spss分析报告
SPSS数据分析报告(最终版)
SPSS数据分析报告(最终版)
本报告是基于SPSS软件对xxx的数据进行的分析以探索数据内容及特征的最终报告。
在本次数据分析中，主要使用了SPSS多维描述分析、卡方检验以及双因素方差分析
等多种统计方法，分析情况如下：
一、多维描述分析
通过SPSS对xxx的数据进行多维描述分析，我们可以获得如下结果：
1、利用计数分析，可以获得少数个变量的定量衡量索概况，如年龄段、人口性别比
例等；
2、通过求和和平均值等计算，可以得到多个变量的汇总信息，不仅可以做出宏观上
的判断，还能得到更加精准的数据判断；
3、对离散变量的分析可以通过比率图得出三维以上的图表，使变量的差异更加清晰
显示，以方便我们进行决策。
二、卡方检验
通过卡方检验，可以显示数据中变量之间的差异和关系，揭示变量的相互作用，以便
更好地弄清变量的影响程度。
本次分析结果是：xxxx变量与其它变量之间的关系属于非独立关系，有显著影响，有显著差异。
三、双因素方差分析
双因素方差分析是根据多个变量的相互作用来分析变量关系的一种方法。
SPSS双因素方差分析结果显示：两个变量xxx和yyy之间的相关性有显著的影响，差异显著，属于非
独立关系。
最终，本次数据分析结果表明，xxx的变量与其它变量之间有明显的差异和相关性，
从而可以有效地影响分析和决策，使政府、行业、公司等能够更好地掌握和把握市场发展
趋势。
spss分析实验报告
spss分析实验报告SPSS分析实验报告引言在社会科学研究领域，SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）作为一种数据分析工具，被广泛应用于统计分析和数据挖掘。
本实验报告旨在通过SPSS软件对某项研究进行数据分析，探索其背后的数据模式和相关关系。
一、研究背景与目的本次研究旨在探究大学生的学习成绩与睡眠时间之间的关系。
学习成绩和睡眠时间是大学生日常生活中两个重要的方面，通过分析两者之间的关联，可以为学生提供科学的学习指导，提高学习效果。
二、研究设计与数据收集本研究采用问卷调查的方式，通过随机抽样的方法选取了500名大学生作为研究对象。
问卷内容包括学生的学习成绩和每日平均睡眠时间。
收集到的数据以Excel表格的形式整理并导入SPSS软件进行分析。
三、数据预处理在进行数据分析之前，需要对数据进行预处理。
首先，检查数据是否存在缺失值或异常值。
通过SPSS软件的数据清洗功能，将缺失值进行填补或删除，确保数据的完整性和准确性。
其次，对数据进行标准化处理，以消除不同变量之间的量纲差异。
四、描述性统计分析描述性统计分析是对数据的基本特征进行总结和描述。
通过SPSS软件的统计功能，可以计算出学生的学习成绩和睡眠时间的平均值、标准差、最大值、最小值等统计指标。
同时，可以绘制直方图、箱线图等图表来展示数据的分布情况。
五、相关性分析相关性分析是研究不同变量之间相关关系的一种方法。
本研究中，我们使用Pearson相关系数来衡量学习成绩和睡眠时间之间的线性相关性。
通过SPSS软件的相关性分析功能，可以得到相关系数的数值和显著性水平。
如果相关系数接近于1或-1，并且显著性水平小于0.05，则说明学习成绩和睡眠时间之间存在显著的相关关系。
六、回归分析回归分析是研究自变量对因变量影响程度的一种方法。
在本研究中，我们使用线性回归模型来探究睡眠时间对学习成绩的影响。
通过SPSS软件的回归分析功能，可以得到回归方程的系数、显著性水平和模型的拟合优度。
SPSS数据分析报告
SPSS数据分析报告一.研究背景数据分析是科学研究中非常重要的一个环节，它能够帮助研究者从数据中获取有用的信息以支持科学决策。
SPSS是常用的数据分析软件之一，它具有强大的数据处理和分析功能，可以帮助研究者进行多种统计分析。
二.数据收集与处理本研究收集到的数据包括100个样本，每个样本有以下三个变量：性别、年龄和收入。
数据收集过程中，通过问卷调查的方式获取了样本的性别和年龄信息，同时进行了收入的调查和记录。
对于数据的处理，首先进行了数据清洗，删去了有缺失值的样本。
然后进行了数据的转换和标准化，使得整个数据集具备可分析性。
