應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)課程設(shè)計(jì)

1、應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)課程設(shè)計(jì)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)課程設(shè)計(jì)學(xué)學(xué) 院院 專專 業(yè)業(yè) 年年 級(jí)級(jí) 姓姓 名名 學(xué)學(xué) 號(hào)號(hào) 應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)課程設(shè)計(jì)1目錄目錄第一章第一章 應(yīng)屆畢業(yè)生對(duì)母校的懷念程度影響因素的多元線性回歸應(yīng)屆畢業(yè)生對(duì)母校的懷念程度影響因素的多元線性回歸 .11.1 引言.11.1.1 研究背景.11.1.2 問題的提出與描述.11.1.3 數(shù)據(jù)來源及樣本特征.21.2 建模與分析.21.2.1 模型建立.21.2.2 運(yùn)算與結(jié)果分析.31.2.3 模型的修正再運(yùn)算與結(jié)果分析.61.3 結(jié)論與思考.8第二章第二章 大學(xué)生對(duì)校園認(rèn)可度影響因素的因子分析大學(xué)生對(duì)校園認(rèn)可度影響因素的因子分析 .102.1 引言.102

2、.1.1 研究背景.102.1.2 問題的提出與描述.102.1.3 數(shù)據(jù)來源及樣本特征.102.2 建模與分析.112.2.1 模型建立.112.2.2 運(yùn)算與結(jié)果分析.112.2.3 模型的修正再運(yùn)算與結(jié)果分析.162.3 結(jié)論與思考.21第三章第三章 應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)課程總結(jié)及建議應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)課程總結(jié)及建議 .223.1 應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)課程總結(jié).223.2 應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)課程建議.23應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)課程設(shè)計(jì)2第一章 應(yīng)屆畢業(yè)生對(duì)母校的懷念程度影響因素的多元線性回歸1.1 引言1.1.1 研究背景今年是管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部成立三十周年，很幸運(yùn)的是，我們剛一入學(xué)就參與了各種院慶活動(dòng)。眼見各行各業(yè)、各個(gè)年齡段的校友齊聚

3、一堂，或攜其家眷，或白發(fā)斑斑，不遠(yuǎn)千里而來，我的心中很是感動(dòng)。大學(xué)的四年是我們一生中最寶貴的時(shí)光，我們的青春在這里揮灑綻放。不管將來到了什么地方，從事什么樣的工作，我們都時(shí)刻感恩母校對(duì)自己的培養(yǎng)、懷念母校的一草一木。另一方面，大學(xué)的繁榮昌盛、生生不息也在于培養(yǎng)出來的學(xué)生，能夠投桃報(bào)李、感恩母校。而一個(gè)學(xué)生對(duì)自己的母校的眷戀、懷念程度，也影響著他對(duì)母校的反饋。這一反饋，既體現(xiàn)在他對(duì)母校的宣傳，比如支持其子女親屬報(bào)考母校，也體現(xiàn)在他對(duì)母校的物質(zhì)貢獻(xiàn)上，比如捐贈(zèng)。國(guó)內(nèi)外已經(jīng)有關(guān)于捐贈(zèng)影響因素的研究。1.1.2 問題的提出與描述本文采用多元回歸的方法，對(duì)應(yīng)屆畢業(yè)生懷念母校程度的影響因素進(jìn)行分析，數(shù)據(jù)來

4、源于自編的調(diào)查問卷。其中，把應(yīng)屆畢業(yè)生對(duì)母校的懷念程度，作為因變量。它的測(cè)量，借鑒了南安普頓懷舊量表(Southampton Nostalgia Scale, SNS)，主要測(cè)量個(gè)人懷念母校的頻率和重要性,量表使用 7 點(diǎn)計(jì)分標(biāo)準(zhǔn)。這一量表，在以往對(duì)英國(guó)和美國(guó)被試的研究中問卷具有較好的信度(00.9),經(jīng)過初步修訂后的中文版量表,在本次研究應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)課程設(shè)計(jì)3中的 a 系數(shù)為 0.872。作為自變量的影響應(yīng)屆畢業(yè)生對(duì)母校懷念程度的因素，本文選取就業(yè)與否、學(xué)校層次、學(xué)習(xí)成績(jī)、科研競(jìng)賽、學(xué)生干部、社團(tuán)實(shí)踐、網(wǎng)絡(luò)活躍度幾個(gè)指標(biāo)，讓被調(diào)查者選擇適合自己的狀態(tài)，從而進(jìn)行計(jì)分。另外要說明的是，之所以選擇應(yīng)

