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单身人群调查报告单身人群调查报告(精选6篇)在学习、工作生活中，我们都不可避免地要接触到报告，其在写作上具有一定的窍门。
那么大家知道标准正式的报告格式吗？以下是细心的小编给大伙儿收集的单身人群调查报告【精选6篇】，欢迎参考阅读，希望大家能够喜欢。
单身人群调查报告篇一在快节奏的现代生活中，随着社会经济结构的变迁、教育水平的提升以及个人价值观的多元化，单身现象已成为社会不可忽视的群体特征之一。
单身，这一曾经可能被视为人生阶段过渡状态的身份，如今正逐渐转变为越来越多人主动选择或被动接受的生活方式。
为了深入了解单身人群的生活状态、心理需求、价值观念以及对未来生活的规划，我们特此开展本次单身人群调查，通过科学的数据收集与分析，为社会各界提供关于单身群体的全面视角，促进对单身文化的理解和尊重，同时为相关服务行业的发展提供数据支持。
一、调查目的与意义1、揭示单身人群的基本特征：包括年龄分布、性别比例、职业背景等，以描绘单身人群的基本轮廓。
2、探索单身原因：分析促使个体选择单身生活的内外部因素，如个人追求、经济压力、社交环境等。
3、了解生活状态与心理需求：考察单身人群在日常生活、情感交流、休闲娱乐等方面的行为习惯及心理需求。
4、评估社会支持与认知：探讨社会对单身人群的态度变化，以及单身人群自身对社会认知的感受。
5、展望未来趋势：基于当前数据，预测单身现象的发展趋势，及其对社会经济、文化等方面可能产生的影响。
二、调查方法本次调查采用线上问卷与线下访谈相结合的'方式，覆盖了不同年龄段、职业背景、地域分布的单身人群。
问卷设计兼顾全面性与深度，确保能够收集到丰富多样的信息。
同时，通过随机抽样与目的性抽样相结合，确保样本的代表性和广泛性。
三、调查结果1、基本特征：调查显示，单身人群主要集中在25-35岁之间，高学历群体占比较高，职业分布广泛，但IT、金融、教育等行业较为集中。
2、单身原因：个人发展与职业追求成为主要驱动力，同时经济独立、享受自由生活也是重要原因。
单身人群调查报告单身人群调查报告在某一情况或事件需要弄清楚时，我们必须开展调查以搞清情况，调查的结果通常在调查报告上面呈现出来。
那么调查报告要注意什么内容呢？以下是小编整理的单身人群调查报告，希望能够帮助到大家。
当第一批90后已步入晚婚年龄。
调研发现，近七成单身男女对晚婚持赞成态度，认为心智成熟之后再结婚，能使婚姻更加稳定。
而在最佳的理想结婚年龄方面，最新理想晚婚年龄为30岁，其次为27岁。
可见，单身男女对待婚姻的态度变得更加谨慎。
单身男女平均相亲5次能遇见爱情今天正值“520”，珍爱网发布其《2019Q1单身人群调查报告》，剖析单身人群婚恋关键数字，洞察数字背后的最新婚恋趋势。
调查显示，单身男女首次相亲年龄不到23岁，近半数95后拥有相亲经验;平均相亲5次能遇见爱情;90后恋爱经历不足2次，95后平均空窗期超2年;2个月为追爱黄金时间，“2、3、5式”为最新婚恋节奏;告别“七年之痒”，婚姻“两年之痒”来临;超五成单身男女存款不足3万，两成“90后有志青年”存款超25万。
首次相亲年龄不到23岁平均相亲5次能遇见爱情据官方数据显示，中国单身人口已经达到2.4亿，年轻的单身群体数量庞大，相亲也成为社交常态。
调查显示，38%的单身男女首次相亲年龄不足23岁，24%的单身男女为23-25岁。
当单身现象成为普遍社会问题时，相亲已成为脱单主要方式之一，而不再只是大龄单身男女的'选择。
而从年龄来看，四成95后已经有了相亲经历。
可见，中国相亲新趋势：首批95后开始相亲，相亲年龄呈现出低龄化的趋势。
在调查珍爱网恋爱成功会员时发现，平均相亲5次即可遇见爱情摆脱单身。
深入研究发现，七成单身男女均有相亲经验，其中，四成单身男女每年相亲次数3次，三成单身男女每年相亲次数5次。
2个月为追爱黄金时间95后平均空窗期超2年数据显示，近九成单身人群恋爱次数不足3次，其中，两成单身男女为“母胎单身”(恋爱次数为零)。
就90后数据来看，近七成单身90后恋爱经历不足2次，其中，两成为“母胎单身”。
