统计学调查分析报告
mba应用统计学调研报告
mba应用统计学调研报告MBA应用统计学调研报告引言：统计学在现代工商管理中扮演着重要的角色。
企业管理者往往需要基于数据进行决策，而统计学提供了一种科学的方法来处理和分析数据，使管理者能够做出更加准确的判断和决策。
在MBA教育中，统计学的应用对学生的能力培养和职业发展起着至关重要的作用。
本报告通过对MBA学生及相关企业管理者的调研，探讨了MBA应用统计学的现状和影响。
一、MBA学生对统计学的意见调查通过对100名MBA学生的问卷调查，我们得到了如下结果：1. 76%的学生认为统计学在MBA教育中非常重要，可以帮助他们在未来的职业生涯中更好地处理和分析数据。
2. 54%的学生表示，他们在MBA课程中学习的统计学知识对他们的现实工作有很大的帮助。
3. 63%的学生希望MBA教育中加强统计学的教学内容，使他们能够更好地掌握统计学方法和工具。
二、MBA课程中的统计学教学针对MBA课程中的统计学教学内容，我们对20名MBA教师进行了访谈，并观察了他们的授课过程。
结果显示：1. 统计学教学内容较为全面，包括了基本统计概念、数据分析方法和统计软件的应用等。
2. 大多数MBA教师使用案例和实际数据进行教学，让学生能够将统计学知识应用到实际问题中。
3. 但是，部分教师仅停留在理论层面，缺乏培养学生实际操作和解决问题能力的训练。
三、企业管理者对MBA应用统计学的看法我们对50家大中型企业的管理者进行了访谈，结果如下：1. 94%的管理者认为MBA学生在求职时需要具备统计学的知识和技能。
2. 78%的管理者表示，他们在招聘MBA毕业生时会优先考虑具备统计学背景的候选人。
3. 62%的管理者认为，MBA应用统计学的知识和技能对管理者在工作中更好地进行数据分析和决策具有重要意义。
结论：MBA应用统计学对学生和企业管理者都具有重要意义。
学生通过学习和掌握统计学知识和方法，能够更好地处理和分析数据，提高工作效率和决策能力。
同时，在就业市场上，具备统计学背景的MBA毕业生更具竞争力，更容易获得更好的职业机会。
统计学数据分析报告范文(3篇)
第1篇一、报告概述1. 项目背景随着大数据时代的到来，统计学数据分析在各个领域发挥着越来越重要的作用。
本报告旨在通过对某企业销售数据的统计分析，揭示企业销售状况，为企业的决策提供数据支持。
2. 数据来源本报告所使用的数据来源于某企业2019年至2021年的销售数据，包括销售额、销售量、客户数量、产品类别等。
3. 分析目的通过对销售数据的统计分析，本报告旨在：（1）了解企业销售的整体状况；（2）分析不同产品类别、不同销售渠道的销售情况；（3）识别销售过程中的优势和不足，为企业制定营销策略提供依据。
二、数据分析方法本报告采用以下统计学方法对销售数据进行分析：1. 描述性统计：计算销售额、销售量、客户数量等指标的均值、标准差、最大值、最小值等；2. 交叉分析：分析不同产品类别、不同销售渠道的销售情况；3. 相关性分析：分析销售额与销售量、客户数量等指标之间的关系；4. 回归分析：建立销售额与相关影响因素的回归模型，预测未来销售趋势。
三、数据分析结果1. 描述性统计（1）销售额：2019年至2021年，企业销售额逐年增长，2019年销售额为1000万元，2021年销售额为1500万元。
（2）销售量：2019年至2021年，企业销售量逐年增长，2019年销售量为1000件，2021年销售量为1500件。
（3）客户数量：2019年至2021年，企业客户数量逐年增长，2019年客户数量为1000户，2021年客户数量为1500户。
2. 交叉分析（1）产品类别：分析不同产品类别的销售情况，发现A类产品销售额占比最高，达到40%，其次是B类产品，占比30%。
（2）销售渠道：分析不同销售渠道的销售情况，发现线上销售渠道销售额占比最高，达到60%，其次是线下销售渠道，占比40%。
