大学生微博使用情况的统计分析

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1、大学生微博使用情况的统计分析【摘要】微博作为一种新的信息传播技术，正被越来越多的大学生所认识和使用。本文通过问卷设计调查大学生微博使用情况，利用描述统计、多重相应分析、差异性分析的统计分析方法分析微博在大学生生活中的使用情况，得出结论，最后提出建设性的意见。本文采集自网络，本站发布的论文均是优质论文，供学习和研究使用，文中立场与本网站无关，版权和著作权归原作者所有，如有不愿意被转载的情况，请通知我们删除匕转载的信息，如果需要分享，请保留本段说明。【关键词】描述统计多重相应分析差异性分析一、引言微博已经快速地走入到了人们的生活。本文去探究大学生在微博中

2、的使用情况和行为特征，先通过面访的形式，对大学生人群进行抽样调查，然后利用统计分析的方法对结果进行分析，得出大学生微博的使用情况并以及对自身的影响，提出针对性意见。二、研究方法（一）信度分析信度指运用相同的测量手段秉复测量同一个对象时所得结果的稳定性或前后一致性，它反映测量的精确性。Alpha系数是针对多维的复合量表。Alpha信度系数公式为：，式中k为测验的题项数，si2为第i题的分数的方差（i=l，2，…，k），sn2为n个被测者测验总分的方差。一般来说，该系数愈高，即工具的信度愈高。在基础研究中，信度至少应达到°0.80°才可接受，在探索性研究

3、中，信度只要达到°0.70°就可接受，介于°0.70-0.98°均属高信度，而低于°0.35°则为低信度，必须予以拒绝。效度分析采用KM0值（Kaiser-Meyer-Olkin）和Bartlett球形检验来测试数据的效度分析，继续判断问卷数据是否可以进行下一步的分析计算。KMO值大于0.5达到建议标准，当P值小于0.05吋说明拒绝原假设，问卷通过效度检验。（三）多重响应分析问卷设计多选题，判断分析微博用户的使用爱好，偏好，使用习惯以及关注了那些微博热点问题。三、数据分析（一）信度分析总量表的信度系数最好在0.8以上，0.7-0.8之间可以接受；分量

4、表的信度系数最好在0.7以上，0.6-0.7还可以接受。Alpha系数如果在0.6以下就要考虑重新编问卷。可靠性检验结果表明，Alpha系数为0.947,基于标准化数据计算的Alpha系数为0.902,两个数据结果都属于较高的信度水平，说明问卷中量表的设计具有较高的信度,能够获得相对精确的分析结果。（二）效度分析表中根??效度分析结果来看，其中KMO检验用于检査变量间的偏相关性，取值在0〜1之前。KMO统计量越接近于1，变量间的偏相关性越强，分析的效果越好。实际分析中，KMO统计景在0.7以上时效果比较好；当KM0统计量在0.5以下，此时不适合应用该

5、分析法，应考虑重新设计变量结构或者采用其他统计分析方法。其中问卷总体的KM0值为0.900，总体各变量Bartlett球形检验则是检测相关变量是否构成单位阵，若结果小于0.05则否定原假设，认为相关变量不能够构成单位阵。而该份问卷的检测值小于0.05水平，说明问卷数据效度通过检验。通过图3-3-3可以看出大学生在微博上所关注的对象现实中认识的很少所占的比例最多，为50.2%;其次是现实中认识的人很多，有321人，占总人数的34.3%;也有少数人的微博所关注的对象没有现实中认识的人，占总人数的15.5%。由此推断，大多数人选择用微博是为了了解自己生活以

6、外的信息，而不是为了了解身边人的动态，微博更加倾向于一个了解人们想要认识的却很难在现实中认识的人的平台。通过表3-3-4分析出选择偶尔会浏览热门微博的大学生最多，占总人数的35.7%，而选择经常和总是的浏览热门微博的人也不少，分别占总人数的34.7%和22.8%，只右极少数的同学选择从不浏览热门微博，占总人数的6.8%。浏览热门微博已经成为了大学生玩微博时的重要组成部分，更多的大学生选择通过浏览热门微博来获取当天的热点信息。通过表3-3-5,选择偶尔会对热门微博发表评论的大学生最多，占总人数的45.5%，第二多的是从不对热门微博发表评论，占总人数的2

7、4.6%，而选择经常和总是的人占少数，分别为21.8%和8.1%。这说明，大学生虽然对热门微博充满兴趣，但是大多数人只是抱着看看的态度，并不参与其中微博多种多样，我们很难辨清哪条微博是真哪条微博是假，就需要考察大学生在转发一条是否会考虑其真实性。通过表3-3-6,选择偶尔会考虑微博真实性的同学最多，占总人数的36.8%，经常和总是考虑微博真实性的人也不少，分别占总人数的32.2%和20.2%;从不考虑微博真实性的人最少，占总人数的10.8%。由此可知，大多数大学生对于微博上的信息并不选择盲目相信，而是会考虑其真实性。通过表3-3-7可以看出，选择偶尔

8、会改变看法的同学最多，占总人数的50.3%，经常改变看法的人第二多，占总人数的29.2%，选择从不和总是的人