5、屆畢業(yè)生，是考慮到隨著畢業(yè)年份增加、閱歷不斷增加的情況下，尤其是到暮年之后，可能對(duì)母校的懷念，更多的轉(zhuǎn)化為青蔥歲月的追憶，而且個(gè)人進(jìn)入社會(huì)后，不同的工作環(huán)境、生活閱歷會(huì)對(duì)人的性格態(tài)度造成比較大的影響，而這些，是很難測(cè)量的。另一方面，應(yīng)屆畢業(yè)生的數(shù)據(jù)，對(duì)于本人來說，是更容易獲取的。1.1.3 數(shù)據(jù)來源及樣本特征本文的數(shù)據(jù)來源于自編的網(wǎng)上調(diào)查問卷，回收有效問卷 71 份。樣本特征如下：男性校友 38 人，女性校友 33 人；狀態(tài)為“工作”的 46 人，狀態(tài)為“深造”的 25 人；學(xué)校層次上，985 院校 6 人，211 院校 18 人，普通一本 23 人，二本 18 人，三本及以下 6 人。該樣本

6、各種特征還是比較符合高等院校的特點(diǎn)的，有比較強(qiáng)的代表性。1.2 建模與分析1.2.1 模型建立因變量：Y（應(yīng)屆畢業(yè)生對(duì)母校的懷念程度）自變量：X1（虛擬變量，表示狀態(tài)，1 表示就業(yè)，0 表示深造）X2（學(xué)校層次）X3（學(xué)習(xí)成績(jī)）X4(競(jìng)賽科研)X5（學(xué)生干部）X6(社團(tuán)實(shí)踐)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)課程設(shè)計(jì)4X7（網(wǎng)絡(luò)活躍度）1.2.2 運(yùn)算與結(jié)果分析采用 SPSS18 進(jìn)行多元線性回歸分析，相關(guān)輸出結(jié)果如下及分析如下：（1）回歸方程的建立表1.1系數(shù)系數(shù)a a非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)共線性統(tǒng)計(jì)量模型B標(biāo)準(zhǔn) 誤差試用版tSig.容差VIF(常量)-.184.392-.470.640狀態(tài).353.170.1622

7、.075.042.6531.531學(xué)校層次.208.084.2182.491.015.5221.914學(xué)習(xí)成績(jī).059.080.054.728.469.7181.392競(jìng)賽科研.070.101.066.699.487.4542.203學(xué)生干部.178.106.1821.684.097.3432.918社團(tuán)實(shí)踐.291.107.3402.722.008.2563.9011網(wǎng)絡(luò)活躍度.250.061.2974.067.000.7471.338a. 因變量: 懷念程度則由表 1.1，可初步建立多元線性回歸方程 Y=-0.184+0.353X1+0.208X2+0.059X3+0.070X4+0.17

8、8X5+0.209X6+0.250X7下面根據(jù)軟件輸出結(jié)果對(duì)方程的可行性進(jìn)行分析。（2）回歸方程的擬合優(yōu)度檢驗(yàn)表1.2模型匯總模型匯總b b模型RR 方調(diào)整 R 方標(biāo)準(zhǔn) 估計(jì)的誤差Durbin-Watson1.865a.748.720.553672.121a. 預(yù)測(cè)變量: (常量), 網(wǎng)絡(luò)活躍度, 競(jìng)賽科研, 狀態(tài), 學(xué)習(xí)成績(jī), 學(xué)生干部, 學(xué)校層次, 社團(tuán)實(shí)踐。b. 因變量: 懷念程度由表1.2可以看出，R的平方=0.748，調(diào)整后的R的平方=0.720。樣本決定系數(shù)和調(diào)整樣本系數(shù)比較接近于 1，擬合度比較高，故通過擬合優(yōu)度檢驗(yàn)，認(rèn)為解釋變量應(yīng)該對(duì)被解釋變量有比較好的解釋能力。應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)課程

