管理统计学调查分析报告

管理统计学调查报告
调查题目：大学校园宅居现象调查
班级：
小组成员：
指导教师：
目录
一、调查方案 (1)
1.1 调查背景 (1)
1.2 调查目的 (1)
1.3 调查对象 (1)
1.4 调查时间 (1)
1.5 调查方式 (1)
二、问卷 (1)
2.1 问卷设计 (1)
2.2 问卷发放/回收情况 (1)
2.3 问卷分析方法 (1)
三、数据分析 (2)
四、结论 (23)
4.1 影响宅居现象的因素 (24)
4.2 改变宅居现象的措施 (24)
附录 (25)
一、调查方案
1.1 调查背景
近年来，随着各高校的扩招，大学生数量已达到空前的规模，大学生是社会发展，构建中华民族伟大复兴中国梦的中坚力量，因此大学生群体中所存在的问题是不容小觑的。

大学生群体本应充满朝气与活力，是社会群体中积极向上的代表。

然而校园中却出现了很多的“宅男”、“宅女”，他们大都沉迷于网络游戏或极度依赖电脑和智能手机等现代化设备，缺乏斗志，生活颓废，理想意识淡薄。

时代进步、科技发达的今天，作为“电脑一代”的大学生，网络应用熟练，善于接受新鲜事物，但也容易被其诱惑沉迷其中，放弃与外界交流，与现实中的各种群体相隔开，消极避世，封闭在自己的小空间里。

而人从来就不是一种与社会分离的动物，因此作为青春与活力为代表的大学生更应该深深了解到群体以及沟通的重要性。

1.2 调查目的
①大学生是如何看待“宅男宅女”的；
②哪些因素判定一个人是否为“宅男宅女”；
③大学生中“宅男宅女”现象是否严重，是否值得学校和社会的关注与重视；
④改变这一现状可以从哪些方面入手。

1.3 调查对象
以天津工业大学学生为主。

1.4 调查时间
2014年12月21日
1.5 调查方式
本次调查采用随机问卷调查方式。

二、问卷
2.1 问卷设计
问卷主要从性别，年级，生活习惯和对宅居生活的态度等方面进行设计，具体见附件。

2.2 问卷发放/回收情况
本次发放问卷160份，回收160份，有效问卷158份，有效率为98.75%。

2.3 问卷分析方法
利用SPSS软件环境对问卷进行分析，主要采用描述统计分析中的频率分析和列联表分
析，比较均值中的独立样本t 检验和单因素分析，以及双变量相关分析和线性回归分析。

三、数据分析
我们根据回收回来的158份有效问卷，用1、2、3、4、5…代表各问题选项A 、B 、C 、D 、E …，将数据录入到SPSS 中，用图表形式和特征量对题目进行分析。

本调查旨在研究各因素对宅居现象有无显著影响，故将问题9作为因变量。

此处应注意的是，问题9的统计是一个个人主观评价，从个人主观心理来看，大多数同学不愿意承认自己的宅居特质，所以对于选择选项A 和B 的同学，可以认为其具有宅居特质，对于选择选项C 的同学，则具有一定的宅居倾向。

首先对问题9进行频数统计：
表1
自己符合宅居特质情况
Frequency
Percent Valid Percent
Cumulative Percent Valid
符合 20 12.7 12.7 12.7 大多符合
49 31.0 31.0 43.7 不大符合 62 39.2 39.2 82.9 不符合 27 17.1 17.1 100.0
Total
158
100.0
100.0
图1
用SPSS对问题9进行频率分析，得出统计结果的分布情况（如表1），并画出分布饼图（如图1），可以得出选择A、B的同学有43%，选择C的有39.2%，也就是说，大约有82.9%的同学承认自己是“宅男”/“宅女”或有宅居倾向，只有17.1%的同学表示自己无宅居倾向。

