| 标题 | 中国大学生消费的分析 |
| 范文 | 吴甜甜+张艺馨+常悦 [摘 要]根据山东科技大学280名大学生的消费抽样调查资料，分析了大学生消费的差异及原因，通过频数分析、独立样本T检验、单因素方差分析等方法得出消费差异与家庭、性别有关，理性消费是主流。同时针对目前大学生消费的一些不合理现象，提出了想让大学生理性消费应从外部环境和他们自身引导的建议。 [关键词]大学生消费；频数分析；独立样本T检验；单因素方差分析 [DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2017.24.099 现如今，大学生作为一个特殊的消费群体受到的关注越来越高。由于大学生年龄较小，群体较特殊，他们的消费心理和行为不同于社会其他消费群体。一方面，他们有着旺盛的消费需求；另一方面，他们经济上尚未获得独立，消费受到很大制约。消费观念的超前和消费实力的滞后，都对他们的消费产生了很大影响。因此，关注大学生的消费行为，分析大学生的消费差异，对引导他们理性消费具有深远的意义。本文以山东科技大学为例，以全校本科生为调查对象，采取按年级、性别、专业的不同进行分层抽样的方式进行了调查，共发放问卷300份，收回了283份，280份有效。其中大一78份，大二91份，大三111份；理工科180份，文科94份，其他類6份；男生147份，女生133份。在本调查问卷设计中，按照生活费的来源和去向设计了若干问题，包括单选，多选，排序与量表题。我们将从以下两大方面分析得到的有效统计数据，最终得到结论。 1 数据的统计分析 本次调查主要调查了学生一个月的日常消费支出，包括饮食、服装、日用品、学习用品、通讯、交往等方面。我们从以下两大方面进行分析。 1.1 对消费的总体情况的分析 （1）大学生每月生活费的基本情况 表1是关于大学生每月生活费的频数分析。有16.8%的学生月生活费在800以下，有60.7%的大学生生活费在800～1000元，只有22.5%的学生生活费超过1200元，事实证明，大学生中普通家庭还是占大多数，富裕家庭占少数。 对数据进行频数分析，由上表可得，53.6%的学生的生活费完全依赖家里，42.9%的学生主要靠家庭，部分靠自己获得，只有极少部分依靠自己或国家获得。这与现实情况和我们的传统文化有关，也反映了当代大学生对家庭的依赖过大，并且社会提供的勤工俭学的机会太少。随着各项制度的进一步完善，相信这种情况会得到改善。 1.2 对群体类别消费方式的比较 （1）大学生消费性格在性别上的差异 由独立样本T检验表可知，方差齐性，t检验值为3.797，对应的概率p-值为0.046<0.05，拒绝原假设，认为男女的消费性格有显著性差异，且女生得分比男生得分高，表明女生的消费比男生更情绪化，男生比女生在消费性格上更理智。 对认可程度题七（勤俭节约，精打细算是一种优良传统）取显著性水平为0.05，概率P-值为0.803>0.05，接受原假设，认为不同年级的学生对此观点的认可程度无显著性差异，从均值程度3.33可以看出大学生对勤俭节约持无所谓态度。 对认可程度题八（购买商品，会遵循买对的不买贵的原则）取显著性水平为0.05，概率P-值为0.231>0.05，接受原假设，认为不同年级的学生对此观点的认可程度无显著性差异，从均值程度1.91可以看出大学生对“买对不买贵”持一般认可态度。 对认可程度题九（我愿意花钱使自己更时尚）取显著性水平为0.05，概率P-值为0.056>0.05，接受原假设，认为不同年级的学生对此观点的认可程度无显著性差异，从均值程度2.31可以看出大学生对花钱使自己时尚持一般认可态度。 2 结 论 2.1 理性消费是大学生消费的主流 77.5%的大学生月生活费在1200元以下，只有22.5%的学生月生活费超过1200元。从本次调查中得知，饮食消费占很大比例，在有盈余时52.1%的学生都会存起来。 2.2 消费行为与性别有关，与年级无关 由独立样本T检验和单因素方差分析可得女生的消费比男生更情绪化，男生比女生在消费性格上更理智，不同年级之间对消费观点认可程度无显著性差异。 3 对引导大学生理性消费的建议 对学校：希望学校在发放助学贷款时，确保学生个人情况的真实性，让真正贫困又勤奋刻苦的同学得到资助。 对家长：父母要引导孩子正确消费，教育孩子艰苦朴素，理性消费，做好榜样。 对商家：引进物美价廉的商品，降低学生消费水平。 对学生：培养独立的理财能力、科学的消费观念，理性消费，不盲目攀比。 我们应重视培养以寄生性为主的大学生独立的理财能力、科学的消费观念，总的来说，应该让大学生回归理性消费（消费者在消费能力允许的条件下，按照追求效用最大化原则进行的消费），避免盲目攀比，构建一种文明健康的生活方式。 参考文献： [1]何晓群.多元统计分析[M].北京：中国人民大学出版社，2004：258-265. [2]朱智铭.由高校学生消费者函数引发教育公平性思考[J].上南京社会科学，2004（6）：55-57. [3]卢纹岱.SPSS for Windows统计分析[M].北京：电子工业出版社，2006：334-346. |
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