9、設(shè)計(jì)5（3）回歸方程的顯著性檢驗(yàn)表 1.3AnovaAnovab b模型平方和df均方FSig.回歸57.44778.20726.771.000a殘差19.31363.3071總計(jì)76.76070a. 預(yù)測(cè)變量: (常量), 網(wǎng)絡(luò)活躍度, 競(jìng)賽科研, 狀態(tài), 學(xué)習(xí)成績(jī), 學(xué)生干部, 學(xué)校層次, 社團(tuán)實(shí)踐。b. 因變量: 懷念程度由表1.3可以看出，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量的Sig.0.05，方程線性關(guān)系顯著。（4）回歸方程系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)由表1.1，除常數(shù)項(xiàng)外各系數(shù)t統(tǒng)計(jì)量的Sig.值分別為0.042、0.015、0.469、0.487、0.097、0.008、0.000，可知自變量X1、X2、X6、X7顯著

10、，即狀態(tài)、學(xué)校層次、社團(tuán)實(shí)踐、網(wǎng)絡(luò)活躍度對(duì)因變量懷念母校的程度具有顯著的影響。另外幾個(gè)自變量對(duì)因變量的回歸不顯著，可能是存在多重共線性的緣故，我們下面進(jìn)行多重共線性的檢驗(yàn)。（5）回歸方程多重共線性的診斷表1.4系數(shù)相關(guān)系數(shù)相關(guān)a a模型網(wǎng)絡(luò)活躍度競(jìng)賽科研狀態(tài)學(xué)習(xí)成績(jī)學(xué)生干部學(xué)校層次社團(tuán)實(shí)踐網(wǎng)絡(luò)活躍度1.000-.048-.045.149.046.306-.310競(jìng)賽科研-.0481.000.257-.512.122-.547-.286狀態(tài)-.045.2571.000-.150-.133-.237-.233學(xué)習(xí)成績(jī).149-.512-.1501.000-.033.343.063學(xué)生干部.046.

11、122-.133-.0331.000.038-.701學(xué)校層次.306-.547-.237.343.0381.000-.132相關(guān)性社團(tuán)實(shí)踐-.310-.286-.233.063-.701-.1321.000網(wǎng)絡(luò)活躍度.004.000.000.001.000.002-.002競(jìng)賽科研.000.010.004-.004.001-.005-.003狀態(tài).000.004.029-.002-.002-.003-.004學(xué)習(xí)成績(jī).001-.004-.002.006.000.002.0011協(xié)方差學(xué)生干部.000.001-.002.000.011.000-.008應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)課程設(shè)計(jì)6學(xué)校層次.002-.0

12、05-.003.002.000.007-.001社團(tuán)實(shí)踐-.002-.003-.004.001-.008-.001.011a. 因變量: 懷念程度表1.5相關(guān)性相關(guān)性懷念程度狀態(tài)學(xué)校層次學(xué)習(xí)成績(jī)競(jìng)賽科研學(xué)生干部社團(tuán)實(shí)踐網(wǎng)絡(luò)活躍度懷念程度1.000.553.428.082.385.690.792.476狀態(tài).5531.000.271.037.075.498.522.190學(xué)校層次.428.2711.000-.013.549.243.373-.136學(xué)習(xí)成績(jī).082.037-.0131.000.405.033.056-.093競(jìng)賽科研.385.075.549.4051.000.205.384-.0

13、08學(xué)生干部.690.498.243.033.2051.000.798.297社團(tuán)實(shí)踐.792.522.373.056.384.7981.000.378Pearson 相關(guān)性網(wǎng)絡(luò)活躍度.476.190-.136-.093-.008.297.3781.000懷念程度.000.000.250.000.000.000.000狀態(tài).000.011.378.267.000.000.056學(xué)校層次.000.011.456.000.020.001.129學(xué)習(xí)成績(jī).250.378.456.000.393.320.221競(jìng)賽科研.000.267.000.000.043.000.474學(xué)生干部.000.000.0

