SPSS期末---大学生专业认同感调查分析报告
基于SPSS单因素方差分析在专业认同研究中的应用
基于SPSS单因素方差分析在专业认同研究中的应用单因素方差分析是一种常用的统计方法，可以用于研究不同因素对于相同变量的影响。
在专业认同研究中，单因素方差分析可以用来探究不同专业背景对于个体专业认同感的影响。
专业认同是指个体对自己所从事专业的归属感和认同程度。
专业认同感对于个体的职业发展和工作满意度具有重要的影响。
了解个体专业认同感的形成机制，可以为个体的职业规划和发展提供指导。
1. 确定研究目的和假设：首先确定研究的目的，然后提出相应的研究假设。
研究目的是探究不同专业背景对于个体专业认同感的影响，研究假设可以是不同专业背景的个体在专业认同感上存在显著差异。
2. 构建量表：根据研究目的，选择适当的量表来测量个体的专业认同感。
量表的选择应该具有良好的信度和效度。
可以根据相关的研究文献来选择已经被验证过的量表，或者根据研究目的自行构建量表。
3. 选择研究对象：根据研究目的，选择合适的研究对象。
可以选择不同专业背景的大学生、职场人士或者其他特定群体作为研究对象。
4. 数据收集：使用选择好的量表对研究对象进行调查。
可以使用纸质问卷或者在线调查的方式进行数据收集。
5. 数据分析：使用SPSS软件进行数据分析。
首先进行描述性统计分析，了解样本的基本情况和各变量的分布情况。
然后进行单因素方差分析，比较不同专业背景的个体在专业认同感上的差异。
根据分析结果，可以判断不同专业背景的个体在专业认同感上是否存在显著差异。
6. 结果解释和讨论：根据数据分析结果，进行结果的解释和讨论。
可以对显著差异的存在原因进行分析，探讨不同专业背景对于个体专业认同感的影响机制。
基于SPSS单因素方差分析在专业认同研究中的应用主要是探究不同专业背景对于个体专业认同感的影响。
通过数据收集和分析，可以比较不同专业背景的个体在专业认同感上的差异，并对结果进行解释和讨论。
这种研究方法可以为个体的职业发展提供指导，并为改善职场人员的工作满意度提供参考。
基于SPSS单因素方差分析在专业认同研究中的应用
基于SPSS单因素方差分析在专业认同研究中的应用单因素方差分析是一种常用的统计方法，用于比较两个或更多组之间的均值差异。
在专业认同研究中，单因素方差分析可以用来分析不同专业的学生之间在专业认同水平上是否存在显著差异。
专业认同是指学生对自己所学专业的认同程度和对专业价值观的接受程度。
专业认同在学生的学习和职业发展中起着重要的作用。
了解学生在专业认同上的差异对于教育者和决策者来说是非常重要的。
在进行基于SPSS的单因素方差分析时，需要先设定一个因素，即不同的专业。
然后，从每个专业中随机选择一定数量的学生作为研究对象。
研究对象需要回答一个专业认同问卷，该问卷包括多个问题，用于测量学生在不同方面对专业的认同程度。
这些问题可以涵盖学生对专业价值观的接受程度、对专业知识和技能的自信程度、对专业内部的职业发展前景的看法等。
收集完问卷数据后，需要将数据录入SPSS软件中进行数据分析。
需要对数据进行清洗和验证，确保数据的准确性和完整性。
然后，可以使用“单因素方差分析”功能进行数据分析。
在SPSS中，选择“分析”-“一般线性模型”-“单因素”进行分析。
然后，将专业作为独立变量，专业认同得分作为因变量。
点击“因素”按钮，将专业变量添加到分析模型中，点击“因子定义”按钮，选择“多级分类”的因子定义方式，将不同的专业加入到因子定义列表中。
进行了单因素方差分析之后，SPSS会得出一系列结果。
其中包括各组的均值、方差、标准差等统计指标，以及F值、p值等结果，用于判断不同组之间的差异是否显著。
如果p 值小于显著性水平（通常为0.05），则说明不同专业之间在专业认同水平上存在显著差异。
还可以使用SPSS的多重比较功能进行进一步的分析。
多重比较可以比较不同专业之间两两之间的差异。
这可以帮助研究者更细致地了解不同专业之间的差异。
基于SPSS单因素方差分析可以帮助研究者在专业认同研究中了解不同专业之间的差异。
通过了解这些差异，可以为教育者和决策者提供有关专业认同的重要信息，并为改进教学和培养方案提供依据。
专业认同调查报告
非师范生专业认同及其成因调查摘要近年来国家高校改革，师范院校为了适应社会对人才需求的变化，在自身条件允许的范围内增设了一些非师范专业，本调查目的是了解这个师范大学非师范专业本科生专业认同的现状及影响因素，从而发现目前非师范专业发展过程中存在的问题，为我校非师范专业的发展提出有效可行的建议，更好的促进我校的全面化发展。
我们的调查结论：一是非师范专业本科生专业认同水平与入学时对专业的了解程度、学习条件有关；二是专业投入度、专业美誉度、专业喜好度、专业认知度和专业匹配度是影响非师范专业本科生专业认同水平的重要因素。