3. 相关性分析（1）销售额与销售量：通过计算相关系数，发现销售额与销售量之间存在较强的正相关关系（相关系数为0.85）。
（2）销售额与客户数量：通过计算相关系数，发现销售额与客户数量之间存在中等程度的正相关关系（相关系数为0.65）。
统计分析报告范文
统计分析报告范文引言统计分析是将数据转化为有意义信息的过程，在科学研究和社会决策中发挥着重要作用。
本文将以一个虚构的样本为例，展示统计分析报告的基本结构和要点。
样本本文分析的样本共有1000人，其中500人为男性，500人为女性。
样本收集地为某高校，学生年龄均在18至30岁之间。
数据分析描述性统计人口密度分布人口密度分布是指样本中各年龄段的人数分布情况。
我们通过对样本中年龄的分组统计，得到以下结果：年龄段人数占比18-20岁30030%21-23岁40040%24-26岁20020%27-30岁10010%可以看出，样本中年龄最多的是21至23岁，占比达40%。
性别比例我们将样本分为男女两类，通过计算男女人数，得到以下结果：性别人数占比男50050%女50050%可以看出，样本中男女比例相等。
相关性分析年龄和身高的相关性我们通过计算年龄和身高两个变量之间的相关系数，来分析它们之间的关系。
计算结果为0.2，说明年龄和身高之间存在一定的正相关关系，但程度较弱。
性别和体重的相关性我们同样计算性别和体重之间的相关系数，结果为-0.1，说明两者之间存在一定的负相关关系，但程度也比较弱。
统计检验男女身高差异检验我们对样本中男女身高进行了独立样本t检验，结果发现男女身高的差异在统计上不显著（t = 1.2, p > 0.05），即男女身高差异可能是由于随机变动造成的。
年龄与收入的线性回归我们进行了年龄和收入之间的线性回归分析，结果表明年龄和收入之间存在显著的正相关关系（r = 0.6, p < 0.05），即随着年龄的增长，收入也相应增长。
结论与建议通过对样本的统计分析，我们得出以下结论：1.样本中男女比例相等；2.样本中年龄最多的是21至23岁，占比达40%；3.年龄与身高呈现一定的正相关关系，但程度较弱；4.性别和体重之间存在一定的负相关关系，但程度较弱；5.样本中男女身高差异在统计上不显著，可能是由于随机变动造成的；6.年龄与收入之间存在显著的正相关关系。
统计学报告模板
统计学报告1. 背景统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，广泛应用于各个领域。
本报告旨在通过对某项调查数据的分析，探讨相关问题并提出建议。
2. 数据收集与处理我们选择了一组关于消费者购买健康食品的调查数据作为研究对象。
该数据包括消费者的年龄、性别、收入水平、购买频率等信息。
我们首先对数据进行了清洗和预处理，包括去除缺失值和异常值，并进行了变量的标准化处理。
3. 数据分析3.1 描述统计分析我们首先对各个变量进行了描述统计分析，得到了以下结果：•平均年龄为30岁，标准差为5岁。
•受访者中男性占比为60%，女性占比为40%。
•平均收入水平为5000元/月，标准差为2000元/月。
•受访者平均每周购买健康食品的频率为3次，标准差为1次。
3.2 相关性分析我们进一步进行了各个变量之间的相关性分析，得到了以下结果：•年龄与购买频率之间的相关系数为-0.2，表明年龄较大的消费者更倾向于购买较少的健康食品。
•收入水平与购买频率之间的相关系数为0.4，表明收入较高的消费者更倾向于购买较多的健康食品。
3.3 回归分析我们还进行了一项回归分析，以探究收入水平对购买频率的影响。
回归模型的结果显示，收入水平对购买频率有显著正向影响，即收入较高的消费者更倾向于购买较多的健康食品。
4. 结果与讨论通过对数据的分析，我们得到了以下结论：1.年龄对购买频率有一定程度上的负向影响，年龄较大的消费者更倾向于购买较少的健康食品。
2.收入水平对购买频率有显著正向影响，收入较高的消费者更倾向于购买较多的健康食品。
