SPSS分析(上)-大学生手机游戏使用情况报告

1、大学生手机游戏使用情况调查报告SPSS分析（上）-大学生手机游戏 使用情况报告SPSS软件实训大作业理学院*统计A1班3201*201*邵*杨*大学生手机游戏使用情况调查报告一、研究目的研究大学生手机的基本使用情况，进行分析影响大学生使用手机游戏的因素， 以及对大学生成绩的影响。二、数据介绍：L对学生绩点的介绍：绩点就是用课程的学分加权之后的学习成绩，平均绩点 能够综合反映一个学生总体的学习水平。2.指标选取：大学生的个人基本信息性别使用的手机系统每月的生活费平均绩点大学生使用手机游戏的基本情况是否喜欢使用手机游戏手机上有几款手机游戏每天玩手机游戏的时间喜欢的手机类型影响大学生使用手机游戏的因

2、素喜欢手机游戏的主要原因玩手机的场合个人认为手机游戏对学习的影响三、统计分析本次问卷调查过程中，共发出45份问卷，实际收回43份问卷，其中有效问卷38份。数据的预处理：(1)找出原始数据中的系统缺失值，将其剔除。38122031.000032 0000.00X.1?4。11 00003100孑121032.000031 00i 二125031.00003100122022 00003100115011.0000310044(2)找出预处理后的数据中，大家平均绩点这一列的异常值。<1>箱体图：.约»由上面的箱体图可以看出，大家的平均绩点的第1、12、13、14、16个数 据

3、是异常值。中间的粗线代表大家平均绩点的中位数(2.55),方框的上下两边 分别为平均绩点的上下四分位数(2. 30,2. 92),四分位距就是上下四分位数的 差，上下两条线超过上下4分位数的L 5倍四分位距的位子。我们可以采用将 有异常值与删去异常值情形下去分析数据以便比较。(2)利用分位数分组法将平均绩点这个连续性的变量离散化。2 .对各个变量的进行描述性分析(1)频数分布表1性别频率百分比有效百分 比累积百分 比有效男1436.836.836.8女2463.263.2100.0合计38100.0100.0通过上表，可以看出：本次调查的人群中，男女比例各占总体的36. 8%、63. 2%o手

4、机系统频率百分比有效百分 比累积百分 比有效安卓1539.539.539.5I0S1847.447.486.8Windows37.97.994.7其他25.35.3100.0合计38100.0100.0通过上表，可以看出：大家使用的手机系统安卓、IOS、Windows.其他系统的 比率39.5%, 47. 4%, 7. 9%, 5.3%。大家使用I O S系统的同学占了大多数。月生活费频率百分比有效百分 比累积百分 比有效 300-50037.97.97.9500-1000923.723.731.61000-15002052.652.684.21500以上615.815.8100.0合计381

5、00.0100.0通过上表，可以看出：大家的生活费集中在1 0 0 0 1 5 0 0之间，极少数 的学生生活费在5 0 0元以下。是否喜欢玩手机游戏频率百分比有效百分 比累积百分 比有效非常想试37.97.97.9下一般1334.234.242. 1还好1231.631.673.7几乎不想1026.326.3100.0合计38100.0100.0通过上表，可以看出：大家对玩手机游戏的态度大多数报有一般的态度，少数 同学不想玩或者很想玩手机游戏。手机上有几款游戏频率百分比有效百分 比累积百分 比有效。款015.815.815.81款718.418.434.22-3款1539.539.573.7

6、3款以上1026.326.3100.0合计38100.0100.0通过上表，可以看出：大家手机上的手机游戏都在2款以上，极少同学手机上 没有安装手机游戏。每天玩手游时间频率百分比有效百分 比累积百分 比有效0-1小时1539.539.539.51-2小时1334.234.273.72-3小时615.815.889.53小时以410.510.5100.0上合计38100.0100.0通过上表，可以看出：大家玩手机的时间都在2小时以内，有少数的同学玩手 机的游戏时间会超过3个小时。为游戏支付的费用频率百分比有效百分 比累积百分 比有效0元2668.468.468.41-5元25.35.373.75

7、-10 元37.97.981.610元以上718.418.4100.0合计38100.0100.0通过上表，可以看出：大家都不愿意为手机游戏付费，愿意付费的同学大多都 超过了 I 0元。喜欢的游戏类型频率百分比有效百分 比累积百分 比有效角色扮演类513.213.213.2休闲益智类游2257.957.971.1戏冒险类37.97.978.9体育竞技类513.213.292.1模拟类37.97.9100.0合计38100.0100.0通过上表，可以看出：很明显的大家都喜欢玩休闲益智类游戏，玩其他游戏的 同学都占少数，而且相对比较平均。玩手游的目的频率百分比有效百分 比累积百分 比有效学习之余排