单身青年调查小结报告根据对单身青年调查的结果分析，总结报告如下：调查范围：本次调查针对的是18-30岁的单身青年群体，共有500名被调查者，男女比例基本均衡。
调查结果：1. 单身比例高：调查结果显示，超过60%的被调查者是单身青年，只有约40%的人有恋爱伴侣。
2. 年龄分布：单身青年群体中，20-25岁的年龄段占比相对较高，约占总人数的40%。
3. 婚姻观念：超过80%的单身青年认为婚姻是人生的重要部分，但只有不到40%的人觉得婚姻是必须的，大部分人对婚姻持有积极但不强迫的态度。
4. 单身原因：被调查者提到的最主要的单身原因是缺乏机会（约45%），其次是对恋爱/婚姻的不安全感（约30%），还有一部分人认为自身条件不够好（约25%）。
5. 交友方式：绝大部分单身青年通过朋友介绍（约60%）和社交软件（约40%）来结识可能的恋爱对象；另外，有约20%的人喜欢参加各类社交活动来扩展社交圈。
6. 恋爱观念：有近70%的单身青年认为恋爱需要时间的相处和了解，只有不到30%的人相信恋爱是一见钟情的事情。
7. 婚姻观念的变化：约70%的调查对象认为婚姻是一生一世的承诺，而另外约30%的人认为婚姻可以是一个相互支持的伙伴关系。
调查结论：1. 单身青年比例较高，这可能与现代社会快节奏、压力大、个人追求等因素有关。
2. 单身青年普遍认为婚姻是人生重要的一部分，但对婚姻的态度较为灵活，对合适的伴侣持开放态度。
3. 针对单身原因，可以提供更多的恋爱机会和交友平台，提高单身青年结识异性的机会。
4. 单身青年普遍认同恋爱需要时间和了解，没有过于理想化的恋爱观念。
5. 婚姻观念较为保守，认为婚姻是一种相互承诺和支持的关系。
根据以上调查结果，我们可以得出以下建议：1. 提供更多的社交平台和活动，为单身青年提供更多的恋爱机会。
2. 加强对婚姻观念的宣传和教育，帮助单身青年更理性地看待婚姻。
3. 推动社会提供更多的婚姻和家庭支持政策，减轻单身青年的经济压力和担忧。
男女单身的调查报告
数字100市场研究公司在2011年7月13日，通过数字100在线样本库（Assuredsample?）在态度8调查网全国范围内对694位受访者进行了问卷调查，其中单身受访者的比例占49%，已婚受访者的比例占51%，男性问卷占52%、女性问卷占48%，受访者的性别比例基本平衡，年龄分布基本与互联网人群相符。
56.4%的受访者表示认同，非单身男性的认同率较高
从数据上看41.2%的受访者表示比较同意，15.2%的受访者表示非常同意，24%的受访者表示反对，而非单身男性受访者表示比较同意的比例高于其他群体。
67%的受访者表示身边有但不多，非单身群体的比例高于单身群体非单身群体的关注度较高，所以比例要高于单身群体，但在单身群体中也有三成男性认为自己身边存大的比例较高。
五成受访者表示自己没有过这样的时期，非单身群体与单身群体有与没有的比例截然相反
在有过这样时期的受访者中，独处惯了、对恋爱失去信心、被动不善于表达是主要的几个表现，女性的比例要高于男性，而男性在容易说教与过于紧张上的比例要高于女性。
近六成受访者表示调整心态比较重要，女性的比例要高于男性，男性认为找个人尝试一下与多听些过来人的经验比例要高于女性，女性认为总结失败原因的比例也要高于男性。
一位统计师与女友的感情分析报告
我是一名统计师，对数据分析非常的有兴趣，不论从工作上还是生活上。
我喜欢记录数据，并分析他们。
今年是我与女友相处的第三年，期间我记录了很多数据，如今拿来进行分析以及预测我们能否结婚。
其意义是巨大的。
通过三年的数据对比，经过多种分析模型的应用，证明了我与女友成家的概率一直在增长，这点我还是比较欣慰的，至少我们的时间得到了有效的利用，这个月比上个月成家的概率增长了19.27%，预测下月成婚的概率为76%，看到这个数字后，心理有了无形的压力，当然也很开心。
目前有了女友后，我的时间比例分配：工作时间占了70%，和女朋友一块时间为20%，和朋友单独一块时间仅为10%，这是一个估算数字，不过还是很靠近事实的，通过分析，我的工作占用了我太多时间，我要调整，把时间多分配给女友和家人。
我的收支增长情况，单身以前挣得少，花的也少，有了女友一年以后入不敷出，，每月的收入竟然为负的了，女友看到这条数据一定会很开心，唉，可怜的我呀。
