基于spss對大學生網(wǎng)購情況的調查研究

目錄/提綱：……
（一）網(wǎng)上購物的優(yōu)點主要包括以下幾個方面：36
（二）網(wǎng)上購物的不足主要包括以下幾個方面：36
（一）網(wǎng)上購物的優(yōu)點主要包括以下幾個方面：
1、價格低廉
3、網(wǎng)上購物可以貨比千家萬家，讓顧客有更多的選擇空間
（二）網(wǎng)上購物的不足主要包括以下幾個方面：
1、商品信息描述不夠清楚
2、發(fā)貨速度太慢
3、售后服務沒保障
5、付款安全問題
二、郵費你算了么？
三、店面你仔細打量了沒？
四、信用等級你真的相信么？
六、商品數(shù)量有多少？
七、視頻看寶貝你要求了么？
八、地域條件你考慮了沒有？
九、服務態(tài)度最重要!
十、評價回復你看了么？
1、目前一些網(wǎng)站的購物流程繁瑣，影響了部分網(wǎng)民對網(wǎng)上購物的積極性
4、在網(wǎng)上購物時，一定要找信譽好的商家
……
基于spss對大學生網(wǎng)購情況的調查研究
—以江蘇理工學院為例



學院名稱： 數(shù)理學院
專 業(yè)： 統(tǒng)計學
班 級： 10統(tǒng)計1W
組 別： 第二調查小組
姓 名： 周潔 黃園媛
黃佳 胡耀雙
季焱 計夢潔
萬建鵬
指導教師：陳建東 丁先文 馬強 陳絢青


2013年5月


基于spss對大學生網(wǎng)購情況的調查研究
————以江蘇理工學院為例

摘要：
在科學技術飛速發(fā)展的今天，網(wǎng)購已經(jīng)成為一種潮流。越來越多的人選擇去網(wǎng)上購買自己所需要的物品。為了研究大學生的網(wǎng)購情況，本次調查以江蘇理工學院的學生為例，首先設計調查問卷，然后按照分層抽樣調查的方法共發(fā)放了400份調查問卷，然后通過得來的數(shù)據(jù)運用spss軟件，采用描述性統(tǒng)計分析，交叉列聯(lián)表分析，多重反應分析和因子分析等方法進行分析，從而得出大學生網(wǎng)上消費的情況以及存在的問題，最后給出總結和建議。




關鍵詞：大學生 網(wǎng)購 多重響應反應分析 交叉列聯(lián)表分析 因子分析 條形圖 餅圖













Investigation and research on the students’ online shopping based on spss
_____In Jiangsu University of technology
Abstracts:
In todays’ rapid development of science and technology,online shopping has become a trend.More and more people choose to go online to buy goods which they need.In order to study the college students’ online shopping situation,therefore
……（新文秘網(wǎng)http://m.jey722.cn省略1746字，正式會員可完整閱讀）……　
省時省力的網(wǎng)絡成為了他們最好的購物方式，它以非傳統(tǒng)的方式占據(jù)了大學生的心，網(wǎng)上購物勢必成為大學生今后最主要的購物方式。

1.2 調查目的
為了進一步了解在大學生網(wǎng)絡購物的消費心理，熟悉大學生的消費情況，最終引導大學生健康的網(wǎng)上購物消費，同時，對大學生正確網(wǎng)購作出正確的引導，了解網(wǎng)絡購物的未來情景。

1.3 調查方式
由于江蘇理工學院男少女多的慣例，所以按照男女比例3：7來進行調查，確定了各個樣本量之后，便深入宿舍，教室，圖書館進行問卷調查，此次調查共發(fā)放了400份調查問卷，回收問卷為386份，實際有效問卷為375份，有效率為97.15%。

1.4 研究大學生網(wǎng)購的意義
統(tǒng)計資料表明，目前在網(wǎng)上購物的_中，絕大多數(shù)是年輕人，24歲以下的學生目前所占的比例最高，達到51.1%，其次是24歲至30歲之間的上班族，占_總數(shù)的40.3%。這兩類人群都是最有潛力的未來網(wǎng)上消費者。劉穎博士說，隨著經(jīng)濟的發(fā)展和人們對網(wǎng)絡認識的深入，網(wǎng)上購物以它便捷的服務更能適應人們未來生活的高節(jié)奏，從而得到人們的認可。
隨著互聯(lián)網(wǎng)應用的普及以及大學生網(wǎng)民數(shù)量的增加，大學生的消費習慣也正發(fā)生著巨大的變化，現(xiàn)今網(wǎng)絡購物在大學生中已經(jīng)逐漸成為了一種潮流與時尚。而網(wǎng)絡購物對大學生所帶來的各方面影響也理應受到廣大大學生的重視。針對這一狀況，本文進行了較為全面的分析，以幫助大學生進行更為滿意的網(wǎng)上消費活動。如今網(wǎng)購正嚴重影響人們的日常生活，尤其對于酷愛接受新鮮事物的大學生而言。據(jù)調查，大部分研究論文都是圍繞網(wǎng)購對人們?nèi)粘Ｉ畹挠绊懞蛯Σ哒归_的，而網(wǎng)購對大學生影響的分析還較少討論，本文的獨特之處正在于關注大學生這樣一個特殊的_，結合社會實踐，從正、負面兩個角度全面分析網(wǎng)購對大學生所造成的影響。因此，本文的調查研究對培養(yǎng)大學生的正確消費習慣，以及督促網(wǎng)絡企業(yè)的合法市場營銷等方面具有一定的現(xiàn)實指導意義 。