下面对各个问题逐个分析。

问题1
图2
从图2可以看出，本次调查的对象男性占60%多，女性不到40%。

下面利用SPSS对本题进行相关性分析，分析其与问题9的相关性。

（一）独立样本检验
表2
独立样本检验
方差方程的
Levene 检验
均值方程的 t 检验
F Sig. t df Sig.(双
侧)
均值差值
标准误差
值
差分的 95% 置信区
间
下限上限
性别假设方差相等0.129 0.721 0.185 67 0.854 0.023 0.127 -0.23 0.277
假设方差不相
等
0.182 34.332 0.856 0.023 0.129 -0.238 0.285
由输出结果可以看到：
对于性别来说，F值为0.129，相伴概率为0.721，大于显著性水平0.05，接受原假设（即方差相等的假设），可以认为性别和宅居情况方差无显著相关性；然后看方差相等时T检验的结果，T统计量的相伴概率为0.854，大于显著性水平0.05，不能拒绝T检验的零假设，也就是说，性别和宅居情况不存在显著相关性。

另外从样本的均值差的95%置信区间看，区间跨0，这也说明性别和宅居情况不存在显著相关性。

（二）交叉列联表
表3
对称度量
值近似值 Sig.
Monte Carlo Sig.
Sig.
99% 置信区间
下限上限按标量标定相依系数0.082 0.785 0.788c0.777 0.798 有效案例中的 N 158
a. 不假定零假设。

b. 使用渐进标准误差假定零假设。

c. 基于 10000 采样表，启动种子为 2084698279 。

原假设
H: 性别和宅居特性没有相关关系
备择假设
1
H: 性别和宅居特性有相关关系
对于性别来说，近似值0.785
Sig=，大于显著性水平0.05，应接受原假设，拒绝备择假设，即性别和宅居特性不存在显著相关性。

（三）相关性
表4
相关性
性别自己符合宅居特质情况
性别Pearson 相关性 1 .045 显著性（单侧）.287 N 158 158
自己符合宅居特质情况Pearson 相关性.045 1 显著性（单侧）.287
N 158 158
从表4可以看出，性别与宅居特性之间的相关系数为0.045，T检验的显著性概率为0.2870.05
>，接受零假设，即两个变量之间无显著相关。

（四）回归性分析
表5
Anova a
模型平方和df 均方 F Sig.
1 回归0.269 1 0.269 0.319 0.573b 残差131.40
2 156 0.842
总计131.671 157
a. 因变量: 自己符合宅居特质情况
b. 预测变量: (常量), 性别。

表6 系数a
模型非标准化系数标准系数
t Sig.
B 的 95.0% 置信区间B 标准误差试用版下限上限
1 (常量) 2.490 0.220 11.331 0.000 2.056 2.925 性别0.085 0.151 0.045 0.565 0.573 -0.213 0.383
a. 因变量: 自己符合宅居特质情况
对以上结果进行分析：
（1）回归方程为：2.4900.085
Y X
=+（X是自变量性别，Y是因变量自己符合宅居特性情况）。

（2）方差分析表0.319
F=，0.573
Sig=，说明性别对宅居特性没有显著的线性影响。

（3）检验。

a.回归方程检验
根据表6可知，0.5730.005
Sig=>,所以回归方程不显著。

b.系数
0.5730.005
Sig=>，所以不通过。

综上所述，该回归方程不成立，说明二者之间用当前模型进行回归没有统计学支持，应该换一个模型来进行回归。

问题2
图3
从图3可以看出，本次调查对象主要集中在大三学生上，由于大一新生、大四学生活动
和任务多，有许多“身不由己”的因素，可见大三学生具有一定的代表性。

下面对其与问题9的相关性进行分析。

（一）独立样本检验
表7
由输出结果可以看到：
对于年级来说，方差相等时T 检验的结果，T 统计量的相伴概率为0.361，大于显著性水平0.05，不能拒绝T 检验的零假设，也就是说，年级和宅居特性不存在显著相关性。