在讨论这些结果时，我们还考虑了其他可能因素对结果产生影响的情况，并提出了以下建议：1.针对年龄较大的消费者，可以通过提供更多关于健康食品的信息和优惠活动来促进其购买行为。
2.针对收入较低的消费者，可以考虑降低健康食品的价格或提供分期付款等方式，以增加其购买健康食品的能力和意愿。
5. 结论本报告通过对消费者购买健康食品调查数据的分析，得出了年龄和收入水平对购买频率的影响，并提出了相应的建议。
统计学四篇实验报告
《统计学》四篇实验报告实验一:用Excel构建指数分布、绘制指数分布图图1-2：指数分布在日常生活中极为常见，一般的电子产品寿命均服从指数分布。
在一些可靠性研究中指数分布显得尤为重要。
所以我们应该学会利用计算机分析指数分布、掌握EXPONDIST函数的应用技巧。
指数函数还有一个重要特征是无记忆性。
在此次实验中我们还学会了产生“填充数组原理”。
这对我们今后的工作学习中快捷地生成一组有规律的数组有很大的帮助。
实验二：用Excel计算置信区间一、实验目的及要求1、掌握总体均值的区间估计2、学习CONFIDENCE函数的应用技巧二、实验设备（环境）及要求1、实验软件：Excel 20072、实验数据：自选某市卫生监督部门对当地企业进行检查，随机抽取当地100家企业，平均得分95，已知当地卫生情况的标准差是30，置信水平0.5，试求当地企业得分的置信区间及置信上下限。
三、实验内容与步骤某市卫生监督部门对当地企业进行检查，随机抽取当地100家企业，平均得分95，已知当地卫生情况的标准差是30，置信水平0.5，试求当地企业得分的置信区间及置信上下限。
第1步：打开Excel2007新建一张新的Excel表；第2步：分别在A1、A2、A3、A4、A6、A7、A8输入“样本均值”“总体标准差”“样本容量”“显著性水平”“置信区间”“置信上限”“置信下限”；在B1、B2、B3、B4输入“90”“30”“100”“0.5”第3步：在B6单元格中输入“=CONFIDENCE(B4,B2,B3)”，然后按Enter键；第4步：在B7单元格中输入“=B1+B6”，然后按Enter键；第5步：同样在B8单元格中输入“=B1-B6”，然后按Enter键；计算结果如图2-1四、实验结果或数据处理图2-1：实验二：用Excel产生随机数见图3-1实验二：正态分布第1步：同均匀分布的第1步；第2步：在弹出“随机数发生器”对话框，首先在“分布”下拉列表框中选择“正态”选项，并设置“变量个数”数值为1，设置“随机数个数”数值为20，在“参数”选区中平均值、标准差分别设置数值为30和20，在“输出选项”选区中单击“输出区域”单选按钮，并设置为D2 单元格，单击“确定”按钮完成设置。
统计学实验报告心得(精选5篇)
统计学实验报告心得(精选5篇)统计学实验报告心得篇1统计学实验报告心得一、背景和目的本次实验旨在通过实际操作，深入理解统计学的原理和应用，提高数据处理和分析的能力。
在实验过程中，我们通过收集数据、整理数据、分析数据，最终得出结论，并对结果进行解释和讨论。
二、实验内容和方法1.实验内容本次实验主要包括数据收集、整理、描述性统计和推论统计等部分。
数据收集部分采用随机抽样的方式，选择了不同年龄、性别、学历、职业等群体。
整理部分采用了Excel等工具进行数据的清洗、排序和分组。
描述性统计部分使用了集中趋势、离散程度、分布形态等方法进行描述。
推论统计部分进行了t检验和方差分析等推断统计。
2.实验方法在实验过程中，我们采用了随机抽样的方法收集数据，并运用Excel进行数据整理和统计分析。
同时，我们还使用了SPSS软件进行t检验和方差分析等推论统计。
三、实验结果与分析1.实验结果实验数据表明，不同年龄、性别、学历、职业群体的统计特征存在显著差异。
集中趋势方面，中位数和众数可以反映数据的中心位置。
离散程度方面，方差和标准差可以反映数据的离散程度。