1.5 調查方案的設計
1、 問卷的結構及其內(nèi)容
第一部分是學生的性別年級等個人信息；
第二部分是被調查者是否進行網(wǎng)購及其花費在網(wǎng)購上的金額；
第三部分是圍繞網(wǎng)購的經(jīng)歷展開調查，包括被調查者選購網(wǎng)購的網(wǎng)站、網(wǎng)購的原因、網(wǎng)購時喜歡的各類促銷、網(wǎng)購的滿意程度、可信度、網(wǎng)購時所選擇的快遞、網(wǎng)購的支付方式等問題；
第四部分是對將來大學生網(wǎng)購市場前景的看法；
2、問卷設計的特點
問卷設計以研究目的為基礎進行，由于調查的對象是江蘇理工學院的在校生，所以提問的方式和所選的設計都符合在校生的特點，與在校生網(wǎng)購時面臨的問題有一定的一致性。在問卷的編排上，從調查對象對網(wǎng)購整體認識到對每一個影響因素的測量，思路清晰明確，易于被調查對象所接受，問卷的系統(tǒng)性也為后期的數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計提供了便利條件，也保證了調查結果的真實性和有效性。
3、抽樣方式及地點等
此次抽樣按男女比例3:7的比例進行抽樣，在學校的宿舍，自習室，圖書館等發(fā)放問卷，被調查的學生基本遍及學校的所有學院，所有年級，由于在抽樣中存在的因素較多，故沒有做到年級人數(shù)的1：1：1：1的比例。




第二章 spss統(tǒng)計方法分析
§2.1 spss簡介
1、 spss的發(fā)展簡史
SPSS是世界上最早的統(tǒng)計分析軟件，由美國斯坦福大學三位研究生于20世紀60年代末研制，然后成立了SPSS公司，并于1975年在芝加哥組建了SPSS總部。SPSS是英文名稱的首字母縮寫，英文全稱為Statistical Package for the Social Science(社會科學統(tǒng)計軟件包)，2000年正式更名為Statistical Product and Service Solutions，即統(tǒng)計產(chǎn)品與服務解決方案。它廣泛分布于通信、醫(yī)療、銀行、證券、市場研究、科研教育等多個領域和行業(yè)，是世界上應用最廣泛的專業(yè)統(tǒng)計軟件。
2、 SPSS的特點
（1）操作簡便
界面非常友好，除了數(shù)據(jù)錄入及部分命令程序等少數(shù)輸入工作需要鍵盤鍵入外，大多數(shù)操作可通過鼠標拖曳來完成。
（2）編程方便
只要了解統(tǒng)計分析的原理，無需通曉統(tǒng)計方法的各種算法，即可得到需要的統(tǒng)計分析結果。對于常見的統(tǒng)計方法，SPSS的命令語句、子命令及選擇項的選擇絕大部分由“對話框”的操作完成。因此，用戶無需花大量時間記憶大量的命令、過程和選擇項。
（3）功能強大
具有完整的數(shù)據(jù)輸入、編輯、統(tǒng)計分析、報表、圖形制作等功能，自帶了11種類型的136個函數(shù)．SPSS提供了從簡單的統(tǒng)計描述到復雜的多因素統(tǒng)計分析方法，比如數(shù)據(jù)的探索性分析、統(tǒng)計描述、列聯(lián)表分析、偏相關分析、方差分析、多元回歸分析、協(xié)方差分析、判別分析、因子分析和聚類分析等。
（4）全面的數(shù)據(jù)接口
能夠讀取及輸出多種格式的文件。比如dBASE、Fo*BASE、Fo*PRO產(chǎn)生的*.dbf文件，文本編輯器軟件生成的ASCⅡ數(shù)據(jù)文件，E*cel的*.*ls文件等均可轉換成可供分析的SPSS數(shù)據(jù)文件。能夠把SPSS的圖形轉換為7種圖形文件，結果可保存為*.t*t, word, PPT及html格式的文件。
（5）靈活的功能模塊組合
SPSS for Windows軟件分為若干功能模塊，用戶可以根據(jù)自己的分析需要和計算機的實際配置情況靈活選擇。
（6）針對性強
SPSS針對初學者、熟練者及精通者都比較適用�，F(xiàn)在很多_只需要掌握簡單的操作分析，他們大多青睞于SPSS，而那些熟練或精通者也較喜歡SPSS，因為他們可以通過編程來實現(xiàn)更強大的功能。