两年过后，我决心努力工作，结果收入翻了一翻，一直到现在增长迅速，但和女友的花销却减少了，女友真的太好了，竟然为我省钱。
我也对和女友的幸福指数和吵架指数做了相关性和趋势分析，明显一开始我们之间是无比幸福的，随着时间的增长，吵架次数有增多趋势，不过明显变缓，幸福指数今年到以后预测会有一个平滑趋势。
现在男女单身现状分析报告引言单身现象在当代社会越来越普遍，成为一种社会现象。
但是，男性和女性单身现状并不完全相同。
本报告将从不同角度分析男女单身现状，并探讨背后的原因。
男性单身现状与原因单身比例根据最新的统计数据，男性单身比例呈现上升趋势。
在年龄段相对青年时期（20-35岁），男性单身比例远高于女性，其中40%的男性单身，而同年龄段的女性单身比例为30%。
原因分析1. 婚前交往观念变化：现代社会，许多男性更倾向于长期婚前交往，而不急于结婚。
他们更注重事业发展和个人自由而不愿轻易承担责任。
2. 经济压力：随着现代生活成本的上升，男性面临着更多的经济压力。
他们追求更高的生活水平和经济独立，因此更倾向于拖延婚姻。
3. 社会失衡：在一些地方，男女比例失衡严重。
男性数量超过女性的地区，男性单身比例相对较高。
4. 喜爱自由生活：一些男性认为单身能够拥有更多的自由和个人空间，因此愿意保持单身状态。
女性单身现状与原因单身比例女性单身现象同样在社会中呈现增长态势。
然而，在年过30后，女性单身比例相对上升更为明显。
45岁及以上女性单身比例高达50%。
原因分析1. 职业发展追求：现代女性更注重职业追求。
她们希望在事业上取得成功，将重心放在自己的职业发展上，而不是将婚姻作为首要目标。
2. 婚姻观念变化：女性对婚姻的要求和期望逐渐提高。
她们更希望找到一个有共同价值观和兴趣爱好的伴侣，而不仅仅是因为传统观念而结婚。
3. 社会压力：传统观念中，女性到了一定年龄必须结婚生子。
然而，现代社会女性受到来自家庭和社会的压力，但她们更注重个人选择，不愿意随便妥协。
4. 价值观变化：许多女性选择单身生活，因为她们更注重自我实现和个人成长，不想通过婚姻来获取身份认同。
总结与建议男女单身现状的出现有着多重原因。
经济压力、婚姻观念变化、职业追求等都是导致男女单身现象增加的因素。
针对这一现象，可以从以下几个方面进行改善：1. 教育观念改革：从小培养孩子正确的婚姻观念和人际交往能力，让他们明白婚姻是人生的一部分，但也并非唯一。
关于大学生恋爱问题的调查报告引言：恋爱是人类生活中普遍存在的社交行为，对于大学生而言，恋爱经历往往是他们校园生活中的一部分。
然而，大学生恋爱问题也面临着一系列的挑战和困扰。
本文通过对大学生进行调查和分析，旨在探讨大学生恋爱问题的现状、原因和应对方法，以期为大学生恋爱问题提供一定的指导与建议。
调查方法：本次调查采用问卷调查的方式，共有300名大学生参与。
我们对参与者的年龄、性别、学院、年级以及恋爱状态等进行了统计，以便全面了解大学生的恋爱问题。
调查结果：1. 大学生恋爱状态根据调查结果显示，超过70%的大学生处于单身状态，约20%的大学生有恋爱经历但目前单身，仅有不到10%的大学生处于稳定的恋爱关系中。
2. 大学生恋爱压力来源调查结果表明，大学生在恋爱问题上面临的压力主要来自于以下几个方面：2.1 学业压力：近40%的大学生认为学业压力是影响他们恋爱的主要因素。
他们认为恋爱会分散他们的注意力，导致学业成绩下降。
2.2 经济压力：约30%的大学生担心自己没有足够的经济基础来维持恋爱关系，如支付约会费用、购买礼物等。
2.3 社交压力：有近20%的大学生表示他们害怕被他人指责或排斥，担心恋爱关系会影响他们在社交圈中的形象和地位。
3. 大学生恋爱问题的原因3.1 紧张和不自信：约60%的大学生认为自己在恋爱问题上存在紧张和不自信的情绪，导致他们难以主动追求喜欢的对象。
3.2 社交圈子狭窄：超过50%的大学生表示他们的社交圈子相对狭窄，面临着缺乏机会结识潜在伴侣的问题。
3.3 对未来的焦虑：约40%的大学生担心恋爱会影响他们的未来发展，如就业、升学等。
4. 大学生恋爱问题的应对方法4.1 增强自信：大学生应该注重培养自己的自信心，积极参加社交活动，拓宽自己的社交圈子，提高与异性交往的能力。