14、20.393.043.000.006社團(tuán)實(shí)踐.000.000.001.320.000.000.001Sig. （單側(cè)）網(wǎng)絡(luò)活躍度.000.056.129.221.474.006.001.懷念程度7171717171717171狀態(tài)7171717171717171學(xué)校層次7171717171717171學(xué)習(xí)成績(jī)7171717171717171競(jìng)賽科研7171717171717171學(xué)生干部7171717171717171社團(tuán)實(shí)踐7171717171717171N網(wǎng)絡(luò)活躍度7171717171717171關(guān)于多重共線性的診斷，我們可以從以下角度分析：由表1.4可以看出，學(xué)校層次與科研競(jìng)賽、學(xué)習(xí)成績(jī)

15、與科研競(jìng)賽、學(xué)生干部與社團(tuán)實(shí)踐，都存在比較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系，模型存在多重共線性現(xiàn)象。由表1.5可以看出，競(jìng)賽科研與學(xué)校層次、社團(tuán)實(shí)踐與狀態(tài)、社團(tuán)實(shí)踐與學(xué)生干部，具有相關(guān)關(guān)系，模型存在多重共線性現(xiàn)象。應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)課程設(shè)計(jì)7由表1.1可得，自變量的VIF都是小于10的，但是狀態(tài)、學(xué)習(xí)成績(jī)、網(wǎng)絡(luò)活躍度的容差接近1，說明存在共線性。（6）自相關(guān)檢驗(yàn)由表1.2可知，D-W統(tǒng)計(jì)量為2.121，DL=1.46,DU=1.77,模型無自相關(guān)問題。1.2.3 模型的修正再運(yùn)算與結(jié)果分析對(duì)模型應(yīng)用逐步回歸法進(jìn)行修正，SPSS的輸出結(jié)果及相關(guān)分析如下：（1）修正后回歸方程的建立表1.6系數(shù)系數(shù)a a非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)B

16、 的 95.0% 置信區(qū)間共線性統(tǒng)計(jì)量模型B標(biāo)準(zhǔn) 誤差試用版tSig.下限上限容差VIF(常量)1.187.1966.068.000.7971.5781社團(tuán)實(shí)踐.678.063.79210.764.000.553.8041.0001.000(常量).819.2323.536.001.3571.282社團(tuán)實(shí)踐.612.065.7149.386.000.482.742.8571.1672網(wǎng)絡(luò)活躍度.172.064.2052.700.009.045.300.8571.167(常量).198.288.687.495-.377.773社團(tuán)實(shí)踐.507.069.5927.376.000.370.645.6

17、731.486網(wǎng)絡(luò)活躍度.239.063.2853.787.000.113.365.7671.3033學(xué)校層次.234.072.2453.270.002.091.378.7711.297(常量).214.280.765.447-.345.773社團(tuán)實(shí)踐.438.074.5115.952.000.291.584.5551.803網(wǎng)絡(luò)活躍度.236.061.2813.849.000.113.358.7671.304學(xué)校層次.219.070.2293.129.003.079.359.7631.3104狀態(tài).371.164.1712.264.027.044.699.7211.388a. 因變量: 懷念

18、程度由表1.6，得到4個(gè)回歸方程：Y=1.187+0.678X6Y=0.819+0.612X6+0.172X7應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)課程設(shè)計(jì)8Y=0.198+0.234X2+0.507X6+0.239X7Y=0.214+0.371X1+0.219X2+0.438X6+0.236X7（2）修正后回歸方程的擬合優(yōu)度檢驗(yàn)表1.7模型匯總模型匯總e e模型RR 方調(diào)整 R 方標(biāo)準(zhǔn) 估計(jì)的誤差Durbin-Watson1.792a.627.621.644372.814b.663.653.616863.842c.709.696.577114.855d.730.714.560122.130a. 預(yù)測(cè)變量: (常量),

