SPSS论文
SPSS《统计分析软件》论文
SPSS《统计分析软件》论文SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种流行的统计分析软件，被广泛应用于社会科学领域的研究中。
本文将介绍SPSS的基本功能和应用，并探讨SPSS在论文研究中的应用场景。
SPSS是一个功能强大的软件，提供了多种统计分析工具和技术。
它可以帮助研究人员处理和分析大量数据，从而得出有效的结论。
SPSS提供了丰富的数据处理和数据分析功能，包括数据清洗、数据转换、数据整合、描述性统计、相关性分析、卡方检验、方差分析、回归分析等等。
SPSS还提供了图表制作和数据可视化的功能，使研究人员能够更好地展示和解释研究结果。
SPSS在论文研究中的应用场景非常广泛。
以下是一些常见的应用场景：1.描述性统计分析：SPSS可以帮助研究人员对数据进行描述性统计，比如计算均值、中位数、标准差、频数等。
这些统计指标可以帮助研究人员更好地了解数据的分布情况，从而为后续的分析和解释提供基础。
2. 相关性分析：SPSS可以帮助研究人员进行相关性分析，比如计算Pearson相关系数、Spearman秩相关系数等。
这些分析可以帮助研究人员了解变量之间的关联程度，从而判断它们之间是否存在相关性。
3.方差分析：SPSS可以进行方差分析，用于比较多个组之间的均值差异。
方差分析对于研究人员比较多组数据的差异非常有帮助，比如比较不同教育水平人群的薪资差异。
4.回归分析：SPSS可以进行回归分析，用于探索自变量和因变量之间的关系。
回归分析可以帮助研究人员了解自变量对因变量的影响程度，从而预测因变量的值。
回归分析在社会科学研究中有广泛的应用，比如预测消费者购买行为、预测学生学业成绩等。
5.图表制作和数据可视化：SPSS提供了丰富的图表制作和数据可视化功能，例如柱状图、折线图、饼图等，这些图表可以帮助研究人员更好地展示和解释研究结果。
总之，SPSS作为一款流行的统计分析软件，在社会科学的研究中发挥着重要的作用。
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SPSS综合案例运用论文——之探究中国大城市发展的生活水平及其差距09经51班09085007任丹丹目录●案例说明与问题描述●分析目的●分析思路●数据选取●案例中使用的SPSS方法1.描述性分析2.因子分析3.聚类分析●数据文件的建立●SPSS操作步骤●结果判读一·案例说明与问题描述中国的发展在改哦改革开放以来的发展及其成绩是全世界有目共睹的。
各个城市发展也越来越跟上时代和世界的步伐。
因此，我们来探究一下中国大部分的省会城市和计划单列市的发展情况。
城市生活水平取决于经济的发展，这是基础，还有居民的生产生活状况，因为一切以居民的幸福指数为准，一切视为了人民服务，教育情况，教育关系到一个城市未来。
因此，我们从“年底总人口”、“地区生产总值（当年价格）”、“固定资产投资总额”、“城乡居民储蓄年末余额”、“在岗职工平均工资”、“社会商品零售总额”、“货物进出口总额”、“普通高等学校在校学生数”、“医院、卫生院数”、“环境污染治理投资总额”这几个要素去分析探究中国城市的发展以及城市生活水平。
二·分析目的、分析思路与数据选取本案例的研究目的是分析“年底总人口”、“地区生产总值（当年价格）”、“固定资产投资总额”、“城乡居民储蓄年末余额”、“在岗职工平均工资”、“社会商品零售总额”、“货物进出口总额”、“普通高等学校在校学生数”、“医院、卫生院数”、“环境污染治理投资总额”各变量，从而探究中国部分省会城市和计划单列市的城市生活水平及从中看出中国的大城市发展的大致水平及差异。
分析思路如下：首先利用描述性分析对各变量数据进行基础性描述，以便对中国城市发展整体水平有一个直观的印象，然后利用因子分析提取对城市生活水平影响较为明显的因素，分如析城市生活水平的决定因素。
