统计学分析报告
统计学数据分析报告
统计学数据分析报告
统计学数据分析报告是一份以统计学方法为基础进行数据分析的报告。
它通常包含以下内容：
1. 引言：介绍数据分析的目的和背景，以及研究问题或假设。
2. 数据收集与描述：描述数据的来源、采集方式和样本规模。
对数据进行汇总和描述性统计分析，如平均值、标准差、频数等。
3. 变量分析：对每个变量进行分析，包括单变量分析和双变量分析。
单变量分析包括描述性统计和分布分析，双变量分析包括相关性分析和差异性分析。
4. 模型建立与分析：根据研究问题或假设，建立适当的统计模型，对数据进行回归分析、ANOVA分析、方差分析等。
5. 结果解释与讨论：对统计模型的结果进行解释和讨论，指出研究问题的答案、发现是否支持假设，并对结果的合理性及其实际意义进行分析。
6. 结论和建议：总结研究的主要结论，提出对于实践和未来研究的建议。
7. 参考文献：列出参考文献，包括使用的统计学方法和相关研究。
统计学数据分析报告需要严谨、准确地运用统计学方法进行数据分析，并将结果以清晰、易读的方式进行呈现。
它可以帮助决策者、研究人员或其他利益相关者更好地了解数据，做出科学决策。
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）。
统计学原理 第12章 统计报告
3. 鲜明。主题要明确表示赞成什么、反
对什么，观点明确，态度明朗，旗帜鲜明。 4.集中。全文要围绕主题，说深说透，选 材要力争选那些最能说明观点和材料，去掉次 要正文要严谨、分明 、
3.密度法，是指适当控制统计分析报告的 数字密度，数字不应太多，也不要过少，一 般控制在全文的10%～30%，其分布要均衡。
4. 概略法，是指把复杂的统计数字概算、 扩算或简化，使读者易读易记。它可采用概 数、大单位数、范围数、代表数、代替数等 方法。 5. 明晰法，是指把一些比较抽象、复杂 的统计数字采用抽象数变具体数，或数字加 解说的办法使其变得更清晰、更明确的方法。 6. 对衬法，是指将差别较大的两种事实 数字进行对照，引起读者注意。
务、研究重点、基本内容和结构形式特征，
统计报告归纳起来主要包括专题性的分析报
告、
总结性的分析报告、进度性的分析报告、预
测决策性分析报告。
二、 (一)“四性” 1.准确性，就是要数字准确，情况真实，观点
正确，分析符合客观实际，依数据分析、判断、提
炼的观点，必须准确。 2.针对性，就是有明确的目的性和实用性，为 一定的对象服务。要“适销对路”，对准需要，不 应“无的放矢”。
7.揭示法，是指揭示统计数字的背后实质， 加强统计数字的效果。 8. 联系法，是指运用突出的事实、典型的 事例，引起人们注意，加强统计数字效果。
9. 形象法，是指利用比喻、夸张等手法使 统计数字变得形象、具体，以使读者理解。 10.图表法，是指通过统计图表来表达统计 数字，给读者直观印象，以增强统计数字效果。
五、统计分析报告例析
END
3. 时效性，就是要保证统计信息的价值。统
统计学分析报告
统计学分析报告引言统计学是一门研究数据收集、整理、分析、解释和呈现的学科。
在各个领域中，统计学都扮演着重要的角色，可以帮助人们从数据中提取有用的信息，并做出合理的决策。
本文将介绍统计学的基本概念和常用技术，以及如何应用统计学分析来解决实际问题。
1. 数据收集和整理在统计学分析中，数据的收集和整理是非常关键的步骤。
通过合理的数据收集方法和正确的整理方式，可以确保数据的可靠性和准确性。
常见的数据收集方式包括问卷调查、实验观测、文献研究等。
而数据整理则包括数据清洗、编码和处理等工作，以便后续的统计分析。
2. 描述统计分析描述统计分析是统计学的基础，主要通过对数据的整体特征进行概括和描述。
常见的描述统计方法包括测量数据的中心趋势（如均值、中位数）、集中程度（如标准差、方差）、数据分布形态（如偏态、峰态）等。
通过这些统计指标，可以对数据的整体情况进行全面的了解。
3. 探索性数据分析探索性数据分析是一种用来探索数据之间关系的方法。
通过图表和统计指标，可以发现变量之间的关联性和潜在的模式。
常见的探索性数据分析方法包括散点图、箱线图、相关系数等。
通过这些方法，可以更深入地了解数据的内在结构，并提出进一步的研究问题。
4. 统计推断统计推断是统计学中涉及到从样本推断总体的方法。
通过从样本中收集数据，并运用统计方法进行分析，我们可以对总体特征进行推断。
常见的统计推断方法包括假设检验、置信区间估计等。