分布形态方面，正态分布可以描述多数数据的分布情况。
推论统计方面，t检验和方差分析可以推断不同群体之间是否存在显著差异。
2.结果分析根据实验结果，我们发现不同群体在年龄、性别、学历、职业等特征方面存在显著差异。
这可能与不同群体的生活环境、社会地位、职业特点等因素有关。
同时，集中趋势、离散程度和分布形态等方面的分析也帮助我们更全面地了解数据的特征。
四、实验结论与总结1.实验结论通过本次实验，我们深刻认识到统计学在数据处理和分析中的重要作用。
掌握了统计学的基本原理和方法，提高了数据处理和分析的能力。
同时，实验结果也表明，统计学方法在研究群体特征、推断差异等方面具有重要意义。
2.总结本次实验总结了以下几个方面的内容：（1）统计学实验有助于深入理解统计学的原理和应用。
（2）实验中，我们掌握了数据收集、整理、描述性统计和推论统计等方法。
统计学实验报告(汇总10篇)
统计学实验报告第1篇为期半个学期的统计学实验就要结束了，这段以来我们主要通过excel软件对一些数据进行处理，比如抽样分析，方差分析等。
经过这段时间的学习我学到了很多，掌握了很多应用软件方面的知识，真正地学与实践相结合，加深知识掌握的同时也锻炼了操作能力，回顾整个学习过程我也有很多体会。
统计学是比较难的一个学科，作为工商专业的一名学生，统计学对于我们又是相当的重要。
因此，每次实验课我都坚持按时到实验室，试验期间认真听老师讲解，看老师操作，然后自己独立操作数遍，不懂的问题会请教老师和同学，有时也跟同学商量找到更好的解决方法。
几次实验课下来，我感觉我的能力确实提高了不少。
统计学是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。
它被广泛的应用在各门学科之上，从物理和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。
可见统计学的重要性，认真学习显得相当必要，为以后进入社会有更好的竞争力，也为多掌握一门学科，对自己对社会都有好处。
实验的时间是有限的，对于一个文科专业来说，能有操作的机会不是很多，而真正利用好这些难得的机会，对我们的大学生涯有很大意义。
不仅是学习上，能掌握具体的应用方法，我感觉更大的意义是对以后人生路的作用。
我们每天都在学习理论，久而久之就会变成书呆子，问什么都知道，但是要求做一次就傻了眼。
这肯定是教育制度的问题和学校的设施问题，但是如果我们能利用好很少的机会去锻炼自己，得到的好处会大于他自身的价值很多倍。
例如在实验过程中如果我们要做出好的结果，就必须要有专业的统计人才和认真严肃的工作态度。
这就在我们的实践工作中，不知觉中知道一丝不苟的真正内涵。
以后的工作学习我们再把这些应用于工作学习，肯定会很少被挫折和浮躁打败，因为统计的实验已经告知我们只有专心致志方能做出好的结果，方能正确的做好一件事。
统计分析报告
统计分析报告篇一：统计分析报告【目录】一．引言二．研究目的三．数据分析I.对能源生产及构成的分析I.1.基于excel对能源生产及构成的简单分析 I.2.基于spss对能源生产及构成的有关分析I.2.a.相关分析 I.2.b.回归分析II.对能源消费的分析II.1.从能源消费总量和类型方面做简单分析 II.2.综合分析能源消耗各类型及总量之间的关系II.2.a.相关分析II.2.b.以年份粗略预测未来对能源的需求量四.综合上述分析并总结五．附录一．【引言】能源是整个社会经济增长和社会发展的重要物质基础, 也是当今国际政治、经济、军事、外交关注的焦点，能源短缺曾长期制约社会经济的发展，经济的可持续发展对于合理的能源生产与消费提出了更高的要求。
探讨能源消费与生产状况，对于保障国家能源安全、实施科学发展观战略和走能源可持续发展道路具有重大的现实意义。
二．研究目的本文采自1978年以来近30年全社会的能源生产及消费数据（来源国家统计局），基于excel及spss软件，从能源的生产构成及消费情况等方面进行分析，并用线性回归模型对世界能源需求进行预测。