4.2 理性面对压力：大学生在恋爱问题上应该理性面对学业、经济和社交压力，建立正确的人际关系观念，学会合理安排自己的时间和资金。
调查单身人口调查报告调查主题：单身人口调查报告调查目的：1. 了解单身人口的主要特征和原因；2. 探讨单身人口的生活方式和心理状态；3. 分析单身人口对未来婚姻和家庭的看法。
调查方法：本次调查采用了问卷调查的方式，共有300名单身人参与，主要以年龄、性别、教育程度、居住城市等因素为样本进行统计。
调查结果：1.特征和原因：根据调查结果，单身人口的主要特征如下：（1）年龄：该调查中，年龄集中在25-35岁之间的人较多，占总数的60%；（2）性别：男性单身人口稍多于女性，分别占总数的45%和55%；（3）教育程度：高等教育水平的单身人口较多，占总数的70%；（4）居住城市：一线城市的单身比例较高，占总数的50%。
调查显示，单身人口的主要原因如下：（1）个人选择：超过60%的单身人口表示喜欢独立自主的生活，并享受单身状态所带来的自由和机会；（2）工作压力：超过40%的单身人口表示工作忙碌，没有时间和精力来经营感情关系；（3）经济压力：不足30%的单身人口认为经济原因是他们单身的原因之一；（4）对婚姻的焦虑：接近20%的单身人口表示对婚姻有恐惧心理，并害怕失去个人自由。
2.生活方式和心理状态：（1）生活方式：超过70%的单身人口表示有自己的兴趣爱好，并享受独立自主的生活方式；（2）社交圈：大部分单身人口有较为丰富的社交圈，并能够与朋友和家人保持密切联系；（3）孤独感：约40%的单身人口表示有时会感到孤独，但并不会因此而感到不快乐；（4）幸福感：超过50%的单身人口表示目前的生活状态较为满意。
3.对未来婚姻和家庭的看法：（1）期待婚姻：超过60%的单身人口表示对未来有结婚的期望，并认为婚姻是人生的一种重要体验；（2）对伴侣的要求：大部分单身人口认为伴侣的品质、共同的兴趣爱好和相互支持是建立稳定婚姻的重要因素；（3）家庭观念：超过70%的单身人口认为家庭是生活的重要组成部分，并愿意为家庭做出牺牲。
结论：通过本次调查可以看出，单身人口在现代社会中占据较大的比例。
话说呢，这其实是我们概统小组（褚君、刘畅、韩冰、李铖）的小组作业，应广大人民同志的要求，特意发上来~~特别鸣谢：褚君、刘畅两位技术大牛！！！没有你们就没有这篇惊天地泣鬼神的报告！！有木有！！还有冰哥！！@起人来灰常给力！！一、问题提出从古到今，青年男女的恋爱总是大家评论的热门话题。
在中国古代，青年男女秉承父母之命、媒妁之言，通过媒婆相互共同，最终达成秦晋之好。
时至今日，社会风气自由开放，人们更加推崇给予当事人更大自主权的“婚姻自由，恋爱自由”之原则。
因此，选择伴侣的过程由一家之言逐渐演化成为多因素共同决定、相互影响的过程。
具体到大学生而言，由于绝大部分大学生基本已步入成年，对选择伴侣一事已具有一定的自主权与自由，如何能找到最佳的伴侣也成为不少大学生，尤其是男生所考虑的一件事。
而对于究竟何种特质左右着男生“脱光”与否一事，则是仁者见仁，智者见智。
因此，基于以上现状，我们觉得有必要影响对大学男生“脱光”的特质进行探究，以为广大寄希望于在大学生活中收获美满爱情的男生提供具有一定价值与说服力的指导。
二、研究设计（一）实验变量在进行待探究变量的选取时，我们从个人基本信息、生活习惯及恋爱预期三个方面出发进行变量的筛选，其中囊括了连续变量与离散变量，具体如下。
1.连续变量：身高（cm）体重（kg）当前平均绩点意愿为恋爱活动花费的金额上限2.离散变量：年级、现在恋爱状态（是或否）、是否具有恋爱经历（是或否）、进入大学的途径（正常高考、竞赛保送、自主招生）、每周花费在课程学习上的小时数（分段计量）、每周花费在社团活动方面的小时数（分段计量）、在电子游戏方面花费的小时数（分段计量）、各类社交网络方面花费的小时数（分段计量）、每周洗澡的次数每学期剪发的次数、平均每餐饭需要的米饭量、体质健康测试的成绩、《思想道德修养与法律基础》总评成绩、平均每月所需的生活费（分段计量）（二）问卷研究1.问卷目的：充分收集现象，为对总体进行估计提供基础。
2.问卷设计问卷主要由三部分构成：其一，向被调查者说明本组研究目的，并向其承诺问卷调查结果将被严格保密。
其二，个人信息部分，针对被调查者个人的基本状况的调查部分。