2.2 SPSS統(tǒng)計分析方法
1．描述性統(tǒng)計分析
描述性統(tǒng)計是對調查總體所有變量的有關數(shù)據(jù)通過收集、整理、概括、描述、計算出各種能反映總體數(shù)量特征的綜合指標，并加以分析從中抽出有用的信息，用表格或圖像的形式把它表示出來。SPSS中的描述統(tǒng)計主要有頻數(shù)分析，描述性統(tǒng)計分析過程，數(shù)據(jù)探索性分析過程等。通過這些過程，可以得到樣本資料的集中趨勢、離散趨勢和數(shù)據(jù)分布特征。

2．多重反應分析
SPSS中的多重反應分析又稱多重應答或多選項分析，主要是針對問卷調查的多重反應問題。多重分析問題在問卷調查中普遍存在，要求被調查者從問卷中給出的若干個可選答案中選擇一個以上的答案。多重反應問題的分析一般利用兩種方式處理：多重問題的分解方法或者利用頻數(shù)分析以及列聯(lián)表分組下的頻數(shù)分析等方法進行分析。

3．交叉列聯(lián)表分析
交叉列聯(lián)表分析，是指多個變量在不同取值情況下的數(shù)據(jù)分布情況，從而進一步分析變量之間的相互影響和關系。交叉列聯(lián)表分析主要包括兩個基本任務：一是根據(jù)收集的樣本數(shù)據(jù)，產(chǎn)生二維或多維交叉列聯(lián)表；二是在交叉列聯(lián)表的基礎上，對兩個變量間是否存在相關性進行檢驗。

4．因子分析
因子分析是一種數(shù)據(jù)簡化的技術．它是利用降維的思想，由研究原始變量相關矩陣內(nèi)部的依賴關系出發(fā)，把一些具有錯綜復雜關系的變量歸結為少數(shù)幾個綜合因子的一種多變量統(tǒng)計方法。它通過研究眾多變量之間的內(nèi)部依賴關系，探求觀測數(shù)據(jù)中的基本結構，并用少數(shù)幾個假象變量來表示其基本的數(shù)據(jù)結構，這幾個假象變量能夠反映原來眾多變量的主要信息。

5．數(shù)據(jù)的預處理
數(shù)據(jù)的預處理是指在主要的處理以前對數(shù)據(jù)進行的一些處理�，F(xiàn)實世界中數(shù)據(jù)答題上都是不完整，不一致的，無法直接進行數(shù)據(jù)挖掘，或挖掘結果差強人意。為了提高數(shù)據(jù)挖掘的質量產(chǎn)生了數(shù)據(jù)預處理技術。
數(shù)據(jù)預處理的目的是為信息處理過程提供干凈、準確、簡潔的數(shù)據(jù)，提高信息處理的效率和準確性。
在分析之前對數(shù)據(jù)進行預處理，有利于數(shù)據(jù)更適合分析。在遵循統(tǒng)計原則的前提下，主要進行了以下兩個方面數(shù)據(jù)的預處理。
（1）多選題的處理
在面臨多項選擇題時，在數(shù)據(jù)輸入時，有兩種方法：多重二分法和多重分類法。本次調查由于多項選擇題選項不多，所以采用了多重二分法對多選題進行編碼。二分法的基本方式是多選題有多少個選項就設計多少個變量，沒個變量的回答分別賦值為0和1。這樣將調查問卷的所有記錄輸入后，一次可得到每個變量的所有取值。
（2）缺失值的處理
在調查過程中難免有缺失數(shù)據(jù)產(chǎn)生，因此在處理數(shù)據(jù)時應還注意缺失值的處理。分析缺失值處理的方法主要有表列刪除法、配對刪除法和插補法。本文是采用選擇個案將確實的案例數(shù)據(jù)排除，以保證數(shù)據(jù)處理的有效性。通過選擇個案也可以篩選出符合問卷調查的樣本，將那些部分虛假的樣本提出掉。



第三章 大學生網(wǎng)購的基本情況
數(shù)據(jù)處理
錄入數(shù)據(jù)：將所有調查問卷中的問題定義變量，多選題以二分法定義，然后將數(shù)據(jù)都依次錄入spss；總共有386份。
查錯：錄入完畢后運用兩種方法進行查錯（第一種，“值標簽法”，點擊值標簽后會出現(xiàn)如由于輸入引起的錯誤，明顯的不符合實際的錯誤等；第二種方法，隨機抽出20份樣本，與輸入的數(shù)據(jù)進行比對，如果20份問卷的正確率較高，則可以說該問卷的錄入正確率較高）。
踢出缺失值和異常值：進行選擇個案，將每月網(wǎng)購金額缺失和不符合實際的數(shù)據(jù)踢除，因此，實際有效的進行數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)為375份。
下表記錄了各選項選中的頻數(shù)

調查問卷各 ……（未完，全文共27267字，當前僅顯示4904字，請閱讀下面提示信息。收藏《基于spss對大學生網(wǎng)購情況的調查研究》）