三．统计数据分析I.对能源生产及构成的分析I.1.基于excel对能源生产及构成的简单分析下图是自1978年以来社会能源生产总量的情况，对原始数据进行简单的转换得到图一。
从图中不难看出能源的生产几乎成直线增长，最近十余年来由于科技的发展及能源的需求量的不断提高，能源的产量增长尤为明显。
各能源占生产总量的比例结构从图二中显而易见，原煤不论从储存量还是对人类生活和工业发展的角度而言，目前仍是世界经济发展的支柱。
而原油的产量却有回落的趋势，自1978年以来逐年降低。
当然随着近年来科技的发展，能源短缺危机，在天然气开采上有所提高，水、核、风能逐步发展。
下面基于excel将近30年的数据进行了简单的处理，得到各能源的产量增长对能源总产量变化的影响。
当然这里我就简单的以原煤产量对总产量的影响做了分析（原油，天然气等同理），几乎成线性正相关，并得到方称y=1.2708x+5455.6。
统计学问卷调查报告【范本模板】
ＸX大学XXX学院问卷调查报告年度学期:20XＸ—2０XＸ第X学期课程名称: 《统计学》授课教师:ＸX年级专业:XX级ＸXXX专业学生学号:XXXX学生姓名：XＸＸ关于师大经管学院对学霸的要求的调查调查者:XＸX学号:XX班级：ＸX级XX班ﻬ第一部分调查方案设计为了了解经管学院对于学霸的定位,做出一下调查，了解在经管学院的学生中对学霸的定位是怎样的.调查目的：初步了解2０14级经管学院学生对学霸这一词汇的定义与看法调查对象：师大２0１4级经管学院的学生调查项目:见“师大经管学院对学霸的定位调查问卷"调查方式：随机抽样调查抽样方法：分层抽样,男生女生各25份问卷具体调查方式：发放调查问卷。
共发放调查问卷５０份，回收５0份,有效48份抽样时间201606032016０604——２0１6０6０7 20160６０8——201６0６０１1 选题，调查方案设计，问卷调查设计发放问卷调查，收回,整理调查数据分析以及调查报告的编写ﻬ调查分析报告学霸有多重涵义,原义为把持学术话语的人，学霸”一词，在最初完全为贬义现。
现在我们将从学习成绩，作息时间,以及颜值等个方面对学霸的要求给出定义。
１对学霸的成绩要求的分析学霸成绩要求合计数（或者叫频数）80分以下7８0-—９0分16９0分以上25从该图可以看出经管学院的学生认为学习成绩多在9０分以上才能称之为学霸，其中8０分以下是频数最少的组２对于学霸的颜值分析颜值合计５分以下86——７248—-9 14１0 2可以看出来经管学院大部分同学认为学霸的颜值应该在6到7分。
较少的同学可以认为学霸的颜值在１0分3对于学霸的专业分析专业人数合计财务管理专业7市场营销专业9经济学专业1０信息管理专业16电子商务专业６从该饼图可以看出，学霸最多的两个专业在信息管理专业与经济学专业．４对学霸的早起时间分析早起时间人数合计6：０0－７;00 1８7;0０—8:００23８点以后7由图可以学霸主要在六点至七点，七点至八点这两个段时间起床。
统计学调查报告(共5篇)
统计学调查报告（共5篇）统计学调查报告（共5篇）第1篇：统计学调查报告统计学调查报告统计学调查报告（一）一、研究背景随着我国经济的迅猛发展以及经济全球化的进程，社会对应用型人才的需求愈发注重实践能力。
而民办普通高校的培养目标的核心是培养高级应用型人才，高级应用型人才的核心之一就是培养学生熟练的职业操作技能和严谨的职业判断能力。
作为一名会计专业的学生来看，会计工作在国民经济各领域起着越来越重要的作用。
高等会计也担负着为社会培养高水平，高素质的财会人才的职责。
21世纪中国会计发展的最大动力室来自于会计环境的变化，而在会计环境中影响最大的是经济环境和科技环境。
从经济环境上看，会计管理作为国民经济管理中的一个重要组成部分，在社会经济发展中的作用越来越大，社会对会计人才的需求更多的是对会计人才知识结构和能力结构的要求。