关键词：非师范，专业认同，影响因素目录一、选题背景........................ ........................ .. (3)二、调查目的与意义........................ ........................ ..3三、调研内容........................ ........................ .. (3)四、调查方法........................ ........................ .. (3)五、文献综述........................ ........................ .. (4)六、调查假设........................ ........................ .. (6)七、实测与分析........................ ........................ (7)1.实测的实施........................ ................. .. (7)2.因素分析——效度检验................ ......... .. (10)3.信度分析.................... ..... ......................... (16)4.单变量分析........................ ........................ . ..195.因素间关联分析........................ .............. . (23)6.回归分析........................ ........................ . . (29)八、结论与展望........................ ........................ . . (32)九、贡献与局限........................ ......................... .. (33)十、结语........................ ........................ . . (34)参考文献........................ ............ ............. . . (35)附录........................ ....... .................. . .. (36)这个师范大学非师范生专业认同及其成因一、选题背景1993年国务院关于《中国教育改革与发展纲要》的实施意见指出：“高等教育要进一步改革专业设置过窄的状况，拓宽专业服务范围。
基于SPSS单因素方差分析在专业认同研究中的应用
基于SPSS单因素方差分析在专业认同研究中的应用单因素方差分析是一种统计方法，用于比较不同组之间的平均值是否存在显著差异。
在专业认同研究中，单因素方差分析可以用来分析不同专业的学生之间对自己所学专业的认同程度是否存在差异。
专业认同是指学生对自己所学专业的认同感。
它包括学生对自己所学专业的兴趣、学习动机、专业知识等方面的认同程度。
专业认同对学生的学习成绩、学习动力和职业发展等方面都会产生重要影响。
了解学生对自己所学专业的认同程度，对于指导学生的专业选择和职业发展是非常重要的。
在进行专业认同研究时，可以选择一些具有代表性的专业作为研究对象，如工科、文科、商科等专业。
然后，对于每个专业来说，随机选择一定数量的学生作为样本。
通过发放问卷的方式，使用已经被验证过有效性的专业认同量表，对学生进行测量。
通过测量结果，可以获得每个学生对自己所学专业的认同程度得分。
然后，可以使用SPSS软件进行单因素方差分析，来比较不同专业学生之间的专业认同程度是否存在显著差异。
在SPSS中，可以通过创建一个新的变量，并将不同专业的学生分配到相应的组别中。
然后，使用单因素方差分析工具，输入学生的专业认同得分作为因变量，专业作为自变量，并进行统计分析。
通过分析结果，可以得到不同组别之间的均值差异以及显著性水平。
如果在显著性水平为0.05下，不同专业学生之间的专业认同得分存在显著差异，则可以得出结论，不同专业学生之间对自己所学专业的认同程度存在差异。
进一步的分析可以探究具体的差异在哪些方面体现。
基于SPSS单因素方差分析在专业认同研究中的应用可以帮助我们了解不同专业学生对自己所学专业的认同程度是否存在差异。