其三，主要问题部分，针对被调查者对于各问题偏好的调查部分。
3.问卷测试、发放与回收在正式发放问卷之前，我们首先打印了15份纸质版问卷在私下进行小范围的发放，通过被调查者的反馈与建议，我们对问卷中的措辞及选项设计的不当进行了更正。
正式问卷的发放采用专业的问卷网站“问卷星”进行。
问卷发放采取在人人网等社交网站平台上对符合条件的被调查者（男生）进行邀请的方法。
据统计，本组问卷页面的访问人次达到449次（其中独立IP数为262），最终有效答卷为137份，完成率为30.51%。
三、数据统计与分析（一）统计结果描述1.性别分布由于本研究针对男生进行，因此本次问卷回答者均为男性。
2.年级分布本次接受调查者普遍为本科全日制在校大学生（除两人为研究生），其中，各年级人数分布如下：Figure 1 年级分布由上图可以看出，本次调查中大二年级的同学占绝大多数，达51.2%，其次为大一同学，占23.36%，大三与大四同学分别占到14.6%与9.49%，本科以上学历者仅占到1.46%。
3.现在所处感情状态与感情经历Figure 2 目前感情状态Figure 3 感情经历由上图可以看出，在本次的被调查人群中，目前无伴侣者约占到总人数的3/4，而有伴侣者仅占到1/4。
在目前无伴侣的调查者中，约1/2（总样本的3/8）的调查者曾有过感情经历，而另外1/2（总样本的3/8）还未曾有过感情经历。
4.入学途径Figure 4 入学途径在关于入学途径的调查中，通过普通高考进入大学的被调查者占绝大多数，达到67.15%；其次为自主招生，占到19.71%；竞赛保送的同学占到13.14%。
5.身高本次被调查者的总体身高分布情况，及对应正态分布图线如上图所示。
据统计，本次调查中，被调查者身高的样本均值为175.86cm，标准差为5.38。
其中，中位数为176cm，众数为170cm，最大值与最小值分别为192cm与160cm。
6.体重本次被调查者总体体重分布情况，及正态分布图线如上图所示据统计，本次调查中，被调查者体重的样本均值为66.56kg，标准差为8.01。
其中，中位数与众数均为65kg，最大值与最小值分别为87kg与50kg。
7.平均绩点本次被调查者总体绩点分布情况，及正态分布图线如上图所示（由于被调查人群中大一年级同学尚未得知其平均绩点，因此仅选择了非大一年级同学的剩余92份调查结果）据统计，本次调查中，被调查者体重的样本均值为3.33，标准差为0.31。
其中，中位数为3.37，众数为3.25，最大值与最小值分别为3.85与2.39。
（二）交叉分析1.年级与平均身高方差分析：单因素方差分析（年级对于平均身高的影响）SUMMARY组（年级）观测数求和平均方差4 12 2117 176.4167 26.628793 19 3351 176.3684 36.801172 61 10564.72 173.1921 527.75981 31 5429 175.129 26.31613方差分析差异源SS df MS F P-value F crit组间226.9944 3 75.66481 0.2695 0.84728 2.680811组内33410.41 119 280.7597总计33637.4 122以上为通过ANOVA法，对获得的身高值与所在年级的数据处理之后的结果。
我们发现，观测到的数据的p-value=0.84728，非常大，因此我们可以认为，原假设“μ1=μ2=μ3=μ4”可以被接受。
这个同样可以通过F值的比较看出来。
由上表我们看出，在α=0.05的条件下，F3,119,0.05=2.680811，而观测到的F值为0.2695，远小于前者，因此我们同样可以得出结论，原假设应当被接受。
所以，我们得出结论，年级对于男生的身高没有很大的影响。
2. 年级与平均体重的影响方差分析：单因素方差分析（年级对于平均体重的影响）SUMMARY组（年级）观测数求和平均方差4 12 809 67.41667 68.083333 19 1249 65.73684 44.649122 61 4078 66.85246 65.33621 31 2051 66.16129 77.47312方差分析差异源SS df MS F P-value F crit组间31.82613 3 10.60871 0.161914 0.921786 2.680811组内7796.967 119 65.52073总计7828.793 122同样的，P-value 明显高于显著性水平，因此我们得出结论：年级对于男生的体重没有显著影响。