三.描述性统计分析四.相关分析为了探究变量之间的相关关系，采用皮尔逊相关系数进行相关分析。
结果显示，性别与收入之间的相关系数为-0.15，呈现弱的负相关关系；年龄与收入之间的相关系数为0.28，呈现中等强度的正相关关系。
这些结果提示性别对收入的影响较小，而年龄对收入有一定的影响。
五.t检验六.回归分析为了探究年龄对收入的影响，进行了回归分析。
将“年龄”设为自变量，将“收入”设为因变量，进行线性回归分析。
结果显示，回归方程为Y=1000+100X，其中Y代表收入，X代表年龄。
回归方程的R^2为0.08，说明年龄可以解释收入的8%的变异性。
这个结果提示年龄对收入有一定的解释力。
七.结论与讨论通过对100个样本的数据进行SPSS分析，我们得出以下结论：性别对收入的影响不显著。
年龄与收入呈现中等强度的正相关关系，年龄可以解释收入的8%的变异性。
这些结果对我们理解收入的影响因素具有指导意义，也给我们提供了相应的决策支持。
总之，SPSS数据分析报告可以帮助研究者从收集到的数据中提取有用信息，并对变量之间的关系进行探究。
通过描述性统计分析、相关分析、t检验和回归分析等方法，我们可以得出科学的结论，为进一步的科学研究和实践提供支持。
SPSS分析报告(二)
SPSS实验分析报告二一、婆媳关系*住房条件检验（一）、提出原假设H0原假设: 婆媳关系的好坏程度与住房条件有关系（二）、两独立样本t检验结果及分析表（一）觀察值處理摘要觀察值有效遺漏總計N百分比N百分比N百分比婆媳关系* 住房条件600100.0%00.0%600100.0%由表（一）可知, 本次调查获得的有效样本为600份, 没有遗漏的个案。
表（二）婆媳关系*住房条件交叉列表住房条件總計差一般好婆媳关系紧张計數577860195預期計數48.868.378.0195.0婆媳关系內的%29.2%40.0%30.8%100.0%住房条件內的%38.0%37.1%25.0%32.5%佔總計的百分比9.5%13.0%10.0%32.5%殘差8.39.8-18.0一般計數458763195預期計數48.868.378.0195.0婆媳关系內的%23.1%44.6%32.3%100.0%住房条件內的%30.0%41.4%26.3%32.5%佔總計的百分比7.5%14.5%10.5%32.5%殘差-3.818.8-15.0好計數4845117210預期計數52.573.584.0210.0婆媳关系內的%22.9%21.4%55.7%100.0%住房条件內的%32.0%21.4%48.8%35.0%佔總計的百分比8.0%7.5%19.5%35.0%殘差-4.5-28.533.0總計計數150210240600預期計數150.0210.0240.0600.0婆媳关系內的%25.0%35.0%40.0%100.0%住房条件內的%100.0%100.0%100.0%100.0%佔總計的百分比25.0%35.0%40.0%100.0%由表（二）可知, 一共调查了600人, 其中婆媳关系紧张的组有195人, 占总人数的32.5%；婆媳关系一般的组有195人, 占总人数的32.5%；婆媳关系好的组有210人, 占总人数的35.0%；数据分布均匀。
spss分析实验报告
SPSS分析实验报告引言SPSS（统计包括社会科学）是一种常用的统计分析软件，广泛应用于社会科学领域的数据分析。
本文将以“step by step thinking”为思维导向，详细介绍如何使用SPSS进行实验数据的分析和结果解读。
步骤一：数据导入首先，我们需要将实验数据导入SPSS软件中。
打开SPSS软件，点击“文件”菜单，并选择“导入数据”。
选择数据文件所在位置，并按照指示完成数据导入过程。
确认数据导入完成后，我们可以开始进行下一步分析。
步骤二：数据清洗在进行实验数据分析之前，我们需要对数据进行清洗，以确保数据的准确性和可靠性。
数据清洗的步骤包括删除重复数据、处理缺失值和异常值等。
通过点击SPSS软件中的“数据”菜单，我们可以找到相应的数据清洗工具，并按照指示进行操作。
步骤三：描述性统计描述性统计是对数据进行总体特征描述的过程。
在SPSS软件中，我们可以使用“统计”菜单中的“描述统计”工具进行描述性统计分析。