8、解压 力休息之时体验游 戏无聊时候打发时 间合计68243815.821.163.2100.015.821.163.2100.015.836.8100.0通过上表，可以看出：大家玩手机的目的主要是在无聊时候，打发时间，其他 同学都是因为学习之余打发时间，休息之时体验游戏。玩手游的场合频率百分比有效百分 比累积百分 比有效课余时间1642. 142. 142.1公共场所等人923.723.765.8时公交车站等车821. 121. 186.8课上偷偷玩513.213.2100.0合计38100.0100.0通过上表，可以看出：大家玩手机的时间一般集中在课余时间，有少数同学上 课偷偷玩手机。个人关

9、于手游对学习影响的态度频率百分比有效百分 比累积百分 比有效消极影响37.97.97.9积极影响615.815.823.7没有影响2976.376.3100.0合计38100.0100.0通过上表，可以看出：多数同学个人认为玩手机游戏对同学的学习没有影响的, 1 5. 8 %认为有积极影响，7. 9 %认为有消极影响。（2）计算基本描述统计量领率Siti竹别下吟利竣股领胪嘴胧那t督曜破痔帮fl讦初刖均手统自磁科W»31犯第漓制393139沙”失000t0000001001532F6JT<2M1871J52442K31OS26327682&10ID02X02103X0皿切

10、02stoo28low初02X0(001初02660100223331132031COOI3230101侬811KD101510co12181132152927621 D3Q1M36207湖】71239m88110509561483158123335901 181334-5681056、用-.10;- W?4D1145im43310685631S39-357的313划翔的3妆3W知的狗3383然烟-trratill-371mUBTTia156F3T71MI12887442幅8WF；鹿划750湖75(有0TfO750750湖750751750?501K1333334<023(001210I

11、W血,楂111111111011.000115100的'Ifi2<4<<<45503<颂|3151003府川的；祸JG通过上表，可以看出：这3 8个数据均是有效的，说明在接下来的分析过程中, 用这些数据进行分析是合理的。1，由于表中大多数变量是定类的变量，因此我们选取其中的中位数或众数来 进行分析。关于大家的性别'手机系统月生活费'喜好手机上几款游戏每天我拿、 玩手机游戏的时间支付费用游戏类型玩游戏目的'玩手游场合对学习 的影响态度的中位数为2, 2, 3, 3, 3, 21, 2, 2, 3, 2, 3.即这几个变量 的集中趋势是

12、女 IOS系统1000 150 0元还好' 2 3款 1 一 2小时'。元'休闲益智类游戏天天酷跑无聊时间打发时间课余时间 '没有影响2,平均绩点（连续性数据）的基本描述统计量表统计量平均绩点N有效缺失均值 中值 众数 标准差偏度偏度的标准误峰度峰度的标准误全距 极小值 极大值 百分位数2550753802.610000 2.5500002. 3000, .7361221.542357 ,3832. 442 .7504. 0000 .50004. 50002.300000 2.5500002.915000a.存在多个众数。显示最小值变异系数 Cv=S / U=

13、0 . 736/2. 6 1 = 0. 2 8 2通过上表，可以看出：这3 8个数据均是有效的，说明在接下来的分析过程中, 用这些数据进行分析是合理的均值为2. 6 1,说明大家的平均绩点水平在2. 6 1左右，中位数为2. 5 5, 说明大家的平均绩点的中间位子是2. 5 5,众数为2. 3,说明大家平均绩点 最多的是2.3。标准差（0 . 7 3 6 ）方差（0 . 5 4 ）说明平均绩点的离散 程度，离散程度并不是太大。偏度（一 0 . 3 5 7 V 0 ）说明这组数据相对于正 态分布呈左偏的状态。峰度（2 . 4 4 2 > 0 ）说明这组数据相对于正太分布相 对陡峭一点。全距