3.出生地与绩点方差分析：单因素方差分析（地域对于绩点的影响）SUMMARY组（地区）观测数求和平均方差1 17 56.99 3.352353 0.0421322 76 250.34 3.293947 0.163931方差分析差异源SS df MS F P-value F crit组间0.04739 1 0.04739 0.332526 0.565599 3.945694组内12.96892 91 0.142516总计13.01631 92类似的，我们做出了不同地域的同学的平均绩点的差异比较。
组1是来自一线城市的同学的数据，组2是来自其他地区城市的同学的相应数据。
我们在本次研究中把“一线城市”定义为：北京，上海，广州，重庆，天津，香港，台北。
通过ANOVA表我们看出，“一线城市”同学的平均绩点要比其他城市同学的要稍微高一点点，可是差别并不显著，因为P-value 也较大。
因此我们认为，来自不同地区的同学的成绩并不存在显著的差异。
4.身高与体重由上表及残差图我们可以看出，由回归得出的β0以及β1的P-value的值都很小，说明身高与体重是具有显著的线性相关关系的。
F检验的显著性水平和残差图都让我们相信，这个回归模型是可行且有效的。
因此，该结果检验了一个大家公认的道理，体重与身高水平间是具有明显的相关性的。
（三）针对影响脱光与否的变量的探究1.样本数据的整理由于大一新生缺乏体侧和GPA等数据，而我们推测这些数据应该与是否脱光有一定联系，所以做出了两个样本，Sample1包含大二至大四的93位同学的数据，包括体测与GPA等数据，Sample2包括大一到大四所有有效问卷的所有变量数据。
由于问卷设计的问题，对于恋爱史这个问题的回答，如果已经脱光的人这个问题就直接跳转了，所以所有已经脱光的同学的第三题回答都是“跳过”，造成做Logistic回归时，百分百匹配的错误结果。
2.logistic回归模型理论回顾及应用1）Logistic 回归理论：Logistic回归模型是一种概率模型，适合于病例—对照研究、随访研究和横断面研究，且结果发生的变量取值必须是二分的或多项分类。
可用影响结果变量发生的因素为自变量与因变量，建立回归方程。
令：y=1 发病（阳性、死亡、治愈等），y=0 未发病（阴性、生存、未治愈等）发病的概率记为P，它与自变量x1, x2,…,xp之间的Logistic回归模型为：可知，不发病的概率为：经数学变换得：定义：Logistic变换即为：流行病学的常用指标优势比（odds ratio,OR)或称比数比，定义为：暴露人群发病优势与非暴露人群发病优势之比。
即Xi的优势比为：2）Logistic回归模型在本研究中的应用A. Sample1分析：l 变量说明l Logistic regressionNumber of obs = 127LR chi2(15) = 4.90Prob > chi2 = 0.9930Log likelihood = -71.335948 Pseudo R2 = 0.0332B. Sample 2分析l Logistic regressionNumber of obs = 93LR chi2(19) = 19.76Prob > chi2 = 0.4091Log likelihood =-44.253338 Pseudo R2 = 0.1825C.回归结果分析观察伪R方，为0.1825，因为是取实际数据而且对于总的人口来说，大小为93的样本略小，所以模型拟合度较低也是在接受范围之内。
观察P值，可以发现x6和x18是显著的，分别代表GPA和填写问卷用时，他们的Odds Ratio 均为正，分别是10.43962和.9904828，Odds ratio代表的是自变量对因变量变化率的关联程度，由此我们发现相比于其他的变量GPA显著与是否脱光具有正相关性，但是由于不清楚因果顺序，我们并不能断定是“是否脱光”导致高GPA，还是高GPA导致了更容易脱光。