该工具可以计算数据的均值、标准差、中位数等统计量，为后续的分析提供参考。
步骤四：检验假设在进行实验数据分析时，我们通常需要检验某些假设是否成立。
SPSS软件提供了多种假设检验工具，如t检验、方差分析等。
通过点击“分析”菜单，并选择相应的假设检验工具，我们可以输入所需的参数，并进行假设检验。
根据检验结果，我们可以判断实验数据是否支持或拒绝了我们的假设。
步骤五：相关性分析相关性分析用于研究两个或多个变量之间的关系。
SPSS软件中的“相关”工具可以计算出变量之间的相关系数，并绘制相应的相关图表。
通过相关性分析，我们可以了解变量之间的线性关系，并得出相关系数的显著性程度。
步骤六：回归分析回归分析是一种用于预测和解释变量之间关系的统计方法。
在SPSS软件中，我们可以使用“回归”工具进行回归分析。
通过输入自变量和因变量，并进行回归分析，我们可以得到回归方程和相关统计指标，进而进行预测和解释。
结果解读根据以上分析步骤，我们可以得到一系列实验数据的统计分析结果。
SPSS数据分析报告书的优缺点
SPSS数据分析报告书的优缺点SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种广泛使用的统计分析软件，以下是SPSS数据分析报告书的优缺点：优点：1.强大的统计分析功能：SPSS提供了丰富的统计方法和分析工具，包括描述统计、假设检验、回归分析、方差分析等，可以满足各种数据分析需求。
2.用户友好的界面：SPSS采用直观的图形用户界面，使得数据分析和结果解释相对容易。
用户可以通过菜单、对话框和图形界面直观地进行数据输入、变量定义和分析操作。
3.数据处理和数据清洗：SPSS具有数据预处理功能，可以进行数据清洗、缺失值处理、异常值检测和数据转换等操作，使得数据更加适合分析和建模。
4.输出结果的可视化和报告生成：SPSS的分析结果可以以表格、图形等形式进行可视化展示，并支持结果导出和报告生成，方便用户进行结果解释和汇报。
缺点：1.学习曲线较陡：对于初学者来说，SPSS的学习曲线可能相对较陡，特别是对于没有统计学基础的用户。
需要一定的时间和学习成本，以掌握软件的使用和数据分析的基本原理。
2.价格较高：SPSS是商业软件，相对而言价格较高，这可能对个人用户或小型团队来说是一个不小的负担。
3.输出结果的定制性有限：在某些情况下，用户可能需要对输出结果进行更加灵活和个性化的定制，但SPSS的定制性有限，无法满足所有的需求。
4.无法实现复杂的编程和自定义分析：尽管SPSS提供了各种分析方法和功能，但在处理一些复杂的数据分析和建模需求时，可能会受到软件的功能限制。
综上所述，SPSS作为一种统计分析软件，具有强大的功能和用户友好的界面，适合进行常规的统计分析。
然而，对于高级用户和需要复杂分析的用户来说，可能需要考虑其他功能更为强大、灵活性更高的工具。
spss案例分析报告(精选)
spss案例分析报告（精选）本文通过分析一份 SPSS 数据，展示 SPSS 在统计分析中的应用。
数据概述本数据为一家咖啡馆的销售数据，共有 200 条记录，包括 7 个变量：日期、时间、收银员、商品名、销售价格、数量和总价。
SPSS 分析1. 描述性统计使用 SPSS 的描述性统计功能，可以获取数据的基本信息，如均值、标准偏差、最大值、最小值等。
其中，销售价格的均值为 44.71 元，标准偏差为 13.29 元，最小值为 23 元，最大值为 78 元。
数量的均值为 1.62 个，标准偏差为 0.51 个，最小值为 1 个，最大值为3 个。
总价的均值为 73.25 元，标准偏差为 21.89 元，最小值为 23 元，最大值为 156 元。
2. 单样本 t 检验假设一杯咖啡的平均售价为 50 元，我们可以使用单样本 t 检验对这个假设进行检验。
首先，我们需要用 SPSS 的数据透视表功能，计算出每杯咖啡的平均售价。
然后，使用单样本 t 检验功能，输入样本均值、假设的总体均值（50 元）、样本标准差、样本大小以及置信度水平。
在这个数据集中，单样本 t 检验得出的 t 值为 -2.36，P 值为 0.019，显著性水平为 0.05，因此我们可以拒绝原假设，认为该咖啡馆的咖啡售价不是 50 元。
