博士    41    20.2%
    合计    203     100%
专业    理科    26    12.81%
    工科    128    63.05%
    经管    49    24.14%
    合计    203     100%
根据表3-2可知，本次调查对象中男生比例为59.61%，略高于女生比例，考虑到南京理工大学这样一个理工类学校，这个比例分配较为合理。从年级情况来看，各个年级的分配也较均匀。而专业类型，主要是从理科、工科和经管三个专业取样，可以看出工科的样本比例较高，这也与南京理工大学是一所理工类院校有关。
（2）数据库使用经验
表3-3数据库使用经验
        小计    比例
使用时间    未使用    0    0%
    1年以下    40    19.7%
    1~2年    55    27.09%
    2~3年    56    27.59%
    3年以上    52    25.62%
    合计    203     100%
使用频率    每月少于一次    45    22.17%
    每月若干次    84    41.38%
    每周若干次    54    26.6%
    每天都会使用    20    9.85%
    合计    203     100%
用户数据库使用经验是本次研究是否成功可靠的因素之一。根据表3-4，本次的调查对象都使用过科技文献数据库，且使用年限为3年或以上的比例达到了25.62%，使用2~3年的比例为27.59%，这两个比例都很高，说明本文调查对象的选取合理。数据库使用频率用户经验和忠诚度的重要体现。根据表3-5，每天都使用数据库的比例为9.85%，每周若干次的比例为26.6%，而每月若干次的比例达到了41.38%，这些数字都说明了用户使用数据的频率很高。这两点也为本文的调查数据增加了可靠性。
3.2.2  各个变量的描述性分析
各个观测变量的描述主要从最大值、最小值、均值、标准差、偏度和峰度进行。其中均值考察样本的集中趋势，最大值、最小值和标准差考察样本的离散，偏度和峰度考察样本的分布。结构方程模型要求数据符合正态分布的估计要求。结构方程模型对数据的分布特征特别敏感，尤其是违背多元正态性或者数据有很高的峰度和偏度值。正态性必然要影响卡方统计值，并且在决定系数显著性的关键值中创造上偏。因此，在考察样本时，变量的偏度和峰度的研究不可或缺。
（1）主体特征
表3-6主体特征各观察变量描述
        样本数量    最小值    最大值    均值    标准差    偏度    峰度
人格    性格    203    1    5    3.17    1.26    -0.270    -0.972
    认知风格    203    1    5    2.79    1.124    0.099    -0.997
能力    认知能力    203    1    5    3.88    0.758    -0.481    0.173 基于科技文献数据库的下载行为和引用行为形成机理及影响因素研究(12):http://www.youerw.com/guanli/lunwen_7565.html