最后利用聚类分析，可以分析中国城市之间的生活水平，了解中国城市发展的差距，分为几类城市。
为更好地了解中国大城市的生活水平，本案例观测了“年底总人口”、“地区生产总值（当年价格）”、“固定资产投资总额”、“城乡居民储蓄年末余额”、“在岗职工平均工资”、“社会商品零售总额”、“货物进出口总额”、“普通高等学校在校学生数”、“医院、卫生院数”、“环境污染治理投资总额”等数据，所有的数据均来自《中国青年》。
论文数据分析怎么做spss
论文数据分析怎么做（SPSS）引言在进行学术研究时，数据的分析是非常重要的一步。
数据分析能够帮助研究者深入了解数据中的模式、趋势和相关关系，从而得出科学、客观的结论。
SPSS （Statistical Package for the Social Sciences）是一种广泛使用的统计分析软件，它提供了各种功能强大的统计方法和数据分析工具。
本文将介绍如何使用SPSS进行论文数据分析。
数据整理与准备在开始数据分析之前，我们首先需要对数据进行整理和准备。
以下是一些常见的数据整理和准备步骤：1.数据导入：将数据导入SPSS软件中。
SPSS支持多种文件格式，包括Excel、CSV等。
选择合适的文件格式，导入数据。
2.数据清理：检查数据中是否存在错误、缺失值或异常值。
如果有必要，对数据进行清洗，包括删除错误数据、填充缺失值或修正异常值。
3.变量设定：对数据中的各个变量进行设定，包括变量类型（数值型、字符型等）、变量标签和变量值标签等。
这些设定能够帮助后续的数据分析和结果解释。
4.数据选择：根据研究需要，选择分析所需的变量和样本。
如果数据集较大，可以采取随机抽样或分层抽样的方法选择样本。
描述性统计分析描述性统计分析主要用于对数据的基本特征进行概括和总结。
下面介绍一些常用的描述性统计分析方法：1.频数分析：计算每个取值的频数和频率，帮助了解变量的分布情况。
通过频率分布表和直方图可以直观地展示数据的特征。
2.中心趋势分析：计算数据的均值、中位数和众数等指标，描述数据的集中趋势。
均值适用于数值型变量，中位数适用于有较多离群值的数据，众数适用于描述离散数据。
3.变异程度分析：计算数据的标准差、方差和范围等指标，描述数据的离散程度。
标准差和方差反映了数据的波动程度，范围表示数据的最大和最小值之间的差异。
4.相关分析：计算变量之间的相关系数，衡量变量间的线性关系强度。
相关系数可以帮助我们了解变量之间的关联程度，从而确定是否需要进行进一步的分析。
SPSS结课作业小论文
我国物流上市公司资本结构与公司绩效相关性研究一、相关背景1.1 研究背景物流企业是与货物流通紧密相关的企业，它主要包括货物流通和货物存储两个业务板块。
此外，在货物的运输和仓储过程中，企业需要满足客户需求去组织和管理货物的装卸、加工、配送等活动。
21世纪以来，我国物流业飞速成长，取得不少成就。
在国家政策的推动下，大量新型物流企业开始出现。
而且，随着电商的崛起，社会对物流的需求越来越大，物流业也因此得到迅猛发展。
物流上市公司是物流业在经营运作、管理理念、技术创新等方面比较优秀的公司，具有行业代表性、凝缩性。
首先，本文选取物流上市公司作为研究样本。
然后通过实证研究找出物流企业公司绩效与资本结构的关系。
最后，寻找物流企业的最优资本结构，从而优化公司的治理结构，提高公司绩效水平，提升公司总体价值，最终能够促进我国物流业健康、稳定地发展。
1.2 研究意义物流业对我国的整体经济的稳定和增长具有重要影响，它为经济体系中其它相关产业提供支持，对促进我国经济的健康、快速发展，具有重大的现实意义。
然而，随着我国经济市场化程度的加深，作为“第三利润源泉”的物流业面临着前所未有的挑战。