4. 相关分析假设我们想要了解商品数量和销售额之间的关系，我们可以使用 SPSS 的相关分析功能来进行分析。
首先，我们需要使用数据透视表功能，计算出每个订单的总价和数量。
然后，使用相关分析功能，输入这两个变量的值，得出相关系数和显著性水平。
在这个数据集中，商品数量和销售额之间的相关系数为 0.749，P 值为 0，显著性水平非常显著。
因此，我们可以认为商品数量和销售额之间存在极强的正相关关系。
结论本文通过 SPSS 对一份咖啡馆销售数据进行分析，展示了 SPSS 在统计分析中的应用。
通过描述性统计、单样本 t 检验、双样本 t 检验和相关分析等功能，我们可以获得数据的基本信息，检验假设，分析变量之间的关系，从而帮助企业更好地决策和管理。
spss分析报告
spss分析报告SPSS分析报告。
一、研究背景。
本次研究旨在通过SPSS软件对某公司员工满意度进行分析，以期了解员工对公司工作环境、福利待遇、领导管理等方面的满意程度，为公司提供改进管理和营造更好工作氛围的参考。
二、研究方法。
我们采用了问卷调查的方式，共有200名员工参与了本次调查。
问卷涵盖了员工满意度的各个方面，包括工作内容、薪酬福利、领导管理、团队氛围等。
在收集完问卷数据后，我们使用SPSS软件对数据进行了整理和分析。
三、数据分析结果。
1. 员工满意度整体情况。
通过对问卷数据的分析，我们发现员工整体满意度得分为75分（满分100分），整体来说员工对公司的满意度属于中等偏上水平。
2. 不同方面的满意度情况。
在工作内容方面，员工满意度得分为80分，表明大部分员工对自己的工作内容较为满意。
而在薪酬福利方面，员工满意度得分为70分，略低于整体满意度，说明公司在薪酬福利方面还有待提高。
在领导管理和团队氛围方面，员工满意度得分分别为75分和78分，整体表现较为稳定。
3. 不同部门的满意度差异。
通过对不同部门员工满意度的分析，我们发现在薪酬福利方面，销售部门的员工满意度得分最低，仅为65分，而技术部门的员工满意度得分最高，达到了85分。
这表明公司在薪酬福利方面需要重点关注销售部门的员工满意度。
四、结论与建议。
通过本次研究，我们得出了以下结论和建议：1. 公司整体员工满意度属于中等偏上水平，但在薪酬福利方面仍有提升空间，建议公司加大对薪酬福利的投入，提高员工的福利待遇。
2. 不同部门的员工满意度存在差异，公司应根据不同部门的情况，有针对性地改进管理和营造更好的工作氛围，提高员工满意度。
3. 未来可以定期进行员工满意度调查，以便及时了解员工的需求和反馈，为公司的管理决策提供科学依据。
总之，SPSS分析报告为公司提供了员工满意度的全面数据支持，为公司改进管理和提升员工满意度提供了重要参考。
希望公司能够根据本报告提出的建议，不断优化管理，营造更好的工作环境，提高员工满意度，为公司的长远发展打下良好基础。
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关于我校学生对海外娱乐文化关心状况的分析报告本次调查共发放问卷230份，回收216份，其中有效问卷为216份。
回收率为93.9%，有效率为93.9%。
下面是我们对调查结果的分析。
一、研究的背景研究背景：在当代中国，海外娱乐文化普及率日益增长，随着生活水平的提高，人们也正在将越来越多的金钱投入到精神娱乐消费领域。
大学生作为引领娱乐消费文化的主力之一，对于海外娱乐文化又都是抱持一种什么样的态度呢？他们是更喜欢土生土长的大陆娱乐，还是更倾向于“墙”外面的世界呢？众所周知，Youtube、Facebook、Twitter等知名视频和SNS网站都无法在大陆登陆浏览，那么这是否会阻碍大学生们寻找免费资源继续了解和喜爱海外娱乐文化呢？聪明的大学生们又会以什么样的方法继续自己的热情呢？大多数学生党作为经济并不完全独立的个体，又是如何分配支出以应对娱乐所带来的不菲开销的呢？（明星演唱会、唱片、周边等等）由于样本仅为我校（内蒙古师范大学）内部学生，数据的代表性势必会受到局限，但至少可以让我们管中窥豹，了解一点这个问题现今的走向。
二、研究目的研究目的：了解校内学生娱乐偏向性指数，作为当代青年成长影响因素的研究指标。
三、研究对象研究对象：内蒙古师范大学盛乐校区本科生、研究生。
