数据概要
统计时间:2023年
说明:
描述性统计
- 数据集中有多少学生?
- 数据集中学生的平均焦虑水平是多少?
- 有多少学生报告过心理健康问题的历史?
心理因素
- 有多少学生的自尊心水平低于平均水平?
- 有百分之多少的学生报告过抑郁经历?
生理因素
- 有多少学生经常头痛?
- 学生的平均血压水平是多少?
- 有多少学生评价自己的睡眠质量较差?
环境因素
- 有多少学生生活在噪音水平较高的环境?
- 有百分之多少的学生在居住条件中感到不安全?
- 有多少学生报告基本需求未得到满足?
学术因素
- 有多少学生将自己的学业表现评为平均水平以下?
- 学生报告的平均学业负担是多少?
- 有多少学生担心自己的未来职业?
社会因素
- 有多少学生感觉自己有强大的社会支持?
- 有百分之多少的学生曾经经历过欺凌?
- 有多少学生参与课外活动?
比较分析
- 焦虑水平与学业表现之间是否存在相关性?
- 睡眠质量较差的学生是否也报告更高的抑郁水平?
- 经历过欺凌的学生是否更有可能有心理健康问题的历史?
总体探索
- 在不同因素中(心理、生理、环境、学术、社会),有多少学生报告了负面经历或状况?
- 在比较不同因素时,是否有明显的趋势或模式?
- 根据数据集,每个因素中哪个具体特征对学生的压力影响最为显著?
数据指标:
字段名 | 说明 |
---|---|
anxiety_level | 焦虑水平;[0, 21],数字越大表示程度越高 |
self_esteem | 自尊水平;[0, 30],数字越大表示程度越高 |
mental_health_history | 心理健康病史;1:有,0:无 |
depression | 抑郁;[0, 27],数字越大表示程度越高 |
headache | 头痛问题;[0, 5],数字越大表示发生频率越高 |
blood_pressure | 血压问题;[1, 3],数字越大表示情况越严重 |
sleep_quality | 睡眠质量;[0, 5],,数字越大表示质量越高 |
breathing_problem | 呼吸问题;[0, 5],数字越大表示情况越严重 |
noise_level | 环境噪音水平; [0, 5],数字越大表示程度越高 |
living_conditions | 居住条件;[0, 5],数字越大表示条件越好 |
safety | 安全; [0, 5],数字越大表示程度越高 |
basic_needs | 基本需求满足情况;[0, 5],数字越大表示程度越高 |
academic_performance | 学业表现;[0, 5],数字越大表示水平越高 |
study_load | 学业负担;[0, 5],数字越大表示水平越高 |
teacher_student_relationship | 师生关系;[0, 5],数字越大表示水平越高 |
future_career_concerns | 未来职业担忧;[0, 5],数字越大表示水平越高 |
social_support | 社会支持;[0, 3],数字越大表示程度越强 |
peer_pressure | 同辈压力;[0, 5],数字越大表示程度越高 |
extracurricular_activities | 课外活动;[0, 5],数字越大表示频率越高 |
bullying | 霸凌问题;[0, 5],数字越大表示程度越高 |
stress_level | 压力水平;[0, 2],数字越大表示程度越高 |
数据示例:
anxiety_level | self_esteem | mental_health_history | depression | headache | blood_pressure | sleep_quality | breathing_problem | noise_level | living_conditions | safety | basic_needs | academic_performance |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
14 | 20 | 0 | 11 | 2 | 1 | 2 | 4 | 2 | 3 | 3 | 2 | 3 |
15 | 8 | 1 | 15 | 5 | 3 | 1 | 4 | 3 | 1 | 2 | 2 | 1 |
12 | 18 | 1 | 14 | 2 | 1 | 2 | 2 | 2 | 2 | 3 | 2 | 2 |
16 | 12 | 1 | 15 | 4 | 3 | 1 | 3 | 4 | 2 | 2 | 2 | 2 |
16 | 28 | 0 | 7 | 2 | 3 | 5 | 1 | 3 | 2 | 4 | 3 | 4 |
20 | 13 | 1 | 21 | 3 | 3 | 1 | 4 | 3 | 2 | 2 | 1 | 2 |
4 | 26 | 0 | 6 | 1 | 2 | 4 | 1 | 1 | 4 | 4 | 4 | 5 |
17 | 3 | 1 | 22 | 4 | 3 | 1 | 5 | 3 | 1 | 1 | 1 | 1 |
13 | 22 | 1 | 12 | 3 | 1 | 2 | 4 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 |
6 | 8 | 0 | 27 | 4 | 3 | 1 | 2 | 0 | 5 | 2 | 2 | 2 |
17 | 12 | 1 | 25 | 4 | 3 | 1 | 3 | 4 | 2 | 1 | 1 | 1 |
17 | 15 | 1 | 22 | 3 | 3 | 1 | 5 | 5 | 2 | 1 | 1 | 1 |
5 | 28 | 0 | 8 | 1 | 2 | 4 | 2 | 2 | 3 | 5 | 5 | 5 |
9 | 23 | 1 | 24 | 4 | 3 | 1 | 0 | 1 | 2 | 4 | 3 | 1 |
2 | 28 | 0 | 3 | 1 | 2 | 4 | 2 | 1 | 3 | 4 | 4 | 4 |
11 | 21 | 0 | 14 | 3 | 1 | 2 | 4 | 2 | 2 | 2 | 2 | 3 |
6 | 28 | 0 | 1 | 1 | 2 | 4 | 2 | 1 | 4 | 5 | 4 | 5 |
7 | 25 | 0 | 3 | 1 | 2 | 4 | 2 | 2 | 4 | 5 | 4 | 4 |
11 | 23 | 0 | 12 | 3 | 1 | 2 | 2 | 3 | 2 | 3 | 3 | 2 |
21 | 1 | 1 | 25 | 4 | 3 | 1 | 4 | 4 | 1 | 2 | 1 | 1 |
3 | 27 | 0 | 0 | 1 | 2 | 4 | 1 | 1 | 3 | 5 | 4 | 5 |
18 | 1 | 1 | 21 | 4 | 3 | 1 | 3 | 5 | 1 | 1 | 2 | 2 |
7 | 27 | 0 | 5 | 1 | 2 | 4 | 1 | 1 | 3 | 5 | 5 | 4 |
20 | 5 | 1 | 26 | 3 | 3 | 1 | 4 | 4 | 2 | 1 | 2 | 1 |
13 | 21 | 1 | 14 | 3 | 1 | 2 | 2 | 3 | 2 | 2 | 3 | 3 |
6 | 26 | 0 | 8 | 1 | 2 | 5 | 2 | 2 | 4 | 5 | 4 | 4 |
18 | 6 | 1 | 27 | 5 | 3 | 1 | 5 | 3 | 2 | 2 | 1 | 1 |
7 | 28 | 0 | 20 | 2 | 3 | 3 | 1 | 5 | 1 | 2 | 5 | 4 |
13 | 23 | 1 | 14 | 2 | 1 | 3 | 2 | 3 | 3 | 2 | 3 | 3 |
数据来源
https://www.kaggle.com
更新时间
年度更新