这对会计人才提出了新的挑战，也必然对会计提出更高的要求。
从科技环境上看，随着知识经济社会的到来，管理方式的变化，计算机技术的应用不断的普及，这对会计技术方法体系产生强烈的冲击。
会计理论、会计方法不断变革，会计知识体系不断更新，会计职业范围不断扩大。
经济核算的内容将有较大变化，会计信息处理和传递的速度将大大加快。
会计学是一个应用性极强的专业，社会对这一专业的学生的操作技能和熟练程度要求较高。
因此，民办普通高会计学专业的实践教学体系的构建在整个人才培养方案中显得尤为重要。
二、研究目的民办高校开设会计的目的。
会计作为我国一项重要工作岗位，其自身的发展对我国经济体系及成果有着不可估计的重大作用。
面对我国经济的飞速发展，企业不断地扩大，这对会计人才的需求不断上升。
民办高校作为我国资源的重要组成部分，开设会计为社会培养更多的专业人才，这符合了社会的发展。
民办高校会计找准了市场，努力为地方服务，为经济发展服务，培养社会所需要的量大面广的实用性、职业性人才。
民办高校会计专业想社会之所想，做社会之所需。
正是民办高校与社会所构成的这种平衡关系，从而避免了社会人才的短缺与浪费。
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承诺本报告由小组成员共同完成，所用数据与资料均已注明其来源，如使用了他人已经发表或撰写过的分析结果或观点均已进行了规范引用，特此声明。
小组成员1姓名与签字：小组成员2姓名与签字：小组成员3姓名与签字：小组成员4姓名与签字：目录承诺 (II)⑴问卷设计条理不够清晰 (14)v1.0 可编辑可修改正文通过一个学期对统计学原理的学习，我们学会了如何用利用数学分析来解决实际问题。
在这次调查中，我们确定了以“学生缺课情况与原因分析”为主题的问卷调查。
以下是我们小组这次调查分析的研究流程：1、确定研究问题背景分析大学是一个培养人综合能力的地方，进大学相当于初步迈入社会。
大学生活，有更多属于自己的时间做自己想做的事，学校也会组织一些有意义的活动，使学生的业余生活更丰富；大学里有很多组织、社团等，学生会、团总支一类的是为学生服务，加入可以锻炼个人能力；还有许多可以根据兴趣爱好加入的社团；学校良好的学术氛围让你可以尽情遨游在知识的海洋中，享有埋头苦读的充实；偶尔勤工俭学，外出打工，体验生活；不能总想着玩，大学阶段是完善人的世界观人生观的阶段……大学生活多姿多彩，有丰富的课程、各色各样的社团活动、校外的缤纷生活、网罗天下的网络世界……“学习”仍然是大学生的最重要的任务，是大学生活里最核心的元素。
但是，作为离开父母的监督独立生活的第一站，大学里，学生们总是平衡不了学习和课余生活的关系，自主的管理生活反而使大学生们感到迷茫。
确定研究问题大学生学习与课余生活最明显的冲突表现在“大学生缺课”这一环节，缺课的原因有很多种：社团活动、校外实习、课程设置、教室环境……我小组将就该问题展开调查与分析。
让我们来分析一下其中的一个部分——大学生缺课情况与原因，从而为大学生平衡学习与课余生活的关系提供帮助。
2、选择统计分析方法问卷设计本次调查问卷的设计首先由要分析的数据出发，并结合实际，设计出一系列与该课题有关的问题。
然后，在网上找到模板，设计出了一份问卷样本。
接着，小组所有成员一起就问卷的问题用语、提问顺序进行了最后的讨论，最终拟定出我们要的调查问卷。
问卷内容此次小组问卷的内容具体可以分为三个部分：第一部分为基础信息，包括问题1和问题2。
这部分涉及的信息包括被调查者的身份和性别。
获得的数据主要是为了与后两阶段的数据一起做相关性分析。
第二部分为大学生缺课现状，即问题3缺课次数。
第三部分为相关原因调查，包括问题4到最后一问。
这部分涉及的信息，便是被调查者缺课的各种原因，包括缺课原因、课程、缺课时间、地点、教师环境设施。
这部分的数据，用于最终分析。
选择处理软件这次的数据处理，我们采用了EXCEL统计软件进行综合统计分析。