（二）交叉列联表
表8
对称度量
值
近似值 Sig.
Monte Carlo Sig.
Sig.
99% 置信区间
下限
上限 按标量标定
相依系数
0.341 0.054
0.054c
0.048
0.060
有效案例中的 N
158
a. 不假定零假设。

b. 使用渐进标准误差假定零假设。

c. 基于 10000 采样表，启动种子为 2145213106 。

对于年级来说，近似值0.054Sig ，大于显著性水平0.05，应接受原假设，即年级和宅居特性不存在显著相关性。

独立样本检验
方差方程的 Levene
检验
均值方程的 t 检验
F
Sig.
t
df
Sig.(双侧)
均值差值
标准误差
值
差分的 95% 置信
区间
下限
上限
年级
假设方差相
等
0.388
0.535
0.921
67
0.361
0.190
0.206
-0.222 0.601
假设方差不
相等
0.825 28.636 0.416 0.190 0.230 -0.281 0.661
（三）相关性
表9
相关性
自己符合宅居特质情况年级
自己符合宅居特质情况Pearson 相关性 1 0.032 显著性（单侧）0.343 N 158 158
年级Pearson 相关性0.032 1 显著性（单侧）0.343
N 158 158
从表9可以看出，年级与宅居特性之间的相关系数为0.032，T检验的显著性概率为0.343>0.05，接受零假设，表明两个变量之间无显著相关。

（四）回归性
表10
系数a
模型非标准化系数标准系数
t Sig.
B 的 95.0% 置信区间B 标准误差试用版下限上限
1 (常量) 2.525 0.217 11.630 0.000 2.096 2.954 年级0.031 0.077 0.03
2 0.404 0.687 -0.121 0.183
a. 因变量: 自己符合宅居特质情况
对以上结果进行分析：
（1）回归方程为： 2.5250.031
Y X
=+（X是自变量年级，Y是因变量自己符合宅居特性情况）
（2）回归方程检验：根据表10可知，0.6870.005
Sig=>，所以回归方程不显著。

问题
3
图4
由于本校为理工类学校，所以调查对象中有4/5为理工类学生。

下面对其与问题9的相关性进行分析。

（一）独立样本检验
表11
独立样本检验
方差方程的 Levene 检验 均值方程的 t 检验
F
Sig.
t
df
Sig.(双侧)
均值差值
标准误差值
差分的 95% 置信区间 下限
上限
专业类别
假设方差相等
0.023 0.881 -0.075 67 0.940 -0.007 0.095 -0.196 0.182
假设方差不相等
-0.074 34.233
0.941 -0.007
0.096 -0.203
0.188
由输出结果可以看出：
对于专业类别来说， F 值为0.023，相伴概率为0.881，大于显著性水平0.05，不能拒绝
方差相等的假设，可以认为专业和自己符合宅居特性情况方差无显著相关性。

（二）交叉列联表
表12
对称度量
值近似值 Sig.
Monte Carlo Sig.
Sig.
99% 置信区间
下限上限按标量标定相依系数0.117 0.536 0.543c0.530 0.556 有效案例中的 N 158
a. 不假定零假设。

b. 使用渐进标准误差假定零假设。

c. 基于 10000 采样表，启动种子为 1205274874 。

对于专业类别来说，近似值0.536
Sig ，大于显著性水平0.05，应接受原假设，即专业和宅居特性不存在显著相关性。

（三）相关性
表13
相关性
自己符合宅居特质情况专业类别
自己符合宅居特质情况Pearson 相关性 1 -0.108 显著性（单侧）0.089 N 158 158
专业类别Pearson 相关性-0.108 1 显著性（单侧）0.089
N 158 158
从表13可以看出，专业类别与宅居特性之间的相关系数为-0.108，T检验的显著性概率为0.089>0.05，接受零假设，表明两个变量之间无显著相关。

（四）回归性
表14
系数a
模型非标准化系数标准系数
t Sig.
B 的 95.0% 置信区间B 标准误差试用版下限上限
1
(常量) 3.054 0.338 9.036 0.000 2.386 3.721 专业类别-0.247 0.183 -0.108 -1.352 0.178 -0.609 0.114
a. 因变量: 自己符合宅居特质情况
对以上结果进行分析：
（1）回归方程为： 3.0540.247
Y X
=-（X是自变量专业类别，Y是因变量自己符合宅居特性情况）。

（2）回归方程检验：根据表14可知，0.1780.005
Sig=>，所以回归方程不显著。

问题4
图5
上图为调查对象性格分布饼图，下面分析其与问题9的相关性。

（一）独立样本检验
表15
独立样本检验
方差方程的
Levene 检验
均值方程的 t 检验
F Sig. t df Sig.(双
侧)
均值差
值
标准误差
值
差分的 95% 置信
区间
下限上限
性
格
假设方差相等7.567 0.008 1.735 67 0.087 0.355 0.205 -0.053 0.764 假设方差不相等 1.469 26.161 0.154 0.355 0.242 -0.142 0.852 由输出结果可以看出：
从样本的均值差分的95%置信区间看，区间跨0，这也说明性格和宅居特性不存在显著
相关性。