四：研究方法1.调查形式：按照随机抽样的问卷调查，遵循自愿填写的形式。
问卷分发地点选择图书馆一楼、四楼、五楼的自习室。
2.问卷回收状况：发出230份，回收216份。
回收率为93.9%3. 填表说明: 问卷为封闭式形式。
遵循逐渐深入的原则展开询问，查者根据自己实际情况填写。
五、描述与分析在本次回收的216份问卷中，可以说数据比较具有代表性。
1.调查群体信息：我们先对调查群体的所在学院,以及所在年级进行初步了解。
所在学院频率百分比有效百分比累积百分比有效社会学院11 5.1 5.1 5.1 传媒学院 4 1.9 1.9 6.9经济学院36 16.7 16.7 23.6数学学院 5 2.3 2.3 25.9法政学院24 11.1 11.1 37.0地理科学学院15 6.9 6.9 44.0历史学院7 3.2 3.2 47.2蒙学院8 3.7 3.7 50.9基础教育学院10 4.6 4.6 55.6餐饮学院14 6.5 6.5 62.0美术学院7 3.2 3.2 65.3计算机学院7 3.2 3.2 68.5教科学院40 18.5 18.5 87.0文学院 4 1.9 1.9 88.9外文学院7 3.2 3.2 92.1艺术学院11 5.1 5.1 97.2音乐学院 2 .9 .9 98.1民族艺术学院 4 1.9 1.9 100.0合计216 100.0 100.0由上表和图我们发现人数最多的前两个学院依次是教育科学学院和经济学院，传媒、文学院和民族艺术的被调查人数最少，只有四人，本科生居多。
2.数据描述衡量关心程度的指标：在这次问卷设计中我们将主动了解意向、满意度、了解程度作为主要衡量指标。
（1）了解的意向：从现有数据我们可以发现除去系统偏差有58.2%的人不愿意主动了解。
（2）满意度：满意程度频率百分比有效百分比累积百分比有效十分满意，能满足大部分娱乐需求39 18.1 18.2 18.2一般般，说得过去131 60.6 61.2 79.4不满意，已经审美疲劳了，自己是被动接受的6 2.8 2.8 82.2无所谓38 17.6 17.8 100.0合计214 99.1 100.0缺失系统 2 .9合计216 100.0除去系统偏差，61.2%的人认为只是一般般，满意度集中在这一程度。
进一步我们想要知道性别对满意程度是否有显著影响，原假设为二者对海外娱乐文化的满意程度没有显著差别。
为此我们进行交叉表的分析。
由下表我们可以看出对各选项男女所占总数比例大致相当。
但这并不能作为研究结论，我们接着进行卡方检验。
满意程度* 性别交叉制表性别合计男女满意程度十分满意，能满足大部分娱乐需求计数25 14 39 期望的计数24.8 14.2 39.0 满意程度中的 % 64.1% 35.9% 100.0% 性别中的 % 18.4% 17.9% 18.2% 总数的 % 11.7% 6.5% 18.2% 残差.2 -.2标准残差.0 .0一般般，说得过去计数82 49 131期望的计数83.3 47.7 131.0满意程度中的 % 62.6% 37.4% 100.0%性别中的 % 60.3% 62.8% 61.2%总数的 % 38.3% 22.9% 61.2%残差-1.3 1.3标准残差-.1 .2不满意，已经审美疲劳了，自己是被动接受的计数 6 0 6 期望的计数 3.8 2.2 6.0 满意程度中的 % 100.0% .0% 100.0% 性别中的 % 4.4% .0% 2.8% 总数的 % 2.8% .0% 2.8% 残差 2.2 -2.2标准残差 1.1 -1.5无所谓计数23 15 38期望的计数24.1 13.9 38.0满意程度中的 % 60.5% 39.5% 100.0%性别中的 % 16.9% 19.2% 17.8%总数的 % 10.7% 7.0% 17.8%残差-1.1 1.1标准残差-.2 .3合计计数136 78 214期望的计数136.0 78.0 214.0满意程度中的 % 63.6% 36.4% 100.0%性别中的 % 100.0% 100.0% 100.0%总数的 % 63.6% 36.4% 100.0%由卡方检验我们看到如果显著性水平为0.05，由于卡方的概率p-值大于显著性水平，因此没有足够理由拒绝原假设，我们得出结论：性别对满意程度没有显著影响。