这对于指导学生的专业选择和职业发展具有重要意义。
这也提醒我们，教育工作应该进一步提高教育的个性化和差异化，以满足不同学生的需求。
大学生对所学专业满意度调查报告
大学生对所学专业满意度调查报告大学生对所学专业的满意度调查报告导读：我根据大家的需要整理了一份关于《大学生对所学专业的满意度调查报告》的内容，具体内容：大学生对专业的满意程度影响着学习的积极性和主动性,决定着学习的效果,从而间接影响着今后的发展情况。
下面内容由我为您整理归纳了，希望对您有所帮助。
篇1一、引言...大学生对专业的满意程度影响着学习的积极性和主动性,决定着学习的效果,从而间接影响着今后的发展情况。
下面内容由我为您整理归纳了，希望对您有所帮助。
篇1一、引言许多高考考生和家长特别重视专业的"前景"，他们认为的"前景"就是学这个专业今后能够使他们更体面，如通讯、计算机、法律、医学等专业。
的确在这个时代，谁不愿意凭自己的能力和学识获得应有的高收入呢?这是我们应该考虑，并且值得去追求的。
如果有这个能力，就应该鼓励去报考这样的专业。
然而，这些学生对自己现在所学的专业是否满意呢?我们小组对这个问题进行了问卷调查。
本次问卷调查的主要目的是为了调查江西科技师范学院各专业学生对自己所学专业是否满意，通过调查找出满意或不满意的原因，使大学生能够根据自己的特长、性格和专业的未来前景等方面来选择专业，使其更好地成才，也使学校及相关教育部门能了解到学生的意愿并采取相关措施来解决此问题。
本次调查采用了问卷的形式，于2008年11月，随机抽取江西科技师范学院(本科阶段四个年级)的105位学生进行调查。
调查问卷回收率100%，有效问卷100张，有效率95.2%，其中男生占56%，女生占44%，基本符合我校在校男、女生的比例。
使用SPSS软件进行数据处理和绘制统计图表。
本次调查包括对所学专业的满意程度，及其影响因素(主要是报考专业方面)，以及转专业和学习第二专业的意向和动机等几个方面。
二、调查结果分析1.总体较为满意，"专升本"学生的满意度较高有63%的被调查者认为较为满意(其中有占总体32%和5%的同学认为"满意"和"非常满意")。
spss大学生调研报告
spss大学生调研报告SPSS大学生调研报告引言：随着社会的发展和进步，大学生群体日益庞大并且呈现多元化的特征。
为了更好地了解大学生的生活状态和需求，本次调研使用统计软件SPSS对大学生进行了广泛的问卷调查，并对调查结果进行了分析和总结。
本报告旨在通过对调研结果的呈现和分析，提供有关大学生群体特点和需求的相关信息。
方法：本次调研采用问卷调查的方式，共收集了500份有效问卷。
调查内容涵盖了个人信息、学习状态、生活习惯、社交活动、心理健康等多个方面。
通过SPSS软件对调查数据进行了整理、处理和统计分析。
结果：1.性别分布：男性占39.2%，女性占60.8%。
2.年级分布：大一占21.6%，大二占33.4%，大三占27.8%，大四及以上占17.2%。
3.宿舍情况：校内宿舍占45.6%，校外租房占54.4%。
4.学习状况：平均学习时间为5.3小时/天，大部分学生认为自己的学习状态良好。
5.生活习惯：大部分学生有良好的作息习惯，每周均有参加体育锻炼的活动。
6.社交活动：大多数学生有参加社团组织或志愿活动的经历，平均每月进行社交活动2-3次。
7.心理健康：有超过一半的学生表示在大学期间经历过一定程度的心理压力，但大部分学生能够积极应对。
讨论：本次调研结果显示，大学生群体呈现出性别比例不平衡、年级分布较为均匀的特点。
大多数学生有良好的学习状态和生活习惯，但仍有一些学生存在心理压力问题。
此外，社交活动在大学生的生活中占据了重要的地位，丰富的社交经历有助于学生的学习和成长。
结论：本次调研通过SPSS软件对大学生群体进行了广泛的调查和统计分析，结果显示大学生群体呈现出多样化的特点和需求。
了解大学生的个人信息，学习状况，生活习惯，社交活动以及心理健康等方面，有助于我们更好地关注和支持大学生的发展和成长。
希望本次调研结果能为相关部门和研究者提供有关大学生群体的参考数据，为大学生提供更好的支持和服务。
参考文献：(此处列举了本次调研所涉及的文献和参考资料，具体根据实际情况填写)总结：通过SPSS对大学生调研数据的分析，本报告提供了关于大学生群体的信息和洞察。
大学生spss数据分析案例
大学生spss数据分析案例大学生SPSS数据分析案例。
在大学教育中，数据分析是一个非常重要的环节，尤其是对于社会科学和商业管理专业的学生来说。
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一个专业的统计分析软件，广泛应用于学术研究和商业决策中。
