥吹?，以 “ 學(xué)校教育 ” 為主要來源途徑的學(xué)生大多數(shù)對(duì)傳統(tǒng)中國(guó)文化了解程度位于 “ 很不了解 ” 和 “ 不太了解 ” 的等級(jí)，而采用 “ 自學(xué) ”方式來獲取傳統(tǒng)文化的學(xué)生對(duì)其了解程度都比較高，多數(shù)學(xué)生都 “ 比較了解 ” 或 “ 很了解 ” 傳統(tǒng)文化。表 143是 “ 來源途徑 ” 對(duì) “ 了解程度等級(jí) ” 有無顯著性影響的卡方檢驗(yàn)結(jié)果。系統(tǒng)默認(rèn)顯著性水平為 ，由于卡方檢驗(yàn)概率 P值都小于 ，則拒絕零假設(shè)，認(rèn)為來源途徑對(duì)學(xué)生了解中國(guó)傳統(tǒng)文化程度有顯著性差異。
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