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spss数据分析作业--宿舍满意度状况 探究深大学生宿舍居住环境（室内外）与满意度的关系 作者：周慧星（spss）江诗瑶（spss、Gis）秦欣然（spss、Gis）白依鑫（Gis） 一、研究目的和意义 高校学生宿舍是高校建筑类型中一种重要的建筑类型，也是高校建设的重点。虽然它属于公共住宅，其规模和形式并不如其他公共建筑丰富，作为宿舍对学生生活的影响力也无法与一般意义的家庭宿舍相比。但宿舍环境陪伴着学生在学校求学期间的生活、学习以及交往等各个方面，与学生的个人成长是密切相关的。 因此，深圳大学学生对宿舍的环境设计满意度如何？大学生有哪些行为模式和心理特征，它们对学生宿舍的环境设计有哪些需求？基于以上几个问题，做出了以下研究。研究以了解深大学生宿舍的居住环境为基础，通过分发调查问卷收集数据，利用SPSS软件对数据进行详细分析，结合GIS软件对学校各与学生活动相关的建筑分布之间的关系进行探究，为得出相关结论。 二、数据介绍及研究方法 本次分析的数据来自于182份关于深大学生对宿舍环境满意程度情况表。调查对象的选择为随机抽样的方式，被访者多为大二以上本科生，在学校居住的时间较长，对学校的公寓居住状况非常熟悉，能较准确地回答问卷问题。本次问卷按照被调查对象的简况、居住空间的密度、居住环境的个人空间与私密性、卫生间的环境水平、阳台的配置和使用、室内的风和光等物理环境、室内的停留时间与活动、休息的质量、与自家环境相比的健康状况、总体满意度等9个大类共设计了28个问题。满意度用五分法度量：即非常满意为2分，满意为1分，一般为0分，不满意为一1分，非常不满意为一2分。本次调查发放问卷200份，回收181份。 根据回收的问卷情况，对数据的类型整理收集，运用spss软件提供的功能，准备spss数据文件。其中包括在数据编辑窗口中定义spss数据的结构、录入和修改spss数据等，必要的时候对需要编辑的数据进行预加工，运用频数分析、交叉分析、单因素分析、相关分析等方法对数据各变量进行分析，再利用ArcGIS软件，将问卷收集的数据和位置信息建立空间数据库，进行分析探究，最后综合spss与Gis的分析数据进行总结并提出建议。 三、数据分析 （一）spss软件分析 根据spss软件对数据的类型整理收集，对变量进行频数分析、描述性分析、方差分析、相关分析等，以了解深大宿舍居住满意度为目的，分析各个变量的分布特点及相互间的关系。 1.频数分析 1.3阳台配置与满意度 回答有阳台的问卷数有66 份，占总体问卷比例是36. 5%，说明配置阳台的比例较低。对阳台的满意度均值为1.8，较为满意。说明宿舍配置阳台很有必要。 1.4室内的停留时间与活动的统计 除了睡觉外在公寓停留的时间最多的是“6 ～ 9 小时”和“3 ～ 6 小时”，比例分别是41. 4% 和36. 5%，二者合计达到77. 9%，可见深大学生在公寓停留的时间还是比较长的，这段时间在公寓的活动主要是休息占60. 2%，娱乐23. 2%，学习16. 6%。说明公寓的活动主要是放松休息和娱乐活动。 1.5宿舍环境的总体满意度 公寓健康环境的总体满意度统计结果如上图。满意度的均值为0. 26，说明学生对宿舍整体环境感到一般，可需要改善的地方较多。 2探索性分析 2.1、交叉分析 通过频数分析能够掌握单个变量的数据分布情况，但是在实际分析中，不仅要了解单个变量的分布特征，还要分析多个变量不同取值下的分布，掌握多个变量的联合分布特征，进而分析变量之间的相互影响和关系就本数据而言，可以了解床铺形式与宿舍拥挤度的交叉关系。 公寓床铺形式与公寓满意度的关联分析中，整体家具( 上床下桌式) 的满意度最高，其次是单层床，双层床的满意度很低。（如下图）反映出整体家具使个人空间划分明确，休息和活动可以上下分区，而上下都住人的双层床容易彼此影响，给人的拥挤感较强。 2.2、单因素方差分析 单因素分析用来研究一个控制变量的不同水平是否对观测变量产生显著影响。下面我们把床铺形式作为控制变量，床铺形式满意度为观测变量；以宿舍个人空间情况为控制变量，宿舍私密性满意度为观测变量。通过单因素方差分析方法研究宿舍个人空间情况对宿舍私密性满意度是否有显著性影响 2.2.1宿舍个人空间与宿舍私密性满意度 描述 宿舍私密性满意度 N 均值 标准差 标准误 均值的 95% 置信区间 极小值 极大值 下限 上限 有相对独立的 30 .83 .791 .145 .54 1.13 0 2 各有一定区域但重叠 92 -.17 .705 .073 -.32 -.03 -2 1 无明显划分 53 -.74 .858 .118 -.97 -.50 -2 1 总数 175 -.17 .925 .070 -.31 -.03 -2 2 -2 =