14、（4. 0 0）是这组最大值和最小值之差。百分位数2 5 %是 说明品均绩点低于2. 3 3的同学占了 2 5%,同理，5 0%, 7 5 %也是同样 的意思。3 .推断性分析（1）交叉列联表一、研究大学生使用手机游戏的基本情况1性别和喜欢玩手机游戏是是否是关联的 案例处理摘要10大学生手机游戏使用情况调查报告有效的缺失合计N百分比N百分比N百分比性别*是否喜欢玩手 机游戏38100.0%0.0%38100.0%通过上表，可以看出：这3 8个数据均是有效的，说明在接下来的分析过程中, 用这些数据进行分析是合理的。性别*是否喜欢玩手机游戏交叉制表是否喜欢玩手机游戏合计非常想试 下一般还好几乎不想

15、性别男 计数343414期望的计数1. 14.84.43.714.0性别中的21.4%28. 6%21.4%28.6%100. 0%是否喜欢玩手机游戏100. 0%30. 8%25.0%40.0%36. 8%中的总数的%7. 9%10. 5%7. 9%10. 5%36. 8%女 计数099624期望的计数1.98.27.66.324.0性别中的%.0%37. 5%37. 5%25.0%100.0%是否喜欢玩手机游戏.0%69. 2%75. 0%60. 0%63. 2%中的%总数的.0%23.7%23. 7%15. 8%63. 2%合计计数313121038期望的计数3.013.012.010.

16、038.0性别中的%7. 9%34. 2%31.6%26. 3%100.0%是否喜欢玩手机游戏100. 0%100.0%100. 0%100. 0%100. 0%中的%总数的7. 9%34. 2%31.6%26. 3%100.0%通过上表，可得：a.对于不同性别的人群分析来说：性别为男的1 4名调查者中，非常想试下'一般'还好,几乎不想各自人数为 3 4 3 4,所占本组的频率为2 1.4%28.6%21.4%28. 6%,性别为女的2 4名调查者中，非常想试下'一般,还好几乎不想各自 人数为0 9 9 6 ,所占本组的频率为0%37.5%37.5%2 5 %,整体分析

17、非常想试下'一般'还好'几乎不想各自人数所占本组的频率 为 7. 9%3 4. 2 % 3 1. 6%2 6. 3%,卡方检验大学生手机游戏使用情况调查报告值df渐进 Sig. (双侧)Pearson 卡方6.115,3.106似然比7.0123.072线性和线性组.9171.338合瑞效案例中的38Na. 5单元格(62 5%)的期望计数少于5。最小 期望计数为通过上表可以得出：原假设H0：性别和是否喜欢玩手机游戏是无关联的备择假设H1：性别和是否喜欢玩手机游戏有关联的在卡方检验中，由于6 2% 020%)的期望频数少于5,所以不能采用Pearson 卡方检验，因此我

18、们参照似然比的概率P值为0.0 7 2 >0.05,接受原假设。 即：性别和是否喜欢玩手机游戏是无关联的< 2 >手机系统和喜欢玩手机游戏是是否是关联的 卡方检验值df渐进 Sig. (双侧)Pearson 卡方12. 451,9.189似然比12. 8419.170线性和线性组.4461.504合瑞效案例中的38Na. 13单元格(81.3%)的期望计数少于5o最小 期望计数为. 16。通过上表可以得出：原假设H0：手机系统和是否喜欢玩手机游戏是无关联的备择假设HL手机系统和是否喜欢玩手机游戏有关联的在卡方检验中，由于8 1. 3%(>20%)的期望频数少于5,所以不

19、能采用Pearson 卡方检验，因此我们参照似然比的概率P值为0.1 7 0>0. 05,接受原假设。 即：手机系统和是否喜欢玩手机游戏是无关联的3性别和喜欢的游戏类型是否是关联的案例处理摘要案例有效的缺失合计N百分比N百分比N百分比性别*喜欢的游戏 类型38100.0%0.0%38100.0%通过上表，可以看出：这3 8个数据均是有效的，说明在接下来的分析过程中, 用这些数据进行分析是合理的。卡方检验值df渐进 Sig. (双侧)Pearson 卡方9. 935-4.042似然比10. 8814.028线性和线性组1.9811.159合有效案例中的 N38a. 8单元格(80.0%)的

20、期望计数少于5o最小 期望计数为L11。方向度量值渐进标准误 差。近似值 T近似值 Sig.按标量标Lambda对称的定性别因变量喜欢的游戏类型 因变量.167.357.000.104.206.0001.4231.423C.155.155CGoodman和性别因变量Kruskal tau喜欢的游戏类型因变量.261.085.132.059.0464.013da.不假定零假设。b.使用渐进标准误差假定零假设。c.因为渐进标准误差等于零而无法计算。d.基于卡方近似值对称度量值近似值 Sig.按标量标小.511.042定Cramer 的 V.511.042对称度量值近似值 Sig.按标量标。.511