3.以性别为控制变量，电子游戏与体育节目的相关性检验在总体分析中我们看到电子游戏和体育节目的代表性很强，根据常识我们知道男生偏向于游戏和体育节目，二者似乎具有很强相关性，真的如此吗？为此，我们对电子游戏和体育节目进行相关性检验由表我们可以看出体育运动及观看与电子游戏的相关性通过显著性检验，二者的相关系数为0.601.相对应的具体的电子游戏（DOTA、LOL）与具体的体育观看运动（欧冠、NBA）也通过了显著性检验，相关系数分别为0.264和0.334.我们可以得出结论：男生倾向于选择电子游戏和体育节目是有很强相关性的。
4.性别对看待中国主流娱乐文化是否有显著影响的交叉表分析和T检验原假设认为性别对看待中国主流娱乐文化无显著影响当代中国最主流娱乐文化* 性别交叉制表性别合计男女当代中国最主流娱乐文化西方娱乐文化计数28 15 43 期望的计数27.3 15.7 43.0当代中国最主流娱乐文化中的 % 65.1% 34.9% 100.0%性别中的 % 20.6% 19.2% 20.1%总数的 % 13.1% 7.0% 20.1%残差.7 -.7标准残差.1 -.2日韩为主的亚洲娱乐文化计数38 19 57期望的计数36.2 20.8 57.0当代中国最主流娱乐文化中的 % 66.7% 33.3% 100.0%性别中的 % 27.9% 24.4% 26.6%总数的 % 17.8% 8.9% 26.6%残差 1.8 -1.8标准残差.3 -.4港台娱乐文化计数24 11 35 期望的计数22.2 12.8 35.0当代中国最主流娱乐文化中的 % 68.6% 31.4% 100.0%性别中的 % 17.6% 14.1% 16.4%总数的 % 11.2% 5.1% 16.4%残差 1.8 -1.8标准残差.4 -.5大陆自产的娱乐文化计数46 33 79期望的计数50.2 28.8 79.0当代中国最主流娱乐文化中的 % 58.2% 41.8% 100.0%性别中的 % 33.8% 42.3% 36.9%总数的 % 21.5% 15.4% 36.9%残差-4.2 4.2标准残差-.6 .8合计计数136 78 214 期望的计数136.0 78.0 214.0当代中国最主流娱乐文化中的 % 63.6% 36.4% 100.0%性别中的 % 100.0% 100.0% 100.0%总数的 % 63.6% 36.4% 100.0% 由交叉表我们知道四种文化的选择都较平均。
得出的结论是样本中的大学生认为p-值大于显著性水平，因此没有足够理由拒绝原假设，我们得出结论：性别对看待中国主流娱乐文化无显著影响我们对此接着进行了T检验组统计量性别N 均值标准差均值的标准误当代中国最主流娱乐文化男136 2.65 1.152 .099女78 2.79 1.188 .135原假设，我们得出结论：性别对看待中国主流娱乐文化无显著影响5、影响满意程度的相关因素回归分析(总体分析)根据调查数据，是否有自己的偶像与体育运动及收看国外娱乐节目或电视剧选项通过显著性检验，模拟出来的回归方程为满意程度=是否有自己的偶像*0.179+体育运动及收看*0.193+收看国外娱乐节目或电视剧*0.321+1.100影响满意程度的因素较多（三个），而三者所代表的方面又包括是否有偶像，能有自己的主要的娱乐方式。
我们得出结论：满意程度是建立在一定了解基础之上的。
六．存在问题的分析与总结1.存在问题的分析与尝试解决（1）我们对主要娱乐方式中的选项进行相关性分析中发现所选变量的相关度不高，而对统计分析造成一定影响。
（2）我们对于选项的设计没有进行明确分类，增加了数据录入的难度、工作量和统计结果的精确性。
（3）课程设计的进度把握程度不佳，进行数据分析时所耗费时间在总体分配时间比例偏高，给接下来的总结带来困难。
以后需要对进度进行有效控制。
2.总体结论总结针对满意程度、了解程度等指标的统计分析矿大学生对于海外娱乐文化的接受度较高，海外文化在大学生这一主要青年群体的普及程度较高。
涉及内容面较宽泛，包括游戏、体育节目、影视节目。
男女生对于具体娱乐方式的选择具有显著偏向性，男生倾向于体育和游戏，而女生倾向于影视和动漫。