19、社團(tuán)實(shí)踐。b. 預(yù)測(cè)變量: (常量), 社團(tuán)實(shí)踐, 網(wǎng)絡(luò)活躍度。c. 預(yù)測(cè)變量: (常量), 社團(tuán)實(shí)踐, 網(wǎng)絡(luò)活躍度, 學(xué)校層次。d. 預(yù)測(cè)變量: (常量), 社團(tuán)實(shí)踐, 網(wǎng)絡(luò)活躍度, 學(xué)校層次, 狀態(tài)。e. 因變量: 懷念程度由表1.7知，模型1,模型2，模型3，模型4的擬合優(yōu)度都比較不錯(cuò)，并且是越來越高的。（3）修正后回歸方程的顯著性檢驗(yàn)表1.8AnovaAnovae e模型平方和df均方FSig.回歸48.110148.110115.870.000a殘差28.65069.4151總計(jì)76.76070回歸50.885225.44266.862.000b殘差25.87568.3812總計(jì)76

20、.76070回歸54.445318.14854.491.000c殘差22.31567.3333總計(jì)76.76070回歸56.054414.01344.667.000d殘差20.70666.3144總計(jì)76.76070a. 預(yù)測(cè)變量: (常量), 社團(tuán)實(shí)踐。b. 預(yù)測(cè)變量: (常量), 社團(tuán)實(shí)踐, 網(wǎng)絡(luò)活躍度。c. 預(yù)測(cè)變量: (常量), 社團(tuán)實(shí)踐, 網(wǎng)絡(luò)活躍度, 學(xué)校層次。d. 預(yù)測(cè)變量: (常量), 社團(tuán)實(shí)踐, 網(wǎng)絡(luò)活躍度, 學(xué)校層次, 狀態(tài)。e. 因變量: 懷念程度應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)課程設(shè)計(jì)9由表1.8可知，模型1,模型2，模型3，模型4的F統(tǒng)計(jì)量的Sig.的值都小于0.05，都是顯著的。（4）修

21、正后回歸方程系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)由表1.6知，模型1,模型2，模型3，模型4的系數(shù)都是顯著的。（5）修正后回歸方程的確立綜合以上分析可知，在都滿足方程顯著性和系數(shù)顯著性的條件下，模型4具有最高的擬合優(yōu)度，因此，模型4是最佳的回歸方程模型，即Y=0.214+0.371X1+0.219X2+0.438X6+0.236X71.3 結(jié)論與思考通過修正，我們得出的影響應(yīng)屆畢業(yè)生懷念母校程度的多元線性回歸方程Y=0.214+0.371X1+0.219X2+0.438X6+0.236X7其中，X1 代表狀態(tài)（1 表示就業(yè)，0 表示深造） ，X2 代表學(xué)校層次，X6 代表社團(tuán)實(shí)踐，X7 代表網(wǎng)絡(luò)活躍度。下面我們對(duì)

22、模型與實(shí)際生活的吻合度做一下比較：（1）從模型可以看出，狀態(tài)、學(xué)校層次、社團(tuán)實(shí)踐、網(wǎng)絡(luò)活躍度的系數(shù)都是正的。就業(yè)的應(yīng)屆畢業(yè)生比深造的具有更高的對(duì)母校的懷念程度，這一點(diǎn)是非?？梢岳斫獾?。因?yàn)檫M(jìn)入社會(huì)后，我們面臨激烈的職場(chǎng)生活，在生活方式、作息習(xí)慣以及身邊所接觸的人等很多方面都要經(jīng)過一段時(shí)間的不適應(yīng)期，這時(shí)候時(shí)常懷念母校、懷念自己無拘無束的大學(xué)生活，是很正常的；而讀研、出國(guó)等繼續(xù)深造的學(xué)生，相對(duì)來說環(huán)境變化不是很大，可能被讀研學(xué)校、出國(guó)城市的積極向上的環(huán)境所吸引，所以不至于產(chǎn)生很多思念母校的情感。（2）學(xué)校層次越高，越容易對(duì)母校產(chǎn)生懷念，這一點(diǎn)更是顯而易見。高水平的大學(xué)，不僅在生活、學(xué)習(xí)條件上優(yōu)越

