内容发布更新时间 : 2024/11/8 0:52:18星期一 下面是文章的全部内容请认真阅读。

大学生在校成绩影响因素调查报告

摘要：为了了解大学生考研情况受何种因素影响，重点以南京师范大学为例进

行调研。调研发现其中大学生在校成绩成为其中重要影响因素。为了更进一步的分析出其中因素影响状况，特将大学生在校成绩作为研究对象，重点从获奖情况，经济支持和家庭经济状况对此问题进行回归分析，希望从中可以找出一些对于课题有价值的数据。

关键词：大学生在校成绩 支出 收入 专业满意度 回归分析 数据来源：南京师范大学数学科学学院2014年暑期社会实践团队——大学生

考因素影响暑期社会实践团队调查统计数据。此次数据共调查247，从中随机抽取25作为我们的研究数据，共涉及4个变量，即获得校级奖项次数，在校期间月支出，家庭人均年收入，和对其专业满意度（1-100）。

在校期间平均成获得校级奖项次在校期间月支家庭人均年

序号 绩y分 数x1次 出x2元 收入x3元 1 89 5 780 15000 2 77 2 950 28000 3 67 3 1030 20000 4 89 2 980 15000 5 93 6 1200 30000 6 73 1 1070 24000 7 68 0 1100 23000 8 87 4 1390 40000 9 78 3 1050 30000 10 71 1 990 25000 11 64 3 1400 40000 12 90 6 750 9000 13 55 0 1700 48000 14 84 4 780 14000 15 78 2 960 29000 16 85 3 1400 40000 17 68 3 870 13000 18 73 6 1420 34000 19 82 3 1100 30000 20 91 6 950 21000 21 87 8 1120 27000 22 76 1 1300 34000 23 90 4 1280 27000 24 85 2 890 20000 25 78 4 870 12000

专业满意度

x4 78 67 56 77 84 35 67 78 66 56 43 69 32 91 75 79 44 65 60 80 95 34 97 65 71

一、具体分析过程：

运用最小二乘法建立y与x1，x2，x3，x4的回归方程，运用spss如图 相关性 y Pearson 相关性 显著性（双侧） N x1 Pearson 相关性 显著性（双侧） N x2 Pearson 相关性 显著性（双侧） N x3 Pearson 相关性 显著性（双侧） N x4 Pearson 相关性 显著性（双侧） N y 1 x1 .479 .000 82 82 1 **x2 -.207 .062 82 .029 .793 82 82 1 x3 -.184 .098 82 -.070 .534 82 .920 .000 82 82 1 **x4 .758 .000 82 .579 .000 82 -.022 .845 82 -.032 .777 82 82 1 **** .479 .000 82 -.207 .062 82 -.184 .098 82 .758 .000 82 **** .029 .793 82 -.070 .534 82 .579 .000 82 ** .920 .000 82 -.022 .845 82 ** -.032 .777 82 82 **. 在 .01 水平（双侧）上显著相关。

有图表可知，根据相关系数和p值，这说明y与自变量线性相关，用y与自变量作多元线性回归是比较合适的。 模型汇总 模型 R 1 .816 ab标准 估计的误R 方 .666 调整 R 方 .599 差 6.27214 Durbin-Watson 2.287 a. 预测变量: (常量), 专业满意度x4, 家庭人均年收入x3元, 获得校级奖项次数x1次, 在校期间月支出x2元。 b. 因变量: 在校期间平均成绩y分 Anova 模型 1 回归 残差 总计 平方和 1567.844 786.796 2354.640 df 4 20 24 均方 391.961 39.340 F 9.963 Sig. .000 ab a. 预测变量: (常量), 专业满意度x4, 家庭人均年收入x3元, 获得校级奖项次数x1次, 在校期间月支出x2元。 b. 因变量: 在校期间平均成绩y分 系数 模型 非标准化系数 B 1 (常量) 获得校级奖项次数x1次 在校期间月支出x2元 家庭人均年收入x3元 专业满意度x4 a. 因变量: 在校期间平均成绩y分 .322 .093 .595 3.480 .002 .129 .515 .000 .000 .132 .403 .691 -.001 .001 -.012 .013 -.291 -.890 .384 -.040 .016 63.918 1.073 标准 误差 10.307 .816 标准系数 试用版 t 6.201 .222 1.315 Sig. .000 .203 B 的 95.0% 置信区间 下限 上限 a 42.418 85.418 -.628 2.774

回归方程为：

y=63.918+1.073x1-0.012x2+0*x3+0.322x4

残差图为

从残差图中可以看出其主要集中在第1，3象限，说明随机误差存在一阶正自相关，DW=2.287。因为2

置信水平为95%的置信区间：

由回归系数表可以看出：β1的置信区间为[-0.628,2.744]

β2的置信区间为[-0.040,0.16] β3的置信区间为[-0.001,0.001] β4的置信区间为[0.129,0.515]

复相关系数R=0.816，决定系数R=0.66，所以由决定系数看回归方程较为显著。 方差分析表，F=9.963，P值=0.00，表明回归方程高度显著，说明x1,x2,x3,x4,整体上对y有高度显著的线性影响。

异方差性检验 相关系数 2

Spearman 的 rho y 相关系数 Sig.（双侧） N y 1.000 . 25 x1 .630 .001 25 **x2 -.263 .204 25 x3 -.224 .282 25 x4 .811 .000 25 **x1 相关系数 Sig.（双侧） N .630 .001 25 -.263 .204 25 -.224 .282 25 .811 .000 25 ****1.000 . 25 -.142 .499 25 -.180 .390 25 .646 .000 25 **-.142 .499 25 1.000 . 25 .884 .000 25 -.187 .372 25 **-.180 .390 25 .884 .000 25 1.000 . 25 -.195 .351 25 **.646 .000 25 -.187 .372 25 -.195 .351 25 1.000 . 25 **x2 相关系数 Sig.（双侧） N x3 相关系数 Sig.（双侧） N x4 相关系数 Sig.（双侧） N **. 在置信度（双测）为 0.01 时，相关性是显著的。

由此可知其不存在异方差性。 异常值检验

残差e 标准化残差 学生化残差 删除学生化残差 库克距离 杠杆值

1.97 .37 .38 .38 .00 .02518 -4.26 -.80 -.84 -.84 .01 .06994 -8.43 -1.59 -1.62 -1.64 .02 .02778 6.11 1.15 1.23 1.23 .04 .10452 6.54 1.23 1.25 1.25 .01 .01358 6.29 1.19 1.25 1.25 .03 .08140

4.66 .88 .90 .90 .01 .03682 -2.31 -.44 -.45 -.44 .00 .03667 -4.78 -.90 -.93 -.93 .01 .04761 -4.59 -.87 -.91 -.91 .02 .08135 6.39 1.20 1.24 1.25 .02 .04911 -7.39 -1.39 -1.44 -1.45 .03 .04983 -6.29 -1.19 -1.25 -1.25 .03 .08467 2.83 .53 .55 .55 .00 .05217 -3.97 -.75 -.78 -.78 .01 .06993 -4.07 -.77 -.80 -.80 .01 .06316 4.58 .86 .88 .88 .01 .02457 4.12 .78 .79 .79 .00 .01479 -5.05 -.95 -.98 -.98 .01 .04855 11.20 2.11 2.24 2.30 .12 .09554 .87 .17 .18 .18 .00 .11777 4.83 .91 .93 .93 .01 .03105