本文将以一个大学生SPSS数据分析案例为例，介绍如何使用SPSS进行数据分析。
案例背景：某大学社会科学专业的学生对大学生活满意度进行了调查，并收集了相关数据，包括学生的性别、年级、专业、宿舍类型、课程质量、宿舍环境、社交活动等方面的信息。
现在需要对这些数据进行分析，以了解不同因素对大学生活满意度的影响。
数据准备：首先，需要将调查所得的数据录入SPSS软件中，确保数据的准确性和完整性。
在录入数据时，要注意将不同的变量分别录入不同的列中，以便后续的分析和处理。
数据分析：1. 描述统计分析。
首先，可以对各个变量进行描述统计分析，包括计算均值、标准差、频数分布等。
通过描述统计分析，可以直观地了解各个变量的分布情况，为后续的分析提供基础。
2. 相关性分析。
接下来，可以进行各个变量之间的相关性分析，通过相关系数的计算来了解不同变量之间的关联程度。
例如，可以分析学生的性别、年级、专业与大学生活满意度之间的相关性，以及宿舍类型、课程质量、社交活动等因素对大学生活满意度的影响程度。
3. 方差分析。
针对分类变量，可以进行方差分析，比较不同组别之间的均值差异是否显著。
例如，可以分析不同年级、不同专业的学生对大学生活满意度的差异情况，以及不同宿舍类型对大学生活满意度的影响是否显著。
4. 回归分析。
最后，可以利用回归分析来探讨不同因素对大学生活满意度的影响程度。
通过建立回归模型，可以了解各个自变量对因变量的影响情况，以及它们之间的关系强度和方向。
结论与建议：通过以上的数据分析，可以得出不同因素对大学生活满意度的影响程度，为学校和相关部门提供决策建议。
大学生专业认同现状调查
调查目的
01
了解大学生专业认同的现状，包括对所学专业的兴趣、态度、 认知等方面的调查。
02
分析影响大学生专业认同的因素，如个人兴趣、家庭期望、社
会需求等。
为高校教育教学改革提供参考，帮助学生更好地适应专业学习
03
和未来职业发展。
02
调查方法
调查对象
01
全国范围内不同层次、类型的高校大学生。
02
提高教学质量与师资力量
高校应注重提高教学质量和师资力量，引进高水平教师，加强教师培训，以提高学生的学 习效果和专业认同。
加强职业规划指导
高校应加强职业规划指导，帮助学生明确职业目标和发展方向，提高学生的职业规划意识 和能力，从而增强专业认同感。
05
结论
主要发现
01
大部分大学生对所学专 业持积极态度，认为所 学专业对个人发展有重 要意义。
专业差异
调查发现，不同专业的大学生专业认同感也存在差异。一些较为热门、就业前景好的专 业的学生更容易产生较高的专业认同感。
大学生专业认同的影响因素
个人兴趣
个人兴趣是影响大学生专业认同的重要因素之一 。如果学生对所学专业感兴趣，就会更加投入， 更容易产生较高的专业认同感。
课程设置
课程设置的合理性和科学性也会影响大学生的专 业认同感。如果课程设置符合学生的实际需求和 学习特点，学生就会更加容易接受和喜欢所学专 业。
讨论
大学生专业认同现状分析
专业选择与兴趣匹配程度
调查显示，约60%的学生在选择专业时主要考虑兴趣和职 业前景，但仍有40%的学生因家长、朋友或就业压力而选 择专业。
专业了解程度
超过80%的学生在选择专业前对专业内容、课程设置、就 业方向有一定的了解，但仍有部分学生缺乏深入了解。
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SPSS期末---大学生专业认同感调查报告————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：《SPSS基础与应用》课程数据分析报告（2015— 2016学年度第二学期）题目：关于师范生专业认同量表的数据分析报告班级：学号：姓名：2016年6月关于师范生专业认同量表的数据分析报告一、数据分析目的及内容（一）数据分析的目的采用问卷调查法对荆楚理工学院师范专业学生294名学生的专业认同度进行了实证研究。
调查显示在校师范生专业认同程度在不同专业类别、学历、生源地、性别和学习成绩水平等方面存在的差异，并根据得出的数据提出相关的参考性建议。
（二）数据分析的内容1.人数在专业、性别、生源地的分布状况。
2.通过四个因子，分别比较专业认同感在专业方向、性别、生源地、是否独生子女、学历、年级、成绩水平等方面的差异。
3.该量表总共有24题，前23题分别从认知性专业认同、情感性专业认同、行为性专业认同和适切性专业认同四个因子来了解师范生对专业基本情况的了解程度、对专业的情感喜好程度、对专业行为表现以及对专业与自身的匹配程度。
4.通过以上数据分析，总结结论。