通过这些方法，我们可以对总体的参数进行推断，并降低由于样本误差带来的不确定性。
5. 回归分析回归分析是一种用来建立变量之间函数关系的方法。
通过回归分析，可以确定自变量与因变量之间的关系，并进行预测和解释。
常见的回归分析方法包括简单线性回归、多元线性回归等。
通过这些方法，我们可以通过已知的自变量值，预测因变量的取值，并对自变量对因变量的影响进行解释。
6. 实例分析：销售数据分析为了更好地说明统计学的应用，我们将以一个销售数据的分析为例。
统计学数据分析报告图表
统计学数据分析报告图表1. 引言数据分析是统计学的一项重要任务，通过对数据进行收集、整理、分析和解释，可以帮助人们了解数据背后的模式、趋势和关联性，为决策提供支持。
本报告旨在通过图表的形式，对一组统计数据进行详细的分析和解读。
本报告共包含四个主要部分：总体数据分析、时序数据分析、分组数据分析和关联数据分析。
2. 总体数据分析为了对数据进行全面的了解，我们首先对总体数据进行了分析。
图表1展示了总体数据的分布情况。
从图表中可以看出，数据呈现正态分布，均值为X，标准差为Y，符合统计学的基本要求。
图表1：总体数据分布情况分布特征均值标准差总体数据X Y接下来，我们对总体数据进行了假设检验，采用了t检验方法。
图表2展示了检验结果。
从图表中可以看出，在95%的置信水平下，我们拒绝了原假设，接受了备择假设，说明总体数据之间存在显著差异。
图表2：总体数据假设检验结果检验方法t值p值结论t检验Z 0.00X 拒绝原假设，接受备择假设3. 时序数据分析时序数据可以帮助我们了解数据的变化趋势和周期性。
我们对时序数据进行了分析，并绘制了图表3来展示数据的时序特征。
从图表中可以看出，数据呈现逐渐上升的趋势，并且存在明显的季节性变化。
图表3：时序数据变化趋势时期数据2018年X2019年Y2020年Z为了进一步分析数据的周期性，我们进行了季节性分解，并绘制了图表4展示分解结果。
图表4显示了数据的趋势、季节性和残差成分。
从图表中可以看出，季节性成分对数据变化的影响较大，而趋势和残差成分较为稳定。
图表4：数据季节性分解结果时期趋势季节性残差2018年X Y Z2019年X Y Z2020年X Y Z4. 分组数据分析分组数据分析可以帮助我们比较不同组别之间的差异和关系。
我们对分组数据进行了分析，并绘制了图表5展示数据的分组特征。
从图表中可以看出，不同组别的数据之间存在明显的差异和关联性。
图表5：分组数据特征比较组别数据X 数据YA组X YB组X YC组X Y为了进一步研究分组数据之间的关联性，我们进行了相关系数分析，并绘制了图表6展示相关系数矩阵。
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。
统计学实训结果分析报告
一、实训背景为了提高学生运用统计学知识解决实际问题的能力，本学期我们开展了统计学实训课程。
实训过程中，我们使用Excel等统计软件，对收集到的数据进行了整理、描述、分析和推断。
以下是对实训结果的分析报告。
二、实训目的1. 掌握统计学基本概念、基本原理和方法；2. 熟练运用统计软件进行数据处理和分析；3. 培养学生运用统计学知识解决实际问题的能力；4. 增强学生团队合作意识和沟通能力。
三、实训内容1. 数据收集：从实际生活或工作中选取具有代表性的数据，如某班级学生期末成绩、某地区居民消费水平等。
2. 数据整理：对收集到的数据进行清洗、排序、分组等操作，以便于后续分析。
3. 数据描述：运用统计图表（如直方图、饼图、折线图等）和统计指标（如平均数、中位数、标准差等）对数据进行描述。
4. 数据分析：运用统计方法（如假设检验、方差分析、相关分析等）对数据进行分析，揭示数据背后的规律和关系。
5. 结论与建议：根据分析结果，提出针对性的结论和建议。
四、实训结果分析1. 数据描述以某班级学生期末成绩为例，我们对数学、语文、外语三门课程的成绩进行了描述性分析。
（1）平均数：数学、语文、外语三门课程的平均成绩分别为78.5、76.2、74.3。
（2）中位数：数学、语文、外语三门课程的中位数分别为77、75、73。
（3）标准差：数学、语文、外语三门课程的标准差分别为10.8、8.7、8.9。
从上述数据可以看出，该班级学生在数学、语文、外语三门课程的成绩普遍较好，但成绩分布较为分散，存在一定的差距。
2. 数据分析（1）方差分析：以性别为分组因素，对数学、语文、外语三门课程的成绩进行方差分析，结果显示，性别对成绩无显著影响。
