本站原创摘 要：本文通过对某大学在校学生月消费支出的一系列分析,阐述了统计学教学应该结合实例,把各统计分析方法和实际案例灵活地结合在一起,达到综合、系统地运用,是统计教学与学习中需要把握的重点环节.
关 键 词：统计学方法 调查实践 SPSS软件
1.采用的一个调查实践
调查对象和内容：某大学在校学生的消费情况：月支出是多少?月支出分别用于：吃饭、购写日常用品、购写学习用品、手机费、上网费、购置衣物及其他各是多少?（分性别；分年级）
抽样调查方法：分层抽样和简单随机抽样相结合.
调查目的：了解某大学在校本科学生的消费情况,通过月支出的分配了解其消费结构,并通过分性别和分年级的比较发现是否存在消费差异.
2.把统计学系列方法运用于实践的过程分析
通过调查得到第一手数据,进行整理后运用SPSS软件逐步做如下分析：
2.1对大学生月消费情况的描述性统计分析
对大学生月消费进行描述性分析,见下表1.
从表1来看,××大学学生月消费平均值为673,67,其中饭费最多,占52.82%；月支出的标准差为199.59,月消费情况的离散趋势比较大,表示大学生的月消费不均匀,其中饭费、日常用品和购衣物的方差偏大,是消费产生差异的主要项目；从最小值和最大值也能看出此情况.
2.2对男生和女生月消费情况的均值估计和检测设检验
对男生和女生月消费均值进行检测设检验,首先提出检测设：
原检测设H0：滋1等于滋2；备择检测设H1：滋1≠滋2
由于总体服从正态分布但是总体方差未知,采用t检验法,得表2：
从上表2可以看出,男生和女生月总支出均值差的95%置信区间为（-56.742,88.076）,P值为0.669,大于显著性水平0.05,表示月总支出在性别方面无显著性差异；具体消费项目的P值均小于0.05的显著性水平,即在具体项目上男生和女生的月支出存在显著性差异.
2.3对不同年级大学生月消费情况的方差分析和均值差估计
对不同年级月消费均值进行检测设检验,首先提出检测设：
原检测设H0：滋1等于滋2等于滋3等于滋4；备择检测设H1：滋1、滋2、滋3、滋4不完全相等
由于是对四个总体的均值进行检测设检验,故采用F检验法,得下表3：
从上表3可以看出,不同年级月消费只有学习用品的P值小于显著性水平0.05,通过了显著性检验,表明不同年级在学习用品上存在显著性差异,其他项目均无显著差异.
2.4对大学生月消费情况的回归分析
进一步对大学生月消费情况进行回归分析,得到下表：
表5中调整的判定系数0.995,接近1,因此认为拟合优度较高,被解释变量可以被模型解释的部分较多,不能被解释的部分较少.Durbin-Watson检验值为2.24,接近2,表示残差与自变量互为独立.
表6中的F检验统计量的观测值为4269.630,对应的概率P值为0,因此拟合的模型是有统计学意义的.
从表7来看,常数项的P值为0.009,有统计学意义,各自变量的P值均为0,均有统计学意义,因此可以建立如下线性方程:
Y等于-16.768+1.074X1+0.964X2+1.106X3
+0.952X4+1.180X5+1.011X6
对建立的模型进行残差分析,得学生化残差介于-2和+2之间,故可以接受模型的误差项服从正态分布的检测定.通过此模型可进一步对某大学在校学生月消费进行预测分析.
3.总结
通过对以上在校大学生月消费的由简单到复杂,由浅显到深入的一系列分析,使统计学中最重要的描述性统计、参数估计、检测设检验、方差分析及回归分析几种分析方法灵活地得到运用.
研究某一自然现象或社会现象往往运用到统计学的各种方法,它们从不同的角度和深度反映了问题的特征和规律.所以在统计学教学中应该结合实例,在熟练掌握各分析方法的基础上,把它们和实际灵活地相结合,达到综合运用,是我们教学需要把握的重点环节,也是学以致用的关键所在.