3：收集样本数据本次问卷发放，采用了面访式为主，辅以采访的发放方式。
我们分别派出三支队伍分别在休闲地，教学楼和宿舍楼发放问卷，总共发放了130份问卷，回收128，其中有效问卷101份，废卷27中，有效率达到了%，其中男生40份，女生61份。
4：数据分析初步分析：性别分布在调查获得的有效数据中，男生有40人，女生有60人，具体的分布如图1所示：图1：被调查人群分布在身份调查中，我们对所有的人群进行调查。
其中包括本校各个年级的本科生。
具体分布如图2所示：：总体缺课次数分布在缺课的频繁度这项调查中，我们发现大部分被调查者都集中在每周缺一次到两次课之间，可见校内同学的出勤情况还是不错的。
但其中也有一部分被调查人群每周缺课节数在5节以上。
而通过分析我们得出，这部分人群以男生为主。
具体的分布如图所示：图3缺课原因分布在缺课原因这一项调查中，经过对调查结果的统计，我们发现课程无聊是调查人群缺课的主要因素因素。
其中，也有21人因纯主观的想法而缺课，19人因为社团活动而缺课，在调查人群中占了很大一部分。
最不想去的课的类型分布在最不想去的课的类型的调查中，我们发现学生最不想去的是思想政治类的课，而缺课最少的是专业课。
具体结果如图：图5最可能缺课时间段分布在最可能缺课时间段分布调查中，我们发现缺课最多的时间段分别是上午和下午的第一节课以及晚上的课程。
这可能是由于学生在此时间段不能按时起床。
具体结果如图：图6：在上课地点对上课愿意的影响中，有44%的人认为有影响，56%则不然，具体比例如下图7：上课地点与上课意愿关系：同样在上课教室的环境及设备条件对上课意愿的调查分析中，有40%的人认为有影响，60%认为没影响，并且我们在观察问卷时可以发现，认为上课地点对上课意愿有影响的人大部分都认为上课教室环境对上课意愿有影响，我们可以猜测这一部分人在生活中比较关注外部环境，下面会进行分析，具体的比例如图8所示：图8：上课环境与上课意愿关系：男女生平均缺课次数相等的假设分析以下是男女生缺课次数的统计与平均缺课次数。
v1.0 可编辑可修改大三3641大四2女从来没有每周1~2节每周3~4节每周四到五节及以上大一3大二122421大三554大四121注：在求平均值时均取中间值，如每周1~2节取节，每周4到5节及以上均取节平均每周缺课次数/节男女建立假设：性别对男女生缺课次数没有影响，即男女生每周平均缺课次数相等没有显著差别有显著差别在这里男生样本数为40，女生样本数为60，总体方差未知，且没有理由判定与相等，故认为。
当总体方差未知时，用样本方差与分别估计总体方差和。
样本近似服从自由度为f的t分布。
实际分析如下t-检验: 双样本异方差假设变量 1变量 2平均方差观测值4060假设平均差0df69t StatP(T<=t) 单尾t 单尾临界P(T<=t) 双尾t 双尾临界我们知道P(T<=t) 单尾小于а，所以拒绝原假设，认为性别对缺课次数有影响，并且在调查中发现男生平均缺课次数明显多于女生平均缺课次数，可以认为男生普遍缺课较女生多。
另外我们也可以通过单因素方差分析：令“从来不缺课”=0，“每周1-2节”=，“每周3-4节”=，“每周4-5节以上”=提出如下假设：H0：U1 = U2 = …… = U K自变量对因变量没有显著影响H1：U i（i = 12…k）不全相等自变量对因变量有显著影响由Excel求得如下表格因为F = ＞（1,96） = ，所以接受原假设。
表明学生的性别对缺课次数有显著影响。
年级与缺课次数的分析学生所在年级对缺课次数是否有显著影响：令“从来不缺课”0，“每周1-2节”=，“每周3-4节”=，“每周4-5节以上”=提出如下假设：H0：U1 = U2 = …… = U K自变量对因变量没有显著影响H1：U i（i = 12…k）不全相等自变量对因变量有显著影响由Excel求得如下表格因为F = ＜（3,97） = ，所以接受原假设。
表明学生所在年级对缺课次数没有显著影响。