诸如客户需求的多样化、市场竞争日益激烈，多数企业处于市场转型期、企业发展不够健康、物流供应链发展缓慢、物流服务不够专业、运营模式单一、资本结构缺乏优化等问题的存在很大程度上制约着物流企业的发展。
许多专家学者致力于研究解决当前物流业困境的课题，然而在这些研究中很少涉及物流企业的资本结构。
关于最优资本结构与公司绩效关系的研究在国民经济其他领域的研究已经取得一定的成功，本文将以物流上市公司作为样本研究物流企业的资本结构与公司绩效的关系，为物流业的发展提供一个新的思路。
二、问题概述首先因子分析需要变量间要有较强的相关性（消除多重共线性的影响），因此先对各变量做相关性分析pesrson相关性分析（pearson23.excel），学找出相关性大于0.3的相关系数(课本P265)，并标记出来，最后统计各变量相关指标的个数，找出前8个相关变量多的变量进行因子分析，最后根据因子分析的结果求得总得分，并进行评价排序本文将首先对所选指标进行KMO检验和Bartlett球度检验，然后对相关变量进行因子分析，对公司绩效评价体系各指标进行综合，得到一个单一指标，比较全面地从多方位角度反映公司绩效指标。
Spss学期结课论文
Spss学期结课论文题目：大学生兼职情况调查分析院系名称：＿＿管理学院＿＿＿＿＿＿专业班级：＿＿社会工作本科一班＿＿＿＿＿＿学生姓名：＿张文华＿＿＿＿＿＿＿学号：＿＿4109027030＿＿＿＿＿＿指导教师：＿刘德鑫＿＿＿＿＿＿＿提交时间：2011年07月02号大学生兼职情况调查分析摘要：兼职，现已成为大学生活的一部分。
为更好的了解具体情况，采用发放调查问卷的形式，调查了青岛大学、青岛海洋大学、和本校（泰山医学院）的部分同学的兼职情况，问卷涉及大学生家境、兼职原因、兼职寻找途径、兼职与学业的相关性、兼职期间遇到的问题及兼职收获等问题，并采用spss技术做统计分析，更准确了解大学生兼职的成因分析，未来趋势等。
关键字：兼职 spss分析 t检验相关性分析随着经济的发展，竞争的激烈，就业形式日趋严峻，为了在毕业后能够更好地适应社会，很多在校大学生选择了从事兼职工作，一方面缓解了家庭的经济压力，更重要的是在一定程度上接触了社会，获取了一些工作经验，提高了自己的综合实力。
兼职，已成为大学生活的一部分。
无论同学们有没有做过兼职，眼下都存在着一条漫漫兼职路。
在这条路上，我们该怎么走，走向何方呢？在兼职工作中碰到的困难和挫折可能对部分大学生今后的发展带来一些负面影响。
如何更好的做好兼职工作，为以后的生活打好基础，日益成为我们大学生关注的问题。
故想进一步了解大学生兼职的具体情况，因此便设计了调查问卷。
由于本人的生活阅历及知识的限制，问卷涉及的可能不太全面，且由于财力限制，问卷发送的对象主要是我高中同学现在的大学为主，故选取青岛海洋大学和青岛大学为主，又因为兼职本身受地区经济发展条件的影响，所以以泰山医学院作为比较对象。
以下所有结论仅代表个人观点。
本次调查由本人自己设计调查问卷（参考网络资源），采用网上发布问卷，调查对象为青岛海洋、青岛大学、泰山医学院的一二年级同学，共发放45份，收回38份，有效问卷共31份，所以采用小样本的分析方法。
spss数据分析报告 论文
SPSS数据分析报告论文引言数据分析是现代科学研究中不可或缺的一部分，它帮助研究人员从大量数据中提取有用的信息，从而得出科学结论。
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）作为一款常用的统计分析软件，被广泛应用于社会科学、医学、市场研究等领域。
本文旨在通过对某研究数据的分析，展示SPSS的功能和应用。
方法本研究采用问卷调查的方式收集数据，并使用SPSS进行数据分析。
问卷设计包括一系列涉及个人信息和态度评价的问题。
通过对回收的问卷数据进行整理和输入，将数据导入SPSS软件进行分析。
本文将主要从以下几个方面进行数据分析：描述性统计、相关分析、t检验和方差分析。
