开学了开学了

要说开学有什么好处

那就不得不提到——生活费了

上大学前，生活的重心都是分数、高考。但迈入大学之后，生活就变得多姿多彩了。生活费在手，快乐我有。

不过，对于家长而言，给多少生活费却是个难题，给多了怕孩子过度消费，给少了又担心孩子在学校不够花。

那么，大学生每月给多少生活费才合适呢？大家的生活费都花哪了呢？

话不多说，直接往下看。

大学生每月多少生活费合适？

有人说，1500够啦！

有网友反驳，不够。加上买衣服和生活用品，2000才勉强刚好。

还有在校大学生直接罗列出自己的生活费开支，所有消费都加上去生活费是2500元。

众说纷纭莫衷一是，为此，我们做了个问卷调查——《大学生生活费情况调查》，结果如下：

总的来说，大学生生活费可分为以下几个等级。

笑着活下去型：一个月500—1000元，日常饮食需要精打细算，基本告别任何聚餐或娱乐活动。

温饱满足型：一个月1000—1500元，吃饭、生活用品花销基本hold住，但如果加上网购、社交，这个生活费有点捉襟见肘。

奔赴小康型：一个月1500—2000元，在二线城市可以生活的很好，但若是在北上广深上学，物价不低，可能就刚刚满足。

小资富足型：一个月2000—3000元，基本吃穿住行可以搞定，若没有大的开支需求，甚至还能存个余钱。

我去大佬型：一个月5000元以上，啥也不说了，就一个字：壕。

大学生生活费都花哪了

生活费给多少的问题，简直就是父母和孩子的顶级拉扯，父母觉得给够了，孩子觉得不够花。

那大学生的生活费都花去哪了？

根据问卷调查结果显示，大学生生活费主要用于日常饮食、学习方面以及网购。

其中有256个学生每月饮食花费500至800元，有164人每月饮食花费800至1000元。

可见饮食消费才是大学生的大额支出。

985/211学生的生活费更高

有意思的来啦！

前面通过频数分析可以看到大学生每月生活费多少以及主要花哪了。

但其实通过差异性分析中的卡方检验，我们还发现不同学校的生活费也有明显差距。

划重点：卡方检验主要是比较定类变量与定类变量之间的差异性分析。通过统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度，实际观测值与理论推断值之间的偏离程度就决定卡方值的大小，如果卡方值越大，二者偏差程度越大；反之，二者偏差越小。

首先，我们将数据上传至SPSSPRO网站。 然后，找到卡方检验，拖拽变量，开始分析。

最后，系统自动分析出结果，卡方检验分析结果表及卡方交叉热力图如下

卡方检验分析的结果显示，显著性P值为0.000***，水平上呈现显著性，拒绝原假设，因此数据存在显著性差异。

根据卡方检验的结果：

985/211学生中生活费1500元以上的占比78% 一本学生中生活费1500元以上的占比55%

二本学生中生活费1500元以上的占比36%

大专学生中生活费1500元以上的占比15%

由此可见，学校对于生活费的影响也很重要，普遍来看，学校越好生活费越高。

这些因素影响生活费标准

通过以上分析，我们得知学校会影响生活费标准，但除此之外，家庭收入、兴趣爱好、专业也会影响生活费高低，那么到底哪个因素占主导呢？

探究这个问题，我们可以借助灰色关联分析模型来分析。

什么是灰色关联分析？

灰色关联分析是指对一个系统发展变化态势的定量描述和比较的方法，其基本思想是通过确定参考数据列和若干个比较数据列的几何形状相似程度来判断其联系是否紧密，它反映了曲线间的关联程度。

如何用灰色关联分析各因素和生活费的关联度？

首先，将收集好的数据，上传至SPSSPRO——我的数据 然后，选择灰色关联分析，拖拽变量，点击开始分析

最后，系统自动分析出专业结果，直接查看结果

结合上述关联系数结果进行加权处理，最终得出关联度值，使用关联度值针对4个评价对象进行评价排序；关联度值介于0~1之间，该值越大代表其与“参考值”(母序列)之间的相关性越强，也即意味着其评价越高。

因此，家庭收入对生活费影响最大，关联度为0.968；其次是学校城市，关联度为0.847。

换而言之，家庭收入越高，所给予的生活费多，学校城市在一二线城市，生活费相对而言也会更高。

尾声

大学生一个月多少生活费够花呢？

答案是因人而异、因城而异。

但不管生活费多少，还是要合理计划理性消费！

可不能因为追求快乐，而月初花钱一时爽，月末吃土泪两行噢