（2）相关分析：以数学成绩为自变量，语文、外语成绩为因变量，进行相关分析，结果显示，数学成绩与语文成绩、外语成绩之间存在显著的正相关关系。
3. 结论与建议（1）结论：该班级学生在数学、语文、外语三门课程的成绩普遍较好，但成绩分布较为分散。
统计学分析报告
统计学分析报告统计学调查报告(08级) 上海商学院学生消费状况调查报告，奉浦校区，徐伟杰,景宝龙,苏淳,张玮,贾金诚小组成员指导教师姓名崔峰物流管理系系名称论文提交日期 2010.12.23目录一，调查目的: .................................................................... ......... 3 二，调查对象: .................................................................... ......... 3 三，调查项目: .................................................................... ......... 3 四，调查时间和时限 .....................................................................3 五，调查的组织工作 .....................................................................4 六，调查结果: ............................................................................. 4 七，调查问卷 ..................................................................... ............ 4 上海市大学生消费状况调查问卷 .................................................. 4 八，调查分析: .................................................................... (6)(一)基本信息 ..................................................................... (6)(二)消费结构状况分析: (7)(三)具体消费情况:............................................................. 8 九，预测分析 ..................................................................... .......... 13 十，调查分析 ..................................................................... .......... 15 十一，附录:调查统计汇总表 (17)2 / 20一，调查目的:随着社会的发展，大学生的消费方式及消费状况引起了社会各界的极大关注，社会消费观念的转变和周围环境影响他们的消费观念和行为。
统计学基础调研分析报告
统计学基础调研分析报告统计学基础调研分析报告一、调研目的和背景近年来，随着大数据和人工智能技术的发展，统计学作为一门数据分析的基础学科，逐渐受到了广泛关注和应用。
本调研旨在了解统计学的基础知识和应用情况，探讨统计学对于数据分析与决策的重要性。
二、调研方法本次调研采用问卷调查的方式，通过网络和实地访谈两种形式进行，共收集到了100份有效问卷和10份访谈记录。
问卷主要包括基本信息、对统计学的认知程度、统计学应用情况等内容。
三、调研结果分析1. 统计学知识认知通过对问卷数据的分析，结果显示，参与调研者对统计学的普遍认知程度较低，只有30%的受访者能正确解释统计学的定义。
还有55%的受访者对统计学的应用范围认知不全面，容易将统计学与数学混淆。
2. 统计学应用情况调研结果显示，统计学在现实生活和工作中的应用广泛而深入。
受访者中65%的人表示在日常生活中使用统计学的情况，主要包括调查问卷数据的收集和分析，以及市场调研和消费者行为的统计分析。
在工作中，85%的受访者表示需要运用统计学知识进行数据分析，以支持公司的决策。
3. 统计学对数据分析与决策的重要性通过访谈记录的整理和分析，我们发现统计学在数据分析与决策中的重要性不可低估。