数据描述经过问卷调查获得的数据包括100份有效回收问卷。
被调查者的个人信息包括性别、年龄、学历和职业等。
态度评价的问题使用5点量表进行评分，涵盖了对某个产品的满意度、购买意愿以及推荐度等方面的评估。
描述性统计描述性统计用于对数据进行整体的概括和描述。
在本研究中，我们对被调查者的个人信息进行了描述性统计分析。
性别分布通过对样本中性别的统计，我们得出以下结果：•男性：60人，占60%；•女性：40人，占40%。
从中可以看出，调查样本中男性占据了绝对优势。
年龄分布对被调查者的年龄进行统计得到以下结果：•18-25岁：30人，占30%；•26-35岁：40人，占40%；•36-45岁：20人，占20%；•45岁以上：10人，占10%。
从中可以看出，调查样本中以26-35岁的年轻人占比最高。
学历分布对被调查者的学历进行统计得到以下结果：•小学及以下：5人，占5%；•初中：15人，占15%；•高中/中专：30人，占30%；•本科及以上：50人，占50%。
从中可以看出，调查样本中本科及以上学历的人数最多。
职业分布对被调查者的职业进行统计得到以下结果：•学生：25人，占25%；•上班族：50人，占50%；•自由职业者：10人，占10%；•其他：15人，占15%。
spss论文
spss论文
SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) 是一款广泛应
用于社会科学研究的统计分析软件。
在编写SPSS论文时，以
下是一些可以考虑的要点：
1. 简介和背景：介绍研究问题以及为什么选择使用SPSS进行
统计分析。
2. 研究设计和方法：描述研究的设计和方法，包括样本选择、数据收集和变量操作等。
3. 数据描述和数据清洗：使用适当的描述统计方法对数据进行概括，并说明对数据进行的清洗和处理步骤。
4. 数据分析和结果：根据研究目的使用SPSS进行相应的统计
分析，例如描述统计、t检验、方差分析、回归分析等，并报
告结果。
5. 结果讨论和解释：对结果进行解读和解释，讨论研究假设的验证情况，并与现有文献进行比较。
6. 结论和展望：总结研究的主要发现，并提出未来研究的方向。
7. 参考文献：列出所有在论文中引用的文献，按照规定的引用格式进行编写。
此外，还应注意以下几点：
- 使用清晰的语言和逻辑结构来组织论文，确保读者能够理解论文的主旨和内容。
- 在结果部分中，使用表格或图表来展示数据分析的结果，同时提供必要的统计指标和显著性水平。
- 对论文中使用的统计方法进行充分的解释，以便读者能够理解统计分析的意义和局限性。
- 在讨论部分中，探讨研究结果的实际意义和可能的解释，讨论研究限制，并提供对未来研究的建议。
最后，遵守学校或期刊的论文格式要求，并仔细检查论文中的语法、拼写和逻辑错误，确保文章的质量和可读性。
实用回归分析论文(SPSS实验结果)
实用回归分析论文(SPSS实验结果)由于没有具体的数据或研究题目，以下仅为回归分析论文的一般模板。
1. 研究背景和目的：介绍本次研究的背景和目的。
描述相关文献对该领域的研究情况，指出知识空白和研究的必要性。
例如：本研究旨在探讨X变量与Y变量之间的关系，并研究其他可能因素对此关系的影响。
回归分析被广泛应用于社会科学、经济学和医学等领域，但在某些情况下，该方法可能被错误地应用或解读。
因此，本研究旨在提供更多有关回归分析的实用性信息，以便更好地应用于实际研究中。
2. 变量选择和数据收集：介绍所选的独立变量、因变量以及可能的干扰因素。
描述数据收集的方法和样本的特点，阐述数据的统计学特征。
例如：本研究选择了X1、X2和X3作为独立变量，Y作为因变量。
在探究X和Y之间的关系时，本研究考虑了干扰因素A和B。
数据收集采用了问卷调查的方法，样本为100位大学生。
调查数据的统计学特征如下：均值、标准差、最大值和最小值。
3. 回归模型：描述所使用的回归模型及其假设。
