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[应用回归分析期中中作业
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)。
序号 在校期间平均成绩y分 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 1 89 5 780 15000 78 2 77 2 950 28000 67 3 67 3 1030 20000 56 4 89 2 980 15000 77 5 93 6 1200 30000 84 6 73 1 1070 24000 35 7 68 0 1100 23000 67 8 87 4 1390 40000 78 9 78 3 1050 30000 66 10 71 1 990 25000 56 11 64 3 1400 40000 43 12 90 6 750 9000 69 13 55 0 1700 48000 32 14 84 4 780 14000 91 15 78 2 960 29000 75 16 85 3 1400 40000 79 17 68 3 870 13000 44 18 73 6 1420 34000 65 19 82 3 1100 30000 60 20 91 6 950 21000 80 21 87 8 1120 27000 95 22 76 1 1300 34000 34 23 90 4 1280 27000 97 24 85 2 890 20000 65 25 78 4 870 12000 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 x1 x2 x3 x4 y Pearson 相关性 1 .479** -.207 -.184 .758** 显著性(双侧) .000 .062 .098 .000 N 82 82 82 82 82 x1 Pearson 相关性 .479** 1 .029 -.070 .579** 显著性(双侧) .000 .793 .534 .000 N 82 82 82 82 82 x2 Pearson 相关性 -.207 .029 1 .920** -.022 显著性(双侧) .062 .793 .000 .845 N 82 82 82 82 82 x3 Pearson 相关性 -.184 -.070 .920** 1 -.032 显著性(双侧) .098 .534 .000 .777 N 82 82 82 82 82 x4 Pearson 相关性 .758** .579** -.022 -.032 1 显著性(双侧) .000 .000 .845 .777 N 82 82 82 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b 模型 R R 方 调整 R 方 标准 估计的误差 Durbin-Watson 1 .816a .666 .599 6.27214 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
Anovab 模型 平方和 df 均方 F Sig. 1 回归 1567.844 4 391.961 9.963 .000a 残差 786.796 20 39.340 总计 2354.640 24 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a 模型 非标准化系数 标准系数 t Sig. B 的 95.0% 置信区间 B 标准 误差 试用版 下限 上限
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