在访谈中，多数受访者认为统计学可以帮助他们理解数据的真实含义、发现规律和趋势，并基于统计模型进行预测和决策。
一位受访者表示：“统计学是数据分析的基石，没有统计学的支持，我们无法准确地分析数据和做出科学的决策。
”四、调研结论和建议1. 提高统计学知识的普及度针对统计学知识普及度较低的问题，应加强相关教育和培训，提高公众对统计学的认知和理解程度。
可以通过举办统计学公开课、组织统计学知识竞赛等方式，激发群众的学习兴趣。
2. 加强统计学在教育和职业培训中的应用统计学在教育和职业培训中的应用应得到更多的关注和重视。
加强统计学课程的设置，提高学生的数据分析和决策能力，使其具备在实际工作中应用统计学知识的能力。
统计学财务分析报告(3篇)
第1篇一、引言随着我国经济的快速发展，企业财务管理的重要性日益凸显。
统计学财务分析作为一种科学、系统的方法，能够帮助企业全面、客观地评估财务状况，为决策提供有力支持。
本报告以某企业为例，运用统计学方法对其财务状况进行深入分析，旨在揭示企业财务风险，为企业的可持续发展提供参考。
二、企业概况某企业成立于20xx年，主要从事制造业，主要产品为家用电器。
经过多年的发展，企业规模不断扩大，市场份额逐年提高。
近年来，企业面临市场竞争加剧、原材料价格上涨等多重压力，财务状况受到影响。
本报告将对企业2019年至2021年的财务数据进行分析。
三、财务指标分析1. 盈利能力分析（1）营业收入：2019年至2021年，企业营业收入分别为10亿元、12亿元、14亿元，呈现逐年增长的趋势。
这表明企业在市场竞争中具有一定的优势。
（2）净利润：2019年至2021年，企业净利润分别为1亿元、1.2亿元、1.5亿元，同比增长20%和25%。
这表明企业盈利能力有所提高。
（3）毛利率：2019年至2021年，企业毛利率分别为30%、28%、26%，呈现逐年下降的趋势。
这可能与原材料价格上涨、市场竞争加剧等因素有关。
（4）净资产收益率：2019年至2021年，企业净资产收益率分别为10%、9%、8%，呈现逐年下降的趋势。
这表明企业利用自有资金创造利润的能力有所减弱。
2. 偿债能力分析（1）流动比率：2019年至2021年，企业流动比率分别为1.5、1.6、1.7，呈现逐年上升的趋势。
这表明企业短期偿债能力较强。
（2）速动比率：2019年至2021年，企业速动比率分别为1.2、1.3、1.4，呈现逐年上升的趋势。
这表明企业短期偿债能力较好。
（3）资产负债率：2019年至2021年，企业资产负债率分别为40%、45%、50%，呈现逐年上升的趋势。
这表明企业负债水平较高，存在一定的财务风险。
3. 运营能力分析（1）应收账款周转率：2019年至2021年，企业应收账款周转率分别为5次、4.5次、4次，呈现逐年下降的趋势。
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统计学方案设计————问卷调查分析报告目录正文 (2)1、确定研究问题 (2)1.1背景分析 (2)1.2确定研究问题 (3)2、选择统计分析方法 (4)2.1问卷设计 (4)2.2问卷内容 (4)2.3选择处理软件 (4)3、收集样本数据 (4)4、数据分析 (5)4.1初步分析 (5)4.2每周运动次数和设施紧缺度的参数估计 (9)4.3体育项目与紧缺度假设检验 (11)4.4、运动时间与场地紧缺度的列联分析 (15)5、总结与建议 (16)6、调查方案优缺点分析 (16)附1：问卷 (18)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“校内体育设施利用状况”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1.1背景分析众所周知，适当的体育锻炼对每个人的身体健康至关重要。
对于我们大学生而言，适量的体育锻炼不仅有助于我们的身体健康，更有助于我们的心理健康。
具体来说，一方面，体育锻炼有利于人体骨骼、肌肉的生长，增强心肺功能,改善血液循环系统、呼吸系统、消化系统的机能状况，有利于人体的生长发育，提高抗病能力，增强有机体的适应能力。
另一方面，体育锻炼还可以调节人体紧张情绪，改善生理和心理状态，恢复体力和精力，培养人的团结、协作及集体主义精神。
而在学业压力巨大的今天，大学生的身心健康越来越受到大众的关注。
在我校内部，师生积极参与各类体育活动。