根据假设，说明如何进行统计分析。
例如：本研究选择了多元线性回归模型。
假设独立变量与因变量之间存在线性关系，且同时考虑了干扰因素的影响。
在此假设下，通过进行多元线性回归分析，得出具体的回归方程。
使用SPSS软件进行统计分析，通过显著性检验和模型拟合程度来验证上述假设。
4. 实验结果：解释回归分析结果，如拟合程度、系数的显著性、变量的解释等。
根据结果，提供对研究目的的回答，对假说进行证明或推翻。
例如：本研究得到的回归方程为Y = a + b1*X1 + b2*X2 + b3*X3 +c1*A + c2*B。
通过F检验，得出回归模型的显著性水平P<0.01，表明回归模型解释了数据的一定程度。
通过系数显著性检验，得出X1、X3和B对Y变量具有显著影响，而其余变量影响不显著。
对于X1、X3和B，本研究解释了其对Y变量的具体贡献，分析了研究问题的深层含义。
5. 结论和建议：总结研究结论，说明其对实践和理论的贡献，并提出未来研究的方向。
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基于判别分析的大学生健康影响因素研究范薇09513399（天津师范大学管理学院信息资源管理学系邮编300387）摘要：近几年，大学生的身体健康问题成为一种严重的社会综合症。
其形成原因相当复杂，受个人因素、社会因素和环境因素等多方面因素的影响。
本文通过运用SPSS数理统计软件，对收集的相关数据运用学过的统计学理论知识对大学生的身体健康状况的影响因素进行分析研究，最终得出结论及相关解决措施。
关键词：大学生；健康；判别分析；信度分析The Evaluation Studies on Student’ Healthywith Discriminant AnalysisFan Wei 09513399School of Management , Tianjin Normal University，Tianjin City 300387Abstract:In recent years, the health of college students has become a serious social problem syndrome. Its causes are very complex, affected by personal factors, social factors and environmental factors, and many other factors. This mathematical statistics through the use of SPSS software, to collect relevant data on the use of learned theoretical knowledge of the physical health of college students factors affecting the analysis, the final conclusion and related solutions.Keyword : College Students; Healthy; Discriminant Analysis;Reliablitily Analysis1、引言一篇名为《中国大学生健康与生活行为调查报告研究》的专题报告，引起了国内外许多体育教育专家的关注，这份调查报告显示：65.68%的中国大学生长期未进行体育锻炼，15.44%的大学生不懂得饮食要荤素搭配，7.57%的大学生不吃早餐，中国大学生的体质一年不如一年。
当今的高学历人才的身体素质问题已然成为全社会关注的一个热门话题。
对于这个问题，本文旨在通过调查问卷发放、回收与统计，通过查阅相关资料，运用SPSS11.5软件，对大学生的健康状况进行分析研究，找出影响其健康状况的主要因素并提出相关解决措施。