23、，更是有一種優(yōu)良的傳統(tǒng)。校風(fēng)校訓(xùn)，對(duì)人一生都會(huì)有很大的影響。所以我們可以看到，越是優(yōu)秀學(xué)校出來的學(xué)生，將來回母校捐贈(zèng)的可能就越大。因?yàn)樗麄兏诱J(rèn)同母校，認(rèn)為自己的母?？梢援a(chǎn)生很好的社會(huì)效益。（3）社團(tuán)實(shí)踐、網(wǎng)絡(luò)活躍度，都與懷念母校的程度成正向關(guān)系。我們可以應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)課程設(shè)計(jì)10這樣理解，擁有較多社團(tuán)實(shí)踐和網(wǎng)絡(luò)活躍度的人，通常擁有較多的朋友，與學(xué)校相關(guān)機(jī)構(gòu)的接觸會(huì)更多。而對(duì)一個(gè)事物了解的越多，對(duì)它的記憶就越深刻，也越容易產(chǎn)生認(rèn)可，這樣在將來就越容易懷念的感情。另外，網(wǎng)絡(luò)活躍度，是可以一直持續(xù)下來的。在畢業(yè)后，在網(wǎng)絡(luò)上更活躍的人，更容易和大學(xué)同學(xué)聯(lián)系，也就更容易談及關(guān)于大學(xué)的話題，這樣就更容易產(chǎn)生

24、思念。（4）在模型中，學(xué)習(xí)成績(jī)、競(jìng)賽科研、學(xué)生干部對(duì)因變量是不顯著的。這一方面與自變量間的共線性有關(guān)，比如學(xué)校的層次對(duì)學(xué)習(xí)成績(jī)、競(jìng)賽科研是有很大的影響的，而學(xué)生干部與社團(tuán)實(shí)踐又是相關(guān)的。當(dāng)然，他們內(nèi)在的交叉影響關(guān)系還有很多。不過也說明，學(xué)習(xí)成績(jī)以至于科研、學(xué)生干部這些因素，對(duì)懷念母校的程度影響比較微弱，即學(xué)霸和科研狂人不一定比學(xué)渣更懷念母校。這可能是因?yàn)檫@些人在圖書館、實(shí)驗(yàn)室的時(shí)間比較多，沒有機(jī)會(huì)深入的了解學(xué)校，而他們深造、工作后，可能也比較關(guān)注于當(dāng)下的生活。（5）我們還可以從樣本來源的角度做一些分析，因?yàn)楸敬螁柧硎蔷W(wǎng)上調(diào)查問卷，所以回答問卷的人，往往都是網(wǎng)絡(luò)活躍度比較高、社團(tuán)實(shí)踐比較多的人。

25、總之，模型對(duì)現(xiàn)實(shí)生活的解釋能力還是不錯(cuò)的，沒有明顯違背我們?nèi)粘ＵJ(rèn)可的地方，至于一些我們通常認(rèn)為會(huì)對(duì)懷念母校程度有影響的學(xué)習(xí)成績(jī)等因素的不顯著，可能是很多原因造成的。而本文所采取的樣本量是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能說明問題的，要想得出更為準(zhǔn)確的結(jié)論，還是要加大樣本量的。從本文的結(jié)論，我們可以對(duì)大學(xué)的建設(shè)提供一點(diǎn)參考，比如加強(qiáng)校園網(wǎng)絡(luò)建設(shè)，如微信平臺(tái)、公共主頁等，從而加大學(xué)生的網(wǎng)絡(luò)參與度，還有就是給予學(xué)生更多參與實(shí)踐的機(jī)會(huì)，一些有意義的實(shí)踐，比如支教或是校慶志愿者的活動(dòng)，都是能給學(xué)生留下一生的美好回憶的?？傊?，對(duì)學(xué)校絲絲縷縷的回憶，都是學(xué)生投桃報(bào)李、回饋母校的活力源泉。應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)課程設(shè)計(jì)11第二章 大學(xué)生對(duì)校園認(rèn)可