在一天的各个时间段，都会有师生在运动场锻炼。
而学校方面也十分重视师生的身体健康：每年，校方都会开展“院级杯”篮球赛、“院级杯”羽毛球赛，校运动会等一系列的体育比赛，意在让师生了解体育锻炼的重要性，并提高师生对于体育锻炼的喜爱度。
各类比赛也都得到了师生的积极参与。
学校也在各项体育比赛中取得了相当不错的成绩。
可以说，现阶段我校体育锻炼的氛围还是相当不错的。
但随着体育锻炼参与者的增加，校内的体育设施并没有得到同水平的增长。
这就导致了在某些时间段，学校个别体育项目的设施供应出现了紧缺状况。
有相当一部分的师生群体因为没有锻炼场地而不得不放弃了体育锻炼的机会，这也极大地降低了我校师生体育锻炼的热情。
1.2确定研究问题基于上述问题之上，我们确定了以“校内体育设施利用状况”为主题的问卷调查。
首先，主观因素方面，我们会对师生体育锻炼的现状进行调查，（比如经常参加的体育项目，参加锻炼的时间段等因素），以研究师生体育锻炼的基本情况。
接着，客观因素方面，我们对师生在锻炼过程中感到的体育设施的供应情况进行调查。
通过此次调查，我们希望能了解存在设施紧缺状况的体育项目和具体紧缺的时间段。
针对设施严重紧缺的体育项目，我们会向校方提出设施供应方面的建议（比如增加羽毛球场、篮球场的场地或者对篮球场地的照明情况进行改善等）；而针对少数紧缺的体育项目，我们会建议师生在设施利用度较低的时间段进行锻炼。
最终通过我们的调查问卷，我们希望可以给广大师生提供更多更好的锻炼机会。
2、选择统计分析方法2.1问卷设计此次调查问卷中的问题设置具体走过了以下几个过程：首先，我们小组在结合主题的基础上，集体讨论了问卷中应涉及的问题；接着，我们参照网上的一些较权威的问卷，制定了我们最原始的调查问卷；然后，我们小组成员再经过几次的集体讨论，对问卷的问卷设置和排序做了调整；最后，我们便开始问卷的预发放工作，并在这个过程中重新再修改了我们的问卷。
2.2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。
第二部分为师生运动现状。
问题3到问题8都是针对这部分内容而设。
这部分的数据主要描述的是被调查者的运动状况，如运动次数，运动地点，运动项目等。
第三部分为设施利用情况，包括问题9和问题10.。
这部分涉及的信息，便是被调查者在运动中感觉到的体育设施的紧缺度。
这部分的数据，用于最终分析。
2.3选择处理软件这次的数据处理，我们采用了SPSS和EXCEL两种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，邮件式为辅的发放方式。
在问卷发放的第一阶段，我们分别在早上8：00—10：00、下午4：00—6：00和晚上8：00—10：00三个运动人数比较集中的时间段去运动场做了问卷调查。
第二阶段，我们在第一阶段的基础上，在校内的不同人群之间进行了问卷的发放和回收。
通过以上两个阶段，我们总共发放了315份调查问卷，回收了270份。
其中，有效问卷240张，废卷30张，有效率达到了88.9%。
有效问卷中，男生106份，女生134份。
4、数据分析4.1初步分析在调查获得的有效数据中，男生有101人，女生有130人，具体的分布如图1所示：图1：男女比例在身份调查中，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和研究生、在校职工和校外人员。
但由于不同群体的人口基数不同，所以这次的被调查者以在校学生居多，主要为大一、大二、大三的本科生，具体分布如图2所示：图2 ：身份调查在参加运动的频繁度这项调查中，我们发现大部分被调查者都集中在经常参加与偶尔参加之间，可见校内同学的运动热情还是挺高昂的。
但其中也有一部分被调查人群一般不参加体育锻炼。
而通过分析我们得出，这部分人群以女生为主。
具体的分布如图3所示：图3：参加运动的频繁度在参加体育锻炼的限制因素这一项的调查中，经过我们的统计调查，我们发现时间和自身兴趣是调查人群在运动过程中考虑的最主要的限制因素。
其中，也有45人考虑场地的供应情况，在调查人群中也占了很大一部分。
图4：体育锻炼的限制因素在最喜欢的运动和一般参加的运动这两项调查中，经过统计分析，我们发现最喜欢的运动和一般参加的运动会有一些出入。
由于学校体育设施供应方面的紧缺，一部分同学必须放弃自己比较喜欢的体育项目。
这一现象在“网球”和“健身”这两个运动项目上显得尤为突出。
具体的对比图如图5和图6所示:图5：最喜欢的运动图6：一般参加的运动在运动场所这项调查中，我们亲自去各个运动场所进行调查，所以每个运动场所都有一定的比例。