（二）交叉列联表
表16
对称度量
值近似值 Sig.
Monte Carlo Sig.
Sig.
99% 置信区间
下限上限按标量标定相依系数0.297 0.084 0.083c0.076 0.090 有效案例中的 N 158
a. 不假定零假设。

b. 使用渐进标准误差假定零假设。

c. 基于 10000 采样表，启动种子为 1965724200 。

对于性格来说，近似值Sig.=0.084，大于显著性水平0.05，应接受原假设，即性格和宅
居特性不存在显著相关性。

（三）相关性
表17
相关性
自己符合宅居特质情况性格
自己符合宅居特质情况Pearson 相关性 1 0.122 显著性（单侧）0.063 N 158 158
性格Pearson 相关性0.122 1 显著性（单侧）0.063
N 158 158
从表17可以看出，性格与宅居特性之间的相关系数为0.122，T检验的显著性概率为0.063>0.05，接受零假设，表明两个变量之间无显著相关。

（四）回归性
表18
系数a
模型非标准化系数标准系数
t Sig.
B 的 95.0% 置信区间B 标准误差试用版下限上限
1 (常量) 2.278 0.226 10.067 0.000 1.831 2.724 性格0.133 0.086 0.12
2 1.540 0.126 -0.038 0.304
a. 因变量: 自己符合宅居特质情况
对以上结果进行分析：
（1）回归方程为： 2.2780.133
Y X
=+（X是自变量性格，Y是因变量自己符合宅居特性情况）
（2）回归方程检验：根据表18可知，0.1260.005
Sig=>,所以回归方程不显著。

问题5
图6
从上图可以看出，有60%的同学参加过一些社会活动，也有近40%的学生没参加过。

下面对其与问题9的相关性进行分析。

（一）单因素方差分析
表19
单因素方差分析
参加社会组织状况
平方和df 均方 F 显著性
组间0.167 3 0.056 0.232 0.874
组内37.048 154 0.241
总数37.215 157
α=，检验参加社会组织活动是否对符合宅居特质有影响，假设参加社会组织活取0.05
动对宅居特质没有影响，从方差分析表可以看出，由于显著性0.874>0.05，所以接受原假设，参加社会组织活动对宅居特质没有影响。

（二）交叉列联表分析
表20
对称度量
值近似值 Sig.
Monte Carlo Sig. Sig.
99% 置信区间
下限上限
按标量标定相依系数0.067 0.871 0.885c0.876 0.893 有效案例中的 N 158
a. 不假定零假设。

b. 使用渐进标准误差假定零假设。

c. 基于 10000 采样表，启动种子为 79654295 。

取0.05
α=，检验参加社会组织活动是否对符合宅居特质有影响，假设参加社会组织活动对宅居特质没有影响，从对称度量表可以看出，由于0.8710.05
Sig=>，所以接受原假设，即参加社会组织活动对宅居特质没有影响。

（三）相关性分析
表21
相关性
自己符合宅居特
质情况参加社会组织状
况
自己符合宅居特质情况Pearson 相关性 1 0.022 显著性（单侧）0.392 N 158 158
参加社会组织状况Pearson 相关性0.022 1 显著性（单侧）0.392
N 158 158
取0.05
α=，检验参加社会组织状况是否与符合宅居特质相关，假设参加社会组织状况与宅居特质无关，从表21可以看出，性别与宅居特质之间的相关系数为0.022，T检验的显著性概率为0.392>0.05，接受原假设，表明两个变量之间无显著相关。

（四）回归分析
表22
系数a
模型非标准化系数标准系数
t Sig.
B 的 95.0% 置信区间B 标准误差试用版下限上限
1
(常量) 2.550 0.220 11.581 0.000 2.115 2.985 参加社会组织状况0.041 0.151 0.022 0.276 0.783 -0.256 0.339
a. 因变量: 自己符合宅居特质情况
对以上结果进行分析：
（1）回归方程为： 2.5500.041
Y X
=+（X是自变量性格，Y是因变量自己符合宅居特性情况）
（2）回归方程检验：根据表22可知，0.7830.005
Sig=>,所以回归方程不显著。