21、.042定Cramer 的 V.511.042有效案例中的N38通过上表可以得出：原假设H0：性别和喜欢的游戏类型是无关联的 备择假设H1：性别和喜欢的游戏类型有关联的在卡方检验中，由于8 0.0% (>20%)的期望频数少于5,所以不能采用Pearson 卡方检验，因此我们参照似然比的概率P值为0.028<0.05,拒绝原假设。而根 据lambda的P=0.155>0. 05,接受原假设。Cramer的V的P=0. 042<0.05故拒绝 原假设，综合各个统计量可知性别和是喜欢玩的手机游戏的类型是关联的O 而根据Cramer的V的观测值为0, 51b可以看出两变量的关

22、联性是较强的。 而根据Cramer的V的观测值为0,511,是正数，两变量的关联方向是正方向。 而根据lambda的观测值可以看到有一个量作为因变量时，观测值为0,故两个 变量不具有对称性O<4>每天玩手机的信间和为手机游戏支付的费用是否是关联的卡方检验值df渐进Sig. (双侧)Pearson 卡 方 似然比 线性和线性 组合 有总案例中 的N18.170*19. 61910. 29938991.033.020.001a. 14单元格(87. 5%)的期望计数少于5。最 小期望计数为.21.方向度量值渐进标准 误差.近似值 Tb近似值 Sig.按标量Lambda对称的.200.0

23、662. 521.012标定每天玩手游时间.217.0862. 399.016因变量为游戏支付的费.167.1521.013.311用因变量Goodman和每天玩手游时间Kruskal tau因变量为游戏支付的费 用因变量.153.223.049.093.048,.003,a.不假定零假设。b.使用渐进标准误差假定零假设。c.基于卡方近似值对称度量值近似值 Sig.按标量标4>.691.033定Cramer 的 V.399.033有效案例中的N38通过上表可以得出：原假设H0：每天玩手机的时间和为手机游戏支付的费用无关联的备择假设H1：每天玩手机的时间和为手机游戏支付的费用有关联的在卡方

24、检验中，由于87, 5% (>20%)的期望频数少于5,所以不能采用Pearson 卡方检验，因此我们参照似然比的概率P值为0.020<0.05,拒绝原假设。而根 据 lambda 的 P=0. 012<0. 05,拒绝原假设。Cramer 的 V 的 P=0. 042<0. 05 故拒绝 原假设，综合各个统计量可知每天玩手机的时间和为手机游戏支付的费用有关 联的。而根据Cramer的V的观测值为0, 399,可以看出两变量的关联性是较强的。而根据Cramer的V的观测值为0,399,是正数，两变量的关联方向是正方向。而根据lambda的观测值可以看到有一个量作为因变量

25、时，观测值都不为0,故 两个变量具有对称性。二、研究影响大学生使用手机游戏因素玩手机游戏的目的和是否喜欢玩手机游戏是否是关联的卡方检验值df渐进 Sig. (双侧)Pearson 卡方5. 933*6.431似然比8. 0306.236线性和线性组1.4521.228合詈效案例中的38Na. 9单元格(75.0%)的期望计数少于5o最小 期望计数为.47。通过上表可以得出：原假设H0：玩手机游戏的目的和是否喜欢玩手机游戏是无关联的备择假设H1：玩手机游戏的目的和是否喜欢玩手机游戏有关联的在卡方检验中，由于75.0% (>20%)的期望频数少于5,所以不能采用Pearson 卡方检验，因此

26、我们参照似然比的概率P值为0.236>0.05,接受原假设。即：玩手机游戏的目的和是否喜欢玩手机游戏是无关联的<2>玩手机游戏的场合和是否喜欢玩手机游戏是否是关联的卡方检验值df渐进 Sig. (双侧)Pearson 卡方11.577,9.238似然比11.5949.237线性和线性组.1571.692合有效案例中的38Na. 14单元格(87.5%)的期望计数少于5o最小 期望计数为.39。通过上表可以得出：原假设H0：玩手机游戏的场合和是否喜欢玩手机游戏是无关联的 备择假设HL玩手机游戏的场合和是否喜欢玩手机游戏有关联的 在卡方检验中，由于87. 5% (>20%)