2、判别分析、信度分析和李克特量表的简单介绍Discriminant Analysis 即判别分析是根据事物特点的变量值和它们所属的类求出判别函数，根据判别函数对未知所属类别的事物进行分类的一种分析方法。
判别分析是在已知研究对象分成若干类型，并已取得各种类型的一批已知样品的观察数据，在此基础上根据某些准则建立判别方程，然后奖样品的属性代入判别方程，对样品进行判别分类。
判别分析要求先知道各类样品总体情况才能判断新样品的归类，当总体样本不清楚时，可先用聚类分析对原来的一批样品进行分类，然后再用判别分析建立判别方程，以对新样品进行判别。
按照判别准则不同，可以分为距离判别、费歇尔(Fisher)判别和贝叶斯(Bayes)判别【1】。
下面简单地叙述一下这三种方法：①距离判别是基于样品到总体间的距离所进行的判别，其基本思想是首先根据已知分类的数据，分别计算各类的重心组及分类的均值，判别准则是对任何的一次观测，若它与第i类的重心距离较近，就认为它来自第i类。
距离判别中往往使用马氏距离。
②Fisher判别，也叫做线性判别分析，其基本思想是根据类间距离最大、类内距离最小的原则确定线性判别系数，再根据建立的线性判别方程判定待判样品的类别。
经判别方程划分后，同类样品在空间上的分布集中，而不同类之间距离较远，差别明显；③Bayes判别法：随着总体样本的增加，建立的判别式也增加，因而计算起来比较麻烦，如果对多个总体的判别考虑的不是建立判别式，而是计算新给样品属于各总体的条件概率P（l/x），l=1,……,k，再比较这k个概率的大小，然后将新给样品盼归为来自概率最大的总体，这就是Bayes判别法【1】。
Reliability Analysis 即信度分析，用来评价结果的前后一致性，也就是评价得分使人们可以信赖的程度有多大，一个好的量表，它的结果是可靠的，多次反复测量，其结果保持一致。
李克特量表是由美国社会心理学家李克特（Rensis R.Liker）于1932年提出，由一系列能够表达所研究的概念是肯定的还是否定的态度陈述构成，被调查者被要求回答对每一种陈述同意或者不同意的强度，每一种陈述的选项可以分为五级（或七级），每位被调查者所选择的答案被赋予一个分数，以便反映他对每个陈述同意或者不同意的程度。
3、大学生身体健康的影响因素的研究过程3.1数据来源与介绍在本文中所分析的数据来源于对天津市各大院校的大学生的研究，研究的方式为发放调查问卷（见附表一），发出问卷60份，收回60份，有效问卷为60份，有效率100%。
将收上来的数据输入到计算机SPSS软件的新建文档中，等待进一步处理。
调查问卷采用的是李克特五级量表。
本次调查主要从以下几个方面对影响大学生的健康的因素进行调研：饮食规律、吸食烟酒、紧张或焦虑、体育锻炼、有压力、睡眠质量等，被调查者根据自身的实际情况选择合适的选择及分值，并对自己的身体健康状况进行综合评价。
3.2信度分析对于调查问卷的结果进行分析之前，首先要检验问卷结果的可信度，对该量表的同质性信度进行分析（如图表1所示）。
表1 同质性信度分析该信度结果表明，该量表的信度较好，对于该量表的分析具有一定的实用价值。
3.3判别分析的统计过程及分析利用判别分析方法对影响大学生健康的因素进行分类,并对其进行综合分析评价,同时借助计算机工具和SPSS11.5统计软件进行相关数据处理，根据已经选定的指标,对原始数据进行,得到标准化后的结果,标准化后的数据服从正态分布N(0,1)，在此基础上运行SPSS11.5软件，可以进行如下分析：本文中所要进行分析的是饮食丰富规律、吸食烟酒、紧张或者焦虑情绪、体育锻炼、熬夜、睡眠质量对大学生健康状况的影响，表2给出了合并类内协方差（Covariance）矩阵和相关(Correlation)矩阵，阵中个元素是各类协方差或相关矩阵中对应元素的均值，从相关性可以看出，七个变量之间的独立性比较理想。