二、数据介绍（一）数据来源：1.数据的对象分布该数据总容量为294、年级（2013级、2014级、2015级）、班级（13小教2班、14学本1班2班、14学专1班、15学专1班2班、15学本1班2班）、性别（男、女）、生源地（城镇、农村）等方面的人数分布。
2.数据涉及的测量工具采用《大学生专业认同量表》测量（专业认同：学习者在认知了解所学习的学科的基础上，产生的情感上的接受和认可，并伴随积极的外在行为和内心的适切感，是一种情感、态度乃至认识的移入过程）内容：该量表有23道题，包含了四个因子：因子1：认知性专业认同，5题（1-5），反映的是对专业基本情况的了解程度。
因子2：情感性专业认同，8题（6-13），反应的是对专业的情感喜好程度。
因子3：行为性专业认同，6题（14-19），反应的是对专业行为表现。
因子4：适切性专业认同，4题（20-23），反映的是对专业与自身的匹配程度。
第25题为学生的专业认同感的自我评价。
评分标准：该量表的每道题都有五个选项，5表示“完全符合”，4表示“比较符合”，3表示“不确定”，2表示“比较不符合”，1表示“完全不符合”。
以3为组中值，平均分在3以上，专业认同感较好；平均分在3以下的专业认同感较差。
3.数据搜集、录入及编辑整理过程简介该数据的收集整体是以分组的形式进行，每一小组调查四个班级。
以调查问卷的形式发给相关的被调查者进行填写，填写好后回收问卷，该数据的回收率为100%，再分到以个人为单位进行数据录入，小组进行总和，最后整体再总和到一起。
对数据进行处理，大学生适应量表以及大学生专业认同量表需要进行相关因子或维度题目分值的总和，利用计算变量的命令完成该操作。
（二）数据涉及变量：编号（数量：294个、名称：编号、取值：为自然数1~317）班级（数量：294个，名称：班级、取值：宽度为9的字符串）ZY（数量：294个、名称：专业、取值：1=小学教育、2=学前教育本、3=学前教育专）性别（数量：294个、名称：性别、取值：1=女、2=男）生源地：（数量：294个、名称：生源地、取值：1=城镇、2=农村）独生子女：（数量：294个、名称：独生子女、取值：1=是独生子女、2=不是独生子女）社会工作：（数量：294个、名称：社会工作、取值：1=担任学校社会工作、2=未担任学校社会工作）学历：（数量：294个、名称：学历、取值：1=本科、2=专科）政治面貌：（数量：294个、名称：政治面貌、取值：1=党员、2=团员、3=群众）年级：（数量：294个、名称：年级、取值：1=大一、2=大二、3=大三、4=大四）学习成绩：（数量：294个、名称：学习成绩、取值：1=优秀、2=良好、3=中等、4=较差）志愿选择：（数量：294个、名称：志愿选择、取值：1=自主选择、2=父母或他人意愿、3=调剂专业）学习条件：（数量：294个、名称：学习条件、取值：1=较好、2=一般、3=较差）Rtrz：（数量：294个、名称：认知性认同得分、取值：数值1~5）Rtqg：（数量：294个、名称：情感性认同得分、取值：数值1~5）Rtxw：（数量：294个、名称：行为性认同得分、取值：数值1~5）Rtsq：（数量：294个、名称：适切性认同得分、取值：数值1~5）Rtzf：（数量：294个、名称：认同总分、取值：数值1~5）（三）统计方法及相关命令或程序本次数据分析涉及的统计方法有4种。
具体统计方法及相关命令或程序有：1统计方法，采用“统计图形制作”过程来实现，利用饼图、条形图直观的展现出人数在专业、性别、生源地等方面的差异，更直观的展示出数据差异。
2报告，采用“OLAP”过程来实现，获得对认同各个因子变量的容量、均值、标准差等数据分布指标的描述，以了解数据分布的全貌。
3比较均值，采用“单因素ANOVA”、“独立样本T检验”比较专业认同在专业上、学历、性别、生源地等上的差异性和显著性。
4相关分析，采用：“相关分析”命令来比较量表各因素之间的相关性和显著性，从而分析该量表的质量。
三、数据分析（一）人数的分布状况1、各专业人数的分布状况由图可知，各个专业中：学前教育本科人数为105人，所占比例为35.85%，为三个专业中人数所占比例最大，人数最多。
小学教育人数为99人，所占比例为33.79%。
学前教育专科人数为89人，所占比例为30.38%，为三个专业中人数所占比例最小，人数最少。
2、各专业男女生比例的分布状况由图可知：女生人数分布情况为小学教育92人，所占比例为31.4%；学前教育100人，所占比例为34.13%，在三个专业中女生人数最多；学前教育专科为89人，所占比例为30.38%，在三个专业中女生人数最少。
男生人数分布情况为小学教育7人，所占比例为2.39%，在三个专业中男生人数最多；学前教育本科5人，所占比例为1.71%；学前教育专科0人，所占比例为0%，在三个专业中男生所占人数最少。