学生缺课原因分析在得出了男生缺课普遍比女生多的结论的情况下，我们不禁想知道，到底是什么原因让他们缺课，什么又是男生平均缺课次数比女生多的原因，在对问卷的信息收集过程中我们可以发现如下信息观察上面图表我们可以发现，导致男生缺课的主要原因就是觉得课程无聊，学不学都无所谓，而在女生中，社团活动和课程的趣味性都在很大程度上导致了她们缺课。
但是，由于此次问卷的对象大都是大二学生占主体，大三次之，因此得出这个课程无聊是学生缺课的主要原因这个结论似乎有些失真。
为此，我们又进行了年级与缺课原因之间的可重复双因素分析。
因为此次问卷发放较少，这也是本次报告的不足之一，我们在进行年纪与缺课原因分析中注意到大一大二主要原因在于课程无聊和社团活动，大三大四的主要原因在于校外实习或工作，因此我们在此将大一大二归为一类，大三大四归为一类。
：年级与缺课原因之间的可重复双因素分析分析学生所在年级和学生缺课原因对学生缺课次数之间的影响：首先对两个因素分别提出假设行因素：H0：U1 = U2 = U3 = U4 = U5所在年级对缺课次数没有显著影响H1：U i（i = 1，2…k）不全相等所在年级对缺课次数有显著影响列因素：H0：U1 = U2 = U3 = U4 = U5缺课原因对缺课次数没有显著影响H1：U i（i = 1，2…k）不全相等缺课原因对缺课次数有显著影响由调查得出的数据如下表：用Excel计算得结果如下：因为所有的P值均大于α=，所以不拒绝原假设，没有证据证明这四种缺课原因和学生所在年级的交互作用对行车时间有显著影响。
然而，根据我们在交大学习的两年时间中积累的实际经验，我们知道，大一年级和大二年级的同学确实因参加社团活动导致的缺课次数明显会比其他年级多；同样，大三年级和大四年级的同学因参加校外工作或实习导致的缺课次数也会明显比其他年级多。
这种样本数据和实际背离的现象的产生，我们认为有两方面原因，首先是我们组的问卷在设计上有不足，在询问被调查者缺课次数的问题中，选项太过笼统，导致统计结果不明确；另外，我组发放的问卷数量不足，导致分析某些问题的数据不够，同时也使得调查结果存在很大的随机误差。
综合以上原因，我组在这一问题上的调查结果与实际情况相背离。
上课环境对上课意愿的影响分析．1男同学中，上课意愿受到教室环境影响所占比例的置信区间：（置信水平为95%）。
N = 40 Zα/2 = P = 14/40 = 35%由p±Zα/2= 35%±* = 35%±% = （%，%）可得，男同学中，上课意愿受到教室环境影响所占比例的置信区间为（%，%）。
4．女同学中，上课意愿受到教室环境影响所占比例的置信区间：（置信水平为95%）N = 61 Zα/2 = P = 26/61 = %由p±Zα/2= %±* = %±% = （%，%）可得，女同学中，上课意愿受到教室环境影响所占比例的置信区间为（%，%）。
所以在选取多个原本中，有95%的男女生上课受教室环境影响的比例真值会落在上述两个置信区间中，并且女生更容易受外界环境的影响。
5：总结与建议通过以上我们小组的分析，以及结合我们对人群的采访，我们可以得出以下几条结论①男生平均缺课次数比女生多。
②在男生的缺课原因统计中，主要的因素是觉得课程太无聊，去不去都无所谓，而在女生的缺课原因分析中，社团活动和课程关系导致的缺课都占了很大一部分的比例，这也可以从另一个方面向我们传达一个信息：似乎大学的生活中主客颠倒了。
社团活动和玩代替了我们学生的主要任务：学习！另一方面：学校老师似乎也应该反思，怎么样能把课上的更有趣点，能够寓教于乐，一个真正的好的老师绝对不会是靠点名把学生留住的，而应该靠你的学识，你的人格魅力来留住学生。
对于学生：我们也要树立正确的态度，毕竟我们是来学习的，而不是整天待着寝室里玩游戏，或者通宵看电影。
③女生似乎比男生更关注外部性，在上课环境和上课地点对上课意愿的影响中，约40%的人认为会有影响，而其中又以女生居多。