27、的期望频数少于5,所以不能采用Pearson 卡方检验，因此我们参照似然比的概率P值为0.237>0.05,接受原假设。 即：玩手机游戏的场合和是否喜欢玩手机游戏是无关联的 三、研究大学生使用手机游戏对成绩的影响喜好玩手机游戏和学生平均绩点是否是关联的案例处理摘要案例有效的缺失合计N百分比N百分比N百分比是否喜欢玩手机游戏*平均绩点(已离散 化)38100.0%0.0%38100.0%通过上表，可以看出：这3 8个数据均是有效的，说明在接下来的分析过程中, 用这些数据进行分析是合理的。卡方检验值df渐进 Sig.(双侧)Pearson 卡方15. 709*12.205似然比19. 935

28、12.068线性和线性组.0511.821合效案例中的38a. 20单元格（100.0%）的期望计数少于5o最小期望计数为.47。通过上表可以得出：原假设H0：喜好玩手机游戏和学生平均绩点是无关联的 备择假设HL喜好玩手机游戏和学生平均绩点有关联的 在卡方检验中，由于100% 020%）的期望频数少于5,所以不能采用Pearson 卡方检验，因此我们参照似然比的概率P值为0.068>0.05,接受原假设。即：喜好玩手机游戏和学生平均绩点是无关联的<2>每天玩手机游戏的时间和学生平均绩点是否是关联的案例处理摘要案例有效的缺失合计N百分比N百分比N百分比每天玩手游时间*平 均绩点

29、（已离散化）38100.0%0.0%38100.0%通过上表，可以看出：这3 8个数据均是有效的，说明在接下来的分析过程中, 用这些数据进行分析是合理的。卡方检验值df渐进 Sig. （双侧）Pearson 卡方4. 689,12.968似然比6. 28212.901线性和线性组.1361.713合有效案例中的38Na. 20单元格（100.0%）的期望计数少于5o最 小期望计数为.63o方向度量值渐进标准误 差.近似值T近似值 Sig.按顺序Somers 的对称的.043.129.331.740d每天玩手游时间因变.040.121.331.740量16大学生手机游戏使用情况调查报告平均绩点（

30、已离散化） 因变量.046.139.331.740a.不假定零假设。b.使用渐进标准误差假定零假设。对称度量值渐进标准误 差,近似值T近似值 Sig.按顺序Kendal 1, s tau-b.043.130.331.740Kendall* s tau-c.042.128.331.740Y 有效案例中的N.05738.173.331.740a.不假定零假设。b.使用渐进标准误差假定零假设。通过上表可以得出：原假设H0：每天玩手机的时间和学生平均绩点是无关联的备择假设H1：每天玩手机的时间和学生平均绩点有关联的在卡方检验中，由于100% 020%）的期望频数少于5,所以不能采用Pearson 卡方

31、检验，因此我们参照似然比的概率P值为0.90D0.05,接受原假设。同时 看 Somers 的 d 的 P=0, 74>0. 05,接受原假设。Kendall's tau-b、Kendall's tau-c 的P=0, 74>0. 05接受原假设。综合各方面的统计量，得：每天玩手机游戏的时 间和学生平均绩点是无关联的。<3>性别和学生平均绩点（用每天玩手机的时间分层）性别*平均绩点（己离散化）*每天玩手游时间交叉制表 计数每天玩手游时间平均绩点（已离散化）合计< 2.44002.4400-2. 88992. 8900+0-1小时性别男2002女26

32、513合计465151-2小时性别男4026女2237合计625132-3小时性别男0303女1023合计1326大学生手机游戏使用情况调查报告3小时以性别男1203上女0011合计1214合计性别男75214女581124合计12131338通过上表可以得出：每天玩手机时间为0-1小时时，男生的平均绩点2.44,的 有2个，在2.44-2. 89之间的有0个,大于2. 89的有0个。女生的平均绩点2. 44, 的有2个，在2. 44-2. 89之间的有6个，大于2. 89的有5个。同理分析以下的 变量。4.相关性分析一、首先绘制散点图月生活费款游戏 的费用 时间手机上有几为游戏支付短天玩手游

33、O O 0O 0 0 0O O O OO O OO0Q O O 0OO OO OO O O OO 0 0 OO O O OO OOO00O0OOOOOO 0 0 o o 0 O O O O O O O OO0o o O OO OOOOO O O 0o 0 O OO O OO O O0OOOO0OOOOO0 O 0O OOOO O O OO O 0OOO OO O O O0 O 0O OOOO O O O0OOOOOOOOOO O OO O OO O O OO O O OO 0O O O OO O O OO O O OO0O O O OOO OO OOOOOOOOOOOOOO O OO 0 0