其中，由于我校大二、大三和大四的学生都居住在主区，所以大部分的被调查者主要都在主区锻炼。
图7：运动场所在运动时间段这项调查中，我们发现，由于课程设置的原因，大部分被调查者都比较喜欢在下午和晚上进行运动，而这就有可能导致运动设施的紧缺。
但具体来说，大家的锻炼时间最多得集中在15：00—19：00，如图8所示：图8：运动时间段在运动设施紧缺度的调查中，我们可以知道大家觉得“人数较多，比较紧缺”占的比例较大，这也正和上项时间的调查结果吻合，关于这方面的具体分析我们会在后文中做详细介绍： 图9：运动设施是否紧缺4.2每周运动次数和设施紧缺度的参数估计4.2.1每周运动次数分析为了方便软件处理，我们先将不同的运动次数设为数字：设“1”为“每周运动1次”，设“2”为“每周运动2次”，设“3”为“每周运动3-4次”,设“4”为“每周运动5次及5次以上”从上述的表格我们可以看出，在95%的置信水平下，被调查者的运动次数满足置信区间为（2.30，2.51）的中等右偏的剑锋分布。
具体来说，根据我们的调查，有95%的被调查者每周的运动次数在2.30-2.51次之间，而且次数的分布比较集中。
可见，大部分人的运动次数都会集中在2-3次之间。
4.2.2设施紧缺度分析同样的，为了方便软件处理，我们先将不同的紧缺程度设为数字：设“1”为“相当空闲”；“2”为“比较空闲”；“3”为“比较紧缺”；“4”为“太过紧缺”。
从上述的表格我们可以看出，在95%的置信水平下，被调查者感受到的紧缺度满足置信区间为（2.30，2.51）的略微右偏的剑锋分布。
具体来说，结合我们的问卷，有95%的被调查者在运动中感到的紧缺度在比较空闲和比较紧缺之间，而且紧缺度的分布比较集中。
而其中，认为体育设施的供应“比较紧缺”的人数最多。
总的来说，校内还是存在体育设施的稀缺状况。
而接下来，小组便从体育项目和运动时间两点来讨论其与设施稀缺的关系。
4.3体育项目与紧缺度假设检验在统计不同项目的紧缺度时，我们先将不同紧缺度都设成数字，然后进行具体的计算：设“1”为“相当空闲”；“2”为“比较空闲”；“3”为“比较紧缺”；“4”为“太过紧缺”。
4.3.1总体紧缺度分析图10：总体紧缺度分析图从目前校内的整体情况来看，大部分同学在锻炼过程中，感觉校内的体育设施供应还是在“比较空闲”和“比较短缺”之间。
所以，现阶段校内的体育设施还是可以满足大家总体的锻炼需要的。
4.3.2不同体育项目间紧缺度均值的比较接着，我们根据得到的数据，对不同体育项目间的平均紧缺度做了综合的比较分析，如下图所示：图11：不同项目平均紧缺度从整体的情况来说，大部分项目的紧缺度都集中在2.5~2.8之间，即介于比较空闲和比较紧缺之间。
而比较突出的是篮球的3.04和健身的2.33。
在具体的数据分析和调查之后，我们发现，虽然相较于其他项目，校内篮球设施的供应量是最多的，但由于校内参与篮球的人数众多，大部分同学还是感觉篮球的设施供应比较紧缺。
而由于大部分健身爱好者的健身场所是在宿舍或健身房，所以大部分同学感觉健身设施的供应还是比较充足的。
总结来说，校内大部分体育项目的设施供应是可以满足同学们的锻炼需要的，但在个别体育项目上，的确存在供应紧缺的状况。
4.3.3不同体育项目的紧缺度是否相等的假设检验由于收集到的数据中，参加人数最多的是“篮球”，“羽毛球”与“跑步”三个项目，所以这一部分的假设检验就以这三个项目为例展开。
4.3.3.1“篮球”与“羽毛球”紧缺度是否相等的假设检验表1从上述表格我们可以看出，篮球爱好者感受到的紧缺程度的均值是 3.04，大于羽毛球爱好者，对样本方差的检验F值为11.31，其P值为9.38E-4<0.05，说明样本方差具有差异性，应读取第二行数据，T检验值为3.42，P检验值为7.84E-4<0.05，说明篮球爱好者感受到的设施紧缺度与羽毛球爱好者感受到得设施的紧缺度存在明显的区别。
篮球爱好者感受到的设施的紧缺度要更高一些。
4.3.3.2“篮球”与“跑步”紧缺度是否相等的假设检验从上述表格我们可以看出，篮球爱好者感受到的紧缺程度的均值是 3.04，大于跑步爱好者，对样本方差的检验F值为12.205，其P值为5.93E-4<0.05，说明样本方差具有差异性，应读取第二行数据，T检验值为3.812，P检验值为1.86E-4<0.05，说明篮球爱好者感受到的设施紧缺度与跑步爱好者感受到得设施的紧缺度存在明显的区别。
篮球爱好者感受到的设施的紧缺度要更高一些。