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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