3、各专业生源地的分布状况由图可知：城镇人数分布情况为小学教育44人，所占比例为15.02%，在三个专业中城镇人口分布最多；学前教育39人，所占比例为13.31%，在三个专业中城镇人口分布最少；学前教育专科为43人，所占比例为14.68%。
农村人数分布情况为小学教育55人，所占比例为18.77%；学前教育本科66人，所占比例为22.53%，在三个专业中农村人口分布最多；学前教育专科46人，所占比例为15.70%，在三个专业中农村人口分布最少。
4、该专业量表的相关分析SPSS统计结果：维度Rtrz Rtqg Rtxw Rtsq Rtzfr p r p r p r p r pRtrz - -Rtqg 0.427 0.000 - -Rtxw 0.437 0.000 0.507 0.000 - -Rtsq 0.491 0.000 0.516 0.000 0.604 0.000 - -Rtzf 0.695 0.000 0.844 0.000 0.808 0.000 0.783 0.000 - -由表可知：1、认知性认同与情感性认同（r=0.427）、行为性认同(r=0.437)、适切性认同(r=0.491)呈中等偏低的相关，且相关极显著。
2、情感性认同与行为性认同(r=0.507)、适切性认同(r=0.516)呈中等偏低的相关，且相关极显著。
3、行为性认同与适切性认同(r=0.604)呈中等偏低的相关，且相关极显著。
4、认同总分与认知性认同(r=0.695)、情感性认同(r=0.844)、行为性认同(r=0.808)、适切性认同(r=0.783)成高的相关，且相关极显著。
总结：由分析数据看，该量表各因子之间呈中等偏低的相关，各因子与总分之间大致呈中等偏高相关，排除数据录入和输入所出现的偏差问题，该问卷总体来看质量很高，适合用于调查专业认同水平。
（二）专业认同状况在专业、性别、生源地、学习成绩和学历上的差异比较一、描述统计结果利用OLAP计算得出：项目Rtrz（M±S）Rtqg（M±S）Rtxw（M±S）Rtsq（M±S）Rtzf（M±S）专业小学教育3.74±0.503.73±0.763.34±0.703.49±0.703.59±0.53 学前教育本科3.48±0.663.48±0.663.41±0.693.25±0.713.44±0.55 学前教育专科3.73±0.523.78±0.553.53±0.563.53±0.603.66±0.44性别女3.66±0.583.67±0.683.43±0.663.42±0.683.56±0.52男3.83±0.583.31±0.503.45±0.743.39±0.643.47±0.47生源地城镇3.69±0.593.71±0.643.42±0573.48±0.653.59±0.47 农村3.66±0.573.62±0.703.44±0.733.37±0.713.54±0.55学习成绩优秀3.68±0.583.55±0.683.50±0.703.45±0.713.55±0.57 良好3.70±0.513.69±0.613.49±0.593.49±0.653.60±0.47 中等3.61±0.683.69±0.763.32±0.703.29±0.693.51±0.55 较差3.80±0.243.05±0.752.86±1.213.05±0.773.16±0.72学历本科3.65±0.613.61±0.733.39±0.713.37±0.713.52±0.55 专科3.71±0.503.74±0.543.51±0.563.51±0.613.63±0.44二、均值比较结果及描述(一)专业认同在专业上的差异比较利用单因素ANOVA分析：单因素方差分析平方和df 均方 F 显著性认知性认同得分组间 2.030 2 1.015 3.023 .050组内97.358 290 .336总数99.388 292情感性认同得分组间 5.083 2 2.541 5.686 .004组内129.628 290 .447总数134.711 292行为性认同得分组间 1.826 2 .913 2.089 .126 组内126.776 290 .437总数128.602 292适切性认同得分组间 4.741 2 2.371 5.163 .006组内133.146 290 .459总数137.887 292认同总分组间 2.505 2 1.252 4.732 .010组内76.763 290 .265总数79.268 292分析：由数据可见，除行为性认同得分外，其余显著性均小于0.05，说明294名大学生在知性认同、情感性认同、适切性认同、认同总分方面上差异显著，而在行为认同上差异不显著。