34、OO O O Oo o 0 OO 0 0O O O OOOOO O O 0OOOO O O OO O 0 0O O O O月生活费嘤蠲儿为需髓付唯薪游平勰胪根据散点图，我们大致可以了解两个对应的近似相关性，具体的相关分析需 要采用下面的方法。二、计算相关系数1性别和学生平均绩点相关系数每天玩手游 时间平均绩点（己 离散化）Spearman的每天玩手游时间相关系数1.000一.007rhoSig.（双侧）.968N383822平均绩点（已离散相关系数二 0071.000化）Sig.（双侧）.968N3838通过上表可以得出:每天玩手机的时间和离散化的平均绩点都是定序的变量，故采用spearman

35、方法 检测。观测每天玩手机游戏的时间和每天玩手机游戏的时间，离散化的平均绩 点和离散化的平均绩点的p=0<0. 05,即两者有完全的线性相关，但是每天玩手机 的时间和离散化的平均绩点的P=0,968>0.05,故接受原假设，认为两者没有线 性相关。<2>每装玩手机的时间和为手机支付的费用相关系数每天玩手游 时间为游戏支付 的费用Spearman的每天玩手游时间相关系数rhoSig.（双根!）N1.00038.509* .001 38为游戏支付的费相关系数用Sig.（双侧）N.509- .001 381.00038*.在置信度（双测）为0. 01时，相关性是显著的。通过上

36、表可以得出：每天玩手机的时间和手机支付的费用都是定序的变量，故采用spearman方法检 测。观测每天玩手机的时间和每天玩手机的时间，手机支付的费用和手机支付 的费用的p=0<0. 05,即两者有完全的线性相关，而且每天玩手机的时间和为手机 支付的费用的P=0,001<0.05,而且p=0.00"0.01,故拒绝原假设，认为两者强 线性相关。三、偏相关分析每天玩手游时间和学生平均绩点（控制变量-性别）相关性控制变量平均绩点（己 离散化）每天玩手游 时间性别 平均绩点（己离散相关性1.000.174化）显著性（双侧）.303df035每天玩手游时间相关性.1741.000显

37、著性（双侧）.303df350每天玩手机的时间和离散化的平均绩点都是定序的变量，将性别作为控制变量, 采用偏相关。观测每天玩手机的时间和每天玩手机的时间，离散化的平均绩点 和离散化的平均绩点的p=0<0. 05,即两者有完全的线性相关，但是每天玩手机的时间和离散化的平均绩点的P=0.303>0.05,故接受原假设，认为两者没有线性 相关。四、检验方法<1单样本t检验-检验平均绩点均值U=Uo 单个样本统计量N均值标准差均值的标准 误平均绩点382.610000.7361221,1194148从表中可知，28个有效值，均值为2. 61,标准差为0.736,及平均成绩的离散 程度

38、不大，均值的标准误=0. 119,是标准差除以根号均值。单个样本检验检验值= 2.5tdfSig.（双 侧）均值差 值差分的95%置信 区间下限上限平均绩 点.92137.363.1100000131957. 351957原假设H0：平均绩点均值U等于Uo=2.5备择假设Hl：平均绩点均值U不等于Uo=2. 5由于P=0.363>0.05,故接受原假设，认为平均绩点均值U等于Uo0<2两独立样本t检验-检验男女平均绩点均值Ul-U2=0组统计量性别N均值标准差均值的标准 误平均绩点男142.3285711.0155927.2714286女242.774167. 4608680. 0

39、940743男生平均绩点为2.33,女生均值为277,两者的差异挺大的。独立样本检验方差方程的 evene检验均值方程的t检验7Sig.tdfSig.（ 双侧）均值差 值标准误 差值差分的95% 置信区间下限上限平均绩假设方差4. 698.037-1. 8536.0714455.239739317.0405点 相等995200902997假设方差-1. 5516.179.1404455,28726-1. 054.1628不相等1952890315410原假设H0：男女平均绩点均值Ul-U2=0择假设HL不认为均绩点均值Ul-U2=0分两步进行检验，第一步，两方差差异是否显著的F检验，该检验的F统计量的观测，为4. 698, P值为0. 037<0. 05,拒绝原假设，认为两方差存在显著差异。 第二部，两总体均值差的检验，在第一步，中，由于两总体方差存在显著差异, 应看第二行的t检验结果P=0.14>0. 05,