问题6
图7
从图7可以看出，大部分同学表示其在宿舍的时间约为2~4小时，比较适中。

下面对其与问题9的相关性进行分析。

（一）单因素方差分析
表23
单因素方差分析
每天在宿舍的时间
平方和df 均方 F 显著性
组间16.595 3 5.532 6.328 0.000
组内134.627 154 0.874
总数151.222 157
取0.05
α=，检验每天在宿舍的时间是否对符合宅居特质有影响，假设每天在宿舍的时间对宅居特质没有影响，从方差分析表（表23）可以看出，由于显著性0.000<0.05，所以拒绝原假设，参加社会组织活动对宅居特质有明显影响。

（二）交叉列联表分析
表24
对称度量
值近似值 Sig.
Monte Carlo Sig. Sig.
99% 置信区间
下限上限
按标量标定相依系数0.381 0.002 0.001c0.000 0.002 有效案例中的 N 158
a. 不假定零假设。

b. 使用渐进标准误差假定零假设。

c. 基于10000采样表，启动种子为 1310155034。

取0.05
α=，每天在宿舍的时间是否对符合宅居特质有影响，假设参加社会组织活动对宅居特质没有影响，从对称度量表（表24）可以看出，由于0.0020.05
Sig=<，所以拒绝原假设，参加社会组织活动对宅居特质有显著影响。

（三）相关性分析
表25
相关性
自己符合宅居特
质情况
每天在宿舍的时间
自己符合宅居特质情况
Pearson 相关
性
1 -0.285**显著性（单侧）0.000 N 158 158
每天在宿舍的时间
Pearson 相关
性
-0.285** 1 显著性（单侧）0.000
N 158 158
**. 在0.01 水平（单侧）上显著相关。

取0.05
α=，检验每天在宿舍的时间是否与符合宅居特质相关，假设每天在宿舍的时间与宅居特质无关，从表25可以看出，性别与宅居特性之间的相关系数为-0.285，T检验的显著性概率为0.000<0.05，拒绝原假设，表明两个变量之间有明显相关。

（四）回归分析
表26
系数a
模型非标准化系数标准系数
t Sig.
B 的 95.0% 置信区间B 标准误差试用版下限上限
1
(常量) 3.228 0.181 17.804 0.000 2.870 3.587 每天在宿舍的时间-0.266 0.072 -0.285 -3.712 0.000 -0.407 -0.124
a. 因变量: 自己符合宅居特质情况
对以上结果进行分析：
（1）回归方程为： 3.2280.266
Y X
=-（X是自变量性格，Y是因变量自己符合宅居特性情况）
（2）回归方程检验：根据表26可知，0.0000.005
Sig=<，所以回归方程显著。

问题7
图8
从图8可以看出，有约40%的同学每周参加锻炼次数为0~1次，另有约30%的同学表示每周参加锻炼次数为1~2次，仅有大概8%的同学每周锻炼次数在3次以上，可见大学生缺乏锻炼的这一现象愈发严重。

下面对其与问题9的相关性进行分析。

（一）单因素分析
表27
单因素方差分析
每周参加锻炼次数
平方和df 均方 F 显著性
组间8.709 3 2.903 3.258 0.023
组内137.222 154 0.891
总数145.930 157
α=，检验每周参加锻炼次数是否对符合宅居特质有影响，假设每周参加锻炼次取0.05
数对宅居特质没有影响，从方差分析表（表27）可以看出，由于显著性0.023<0.05，所以拒绝原假设，参加社会组织活动对宅居特质有明显影响。

（二）交叉列联表分析
表28
对称度量
值近似值 Sig.
Monte Carlo Sig. Sig.
99% 置信区间
下限上限
按标量标定相依系数0.306 0.061 0.055c0.049 0.061 有效案例中的 N 158
a. 不假定零假设。

b. 使用渐进标准误差假定零假设。

c. 基于 10000 采样表，启动种子为 1585587178。

取0.05
α=，检验每天每周参加锻炼次数是否对符合宅居特质有影响，假设每周参加锻炼次数对宅居特质没有影响，从对称度量表（表28）可以看出，由于0.0610.05
Sig=>，所以接受原假设，参加社会组织活动对宅居特质没有影响。