表2 相关矩阵和协方差矩阵本量表中的预测变量有7个，组别数为5个，因此判别函数的个数是4个，特征根有4个，判别函数的特征根（Eigenvalues，见表3第二列）越大，表明该函数越具有区别力，典型相关系数（Canoical Correlation，见表3最后一列）表示判别函数与组别间的关联程度。
表3 特征值及方差贡献结构矩阵（如图表4）是变量和判别函数的组内相关矩阵，* 表示该变量和标准化判别函数达到了相关性显著水平，相关系数越大，表明该变量对判别函数影响越大。
从该矩阵表格中可以看出，“熬夜“对第一个判别函数系数影响较大，”“吸食烟酒”对第二个判别函数系数影响较大，“体育锻炼”对第三个判别函数系数影响较大，“饮食丰富规律”、“睡眠质量”和“紧张或焦虑”对第四个判别函数系数的影响较大。
表4 结构矩阵表5给出了贝叶斯的Fisher线性判别方程的系数，利用表中的数据可直接写出贝叶斯判别方程，将某个样本代入各个方程计算在各个类别上的得分，并根据判别分值多少判断其所属类别，比较不同类的判别分值，哪个最大就属于哪一类。
总体水平的五种分组的贝叶斯判别方程分别为：F1=2.715x1+4.568x2+4.943x3+0.337x4+7.014x5+2.125x6-12.019（“很不好”）F2=2.833x1+2.782x2+1.647x3+1.471x4+5.577x5+3.000x6-19.436（“不是很好”）F3=3.298x1+2.549x2+2.337x3+0.772x4+4.104x5+3.072x6-26.474（“比较好”）F4=4.159x1+1.603x2+1.867x3+1.178x4+3.452x5+3.754x6-38.023（“很好”）F5=5.505x1+0.551x2+1.532x3+1.764x4+1.981x5+5.170x6-45.903（“非常好”）表5 Fisher线性判别方程的系数从贝叶斯判别方程的系数可以看出：若大学生身体健康状况非常好则主要是跟饮食规律和饮食丰富、经常体育锻炼、睡眠质量好等因素关系比较密切；若身体健康状况很不好则主要是跟吸食烟酒、经常紧张或焦虑、经常熬夜等因素关系比较密切。
由贝叶斯判别方程系数也可以得到一条重要信息：大学生的身体健康状况主要受饮食规律、熬夜、紧张或焦虑情绪等因素的影响。
这主要是因为以下几个原因：①人体有其自身的生物节律，如果经常打破这种节律，饮食不规律或经常熬夜，该睡不睡，该吃不吃，不该吃又吃很多，人体各部分功能如不能按照一定规律运转和调节，降低人体的免疫力，使疾病发生率增高，自然会对健康产生不良影响【2】。
②心理因素可以直接或者间接的影响健康。
现代医学心理学家认为精神因素是通过中枢神经系统、内分泌系统和机体免疫这三个方面起作用的，精神心理活动是脑对外界客观事物的反映，精神与生理，是人体功能的两个不同侧面，他们之间既相互联系，又相互影响，也就是说，任何精神心理问题，都是与生理反应同时进行的，不同的精神心理变化可以引起身体生理功能的不同变化，生理机能的不同状态可以产生不同的心理反应【2】。
但是，关于紧张或焦虑的分析过程中发现（表5第四行），统计出来的结果与实际有所偏差，这应该是属于被调查对象在填制问卷的时候发生的差异，在可以接受的范围之内。
4、解决方法4.1学生方面⑴科学安排膳食膳食营养与健康的关系非常密切，与生命的成长和生存息息相关，营养是生命和健康的最基本保证。
因此，当今的大学生更应该注意要科学地安排膳食。
①膳食强调补钙。
人体缺钙会患小儿佝偻病、老人骨质疏松、高血压、哮喘、荨麻疹、腿脚抽筋、动脉硬化等。
补钙的最好方法是从膳食中摄取，其中牛奶（包括酸奶）、豆浆为首选，应每天食用；其他含钙多的食物如虾皮、豆腐、芝麻酱、油菜、芹菜、骨头汤、蘑菇等可适当多吃。
②多吃含纤维丰富的食品。