（三）相关性分析
表29
相关性
自己符合宅居特
质情况每周参加锻炼次
数
自己符合宅居特质情况Pearson 相关性 1 0.237**显著性（单侧）0.001 N 158 158
每周参加锻炼次数Pearson 相关性0.237** 1 显著性（单侧）0.001
N 158 158
**. 在0.01 水平（单侧）上显著相关。

取0.05
α=，检验每周参加锻炼次数是否与符合宅居特质相关，假设每周参加锻炼次数与宅居特质无关，从表29可以看出，性别与宅居特性之间的相关系数为0.237，T检验的显著性概率为0.001<0.05，拒绝原假设，表明两个变量之间有明显相关性。

（四）回归分析
表30
系数a
模型非标准化系数标准系数
t Sig.
B 的 95.0% 置信区间B 标准误差试用版下限上限
1
(常量) 2.175 0.158 13.726 0.000 1.862 2.488 每周参加锻炼次数0.225 0.074 0.237 3.051 0.003 0.080 0.371
a. 因变量: 自己符合宅居特质情况
对以上结果进行分析：
（1）回归方程为： 2.1750.225
Y X
=+（X是自变量性格，Y是因变量自己符合宅居特性情况）
（2）回归方程检验：根据表30可知，0.0030.005
Sig=<，所以回归方程显著。

问题8
图9
如图9所示，大约有一半的同学认为宅居生活也是一种生活方式，无所谓褒贬，也有30%多的人表示虽然能接受这种生活方式，但是自己不愿意成为那样的人。

下面对其与问题9进行相关性分析。

（一）单因素分析
表31
单因素方差分析
对宅居生活的态度
平方和df 均方 F 显著性
组间12.023 3 4.008 8.016 0.000
组内76.996 154 0.500
总数89.019 157
取0.05
α=，检验对宅居生活的态度是否对符合宅居特质有影响，假设对宅居生活的态度对宅居特质没有影响，从方差分析表（表31）可以看出，由于显著性0.000<0.05，所以拒绝原假设，参加社会组织活动对宅居特质有明显影响。

（二）交叉列联表分析
表32
对称度量
值近似值 Sig.
Monte Carlo Sig. Sig.
99% 置信区间
下限上限
按标量标定相依系数0.428 0.000 0.000c0.000 0.000 有效案例中的 N 158
a. 不假定零假设。

b. 使用渐进标准误差假定零假设。

c. 基于 10000 采样表，启动种子为 1451419960 。

取0.05
α=，检验对宅居生活的态度是否对符合宅居特质有影响，假设对宅居生活的态度对宅居特质没有影响，从对称度量表（表32）可以看出，由于0.0000.05
Sig=<，所以拒绝原假设，参加社会组织活动对宅居特质有显著影响。

（三）相关性分析
表33
相关性
自己符合宅居特
质情况对宅居生活的态
度
自己符合宅居特质情况Pearson 相关性 1 .318**显著性（单侧）.000 N 158 158
对宅居生活的态度Pearson 相关性.318** 1 显著性（单侧）.000
N 158 158
**. 在0.01 水平（单侧）上显著相关。

取0.05
α=，检验对宅居生活的态度是否与符合宅居特质相关，假设对宅居生活的态度与宅居特质无关，从表33可以看出，性别与宅居特性之间的相关系数为0.318，T检验的显著性概率为0.000<0.05，拒绝原假设，表明两个变量之间有明显相关。

（四）回归分析
表34
系数a
模型非标准化系数标准系数
t Sig.
B 的 95.0% 置信区间B 标准误差试用版下限上限
1
(常量) 1.719 0.223 7.703 0.000 1.278 2.159 对宅居生活的态度0.387 0.092 0.318 4.191 0.000 0.205 0.569
a. 因变量: 自己符合宅居特质情况
对以上结果进行分析：
（1）回归方程为： 2.7190.3887
Y X
=+（X是自变量性格，Y是因变量自己符合宅居特性情况）
（2）回归方程检验：根据表34可知，0.0000.005
Sig=<，所以回归方程显著。

四、结论
4.1 影响宅居现象的因素
由以上数据分析可得：性别、年级、专业等对宅居现象无明显影响；在宿舍时间长短、参加锻炼次数和对“宅居”的态度等对是否符合宅居特质影响较大。

首先，每天在宿舍时间长，依赖电脑与网络，参加实践活动少或根本不愿意参加实践活动，这样的学生有明显有“宅男”“宅女”倾向。

其次，就是“懒”，极度缺乏锻炼，作息时间不稳定，每天睡到自然醒，整天对着电脑，很少进行打球、跑步等体育活动，这种“懒”的现象可以清晰的界定“宅男”“宅女”。

再次，有些人认为虽然能接受宅居这种生活方式，但是自己不愿意成为那样的人，这样属于比较理智型的人，通常也不会发展成为“宅男宅女”。

而另一些对宅居生活明显支持态度的则很可能自身就是“宅男宅女”。

最后，是否有明确的理想和目标，对压力是勇于面对还是选择逃避的生活态度也都对宅居现象有影响。

4.2 改变宅居现象的措施
宅居现象会导致交际狭隘、个人语言表达交际能力下降，影响身体心理健康，更会影响人际交往能力，长期的宅居生活会使人与社会关系减弱，产生生活障碍、影响生活质量。

因此，对于帮助大学生走出宅居生活我们必须给予足够重视并采取相应措施。

对于个人来说，人的心灵需要不断的自我洗涤。

每个人的内心都有一种自我成长的力量，有种对生活的期待和渴求，做一个有明确目标的人并为之而奋斗，拒绝每天宅在宿舍与手机和电脑为伴，积极锻炼和参加社会活动，培养健康的身体和向上的心态。

遇到压力与挫折之时，要以积极的态度去应对，以乐观的心态去解决，决不可选择避世的方式。

对于学校来说，在帮助大学生走出“宅”的过程中，学校应该扮演起帮助者和辅导者的角色。

学校有责任为学生们营造出积极的、有活力的生活氛围，培养学生自律的意识和能力，避免学生产生“宅居是一种潮流，我就喜欢宅居这种方式”的错误观念。

要加强大学生闲暇时间的规划教育，通过建设体育设施与场馆、提高大学生社团质量、举办有新意的集体活动等方式，使大学生主动参与到体育锻炼、人际交往中。

高校的思政教育要注重点面结合，不仅要宏观把握，还要关注到重点人群，对于那些人际交往上存在障碍和宅居状况严重的同学，要给予积极的帮助，还可以进行个别的心理辅导，帮助他们早日走出困境。

对社会来说，大学生“宅一族”因其特殊性，应该受到特别关注，公众与媒体要给以客观的评价和定位。

切勿把它当作一种流行趋势加以渲染，造成宅一族是时尚典范的假象，使得大学生跟风效仿，对于宅居一族，公众和媒体要去了解、理解他们，并帮助他们。

在全社会的共同努力下，帮助大学生健康的成长。

附录
调查问卷
（）1.您的性别
A、男
B、女
（）2、您的年级
A、大一
B、大二
C、大三
D、大四
E、本科以上
（）3、您的专业类别（）【难以界定就以高考时报考类别区分】
A、文史类
B、理工类
（）4、您的性格
A、内向
B、偏内向
C、偏外向
D、外向
（）5、您有参加学生会、社团或学校其他的组织吗？
A、有
B、没有
（）6、您平均每天大概待在寝室多久？【午休、晚间休息时间除外】
A、2小时以下
B、2~4小时
C、4~6小时
D、6小时以上
（）7、您每周参加几次锻炼？【每次达30min才可计为一次】
A、0~1次
B、1~2次
C、2~3次
D、3次以上
（）8、您怎么看待“宅男”、“宅女”生活？
A、挺好的，喜欢这种生活
B、也是种生活方式，无所谓褒贬
C、能接受，但不愿成为那样的人
D、完全不认同，必须转变
（）9、您认为您符合“宅男”/“宅女”的特质吗？
A、符合
B、大多符合
C、不大符合
D、不符合。