26、度影響因素的因子分析2.1 引言2.1.1 研究背景評(píng)價(jià)一個(gè)大學(xué)的優(yōu)劣，最有發(fā)言權(quán)的就是生活在其中的學(xué)生。大學(xué)生，作為大學(xué)的服務(wù)、培養(yǎng)對(duì)象，對(duì)大學(xué)校園的認(rèn)可度，直接影響到大學(xué)教育的質(zhì)量。一個(gè)學(xué)生，只有對(duì)自己所在大學(xué)擁有一個(gè)較高的認(rèn)可度，才能以一個(gè)積極的心態(tài)度過在校期間的學(xué)習(xí)、生活時(shí)光，才能在畢業(yè)后懷著一種深深的美好的眷戀回饋母校。本文旨在應(yīng)用因子分析的方法，對(duì)影響學(xué)生對(duì)大學(xué)校園認(rèn)可度的客觀因素進(jìn)行分析，探尋存在其中的規(guī)律，從而對(duì)大學(xué)校園的建設(shè)，提出合理化建議。2.1.2 問題的提出與描述本文應(yīng)用因子分析的方法，通過自編調(diào)查問卷獲取數(shù)據(jù)，對(duì)影響大學(xué)生對(duì)校園認(rèn)可度的 15 個(gè)客觀因素進(jìn)行分析。這

27、15 個(gè)指標(biāo)分別是校園自然環(huán)境、宿舍條件、浴室條件、超市書店、校訓(xùn)校風(fēng)、學(xué)術(shù)報(bào)告、課程設(shè)置、文體活動(dòng)、教師水平、學(xué)習(xí)氛圍、網(wǎng)絡(luò)使用、日常管理、信息化建設(shè)、獎(jiǎng)勵(lì)評(píng)價(jià)體系、圖書館條件。其中要說明的是，網(wǎng)絡(luò)使用指有線、無線網(wǎng)絡(luò)的速度及便捷度，日常管理指校級(jí)和院級(jí)日常關(guān)于衛(wèi)生、安全等事項(xiàng)的管理，信息化建設(shè)在學(xué)生層面指選應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)課程設(shè)計(jì)12課系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)課程等。這些都在問卷中給予了解釋說明。2.1.3 數(shù)據(jù)來源及樣本特征本文的數(shù)據(jù)來源于自編的網(wǎng)上調(diào)查問卷，回收問卷 46 份，其中有效問卷34 份。樣本特征如下：男同學(xué) 18 人，女性校友 16 人；基本上平衡了學(xué)校層次、專業(yè)大類以及地區(qū)水平。2.2 建模

28、與分析2.2.1 模型建立變量定義如下：X1：校園自然環(huán)境 X2：宿舍條件 X3：浴室條件X4：超市書店 X5：校訓(xùn)校風(fēng) X6：學(xué)術(shù)報(bào)告X7：課程設(shè)置 X8：文體活動(dòng) X9：教師水平X10：學(xué)習(xí)氛圍 X11：網(wǎng)絡(luò)使用 X12：日常管理X13：信息化建設(shè) X14：獎(jiǎng)勵(lì)評(píng)價(jià)體系 X15：圖書館條件2.2.2 運(yùn)算與結(jié)果分析應(yīng)用 SPSS 軟件進(jìn)行因子分析的輸出結(jié)果及分析如下：（1）因子分析方法適用性分析表2.1KMOKMO 和和 BartlettBartlett 的檢驗(yàn)的檢驗(yàn)取樣足夠度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。.735近似卡方306.008df105Bartlett 的球形度

29、檢驗(yàn)Sig.000應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)課程設(shè)計(jì)13表2.2應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)課程設(shè)計(jì)14相關(guān)矩陣相關(guān)矩陣校園自然環(huán)境宿舍條件浴室條件超市書店校訓(xùn)校風(fēng)學(xué)術(shù)報(bào)告課程設(shè)置文體活動(dòng)教師水平學(xué)習(xí)氛圍網(wǎng)絡(luò)使用日常管理信息化建設(shè)獎(jiǎng)勵(lì)評(píng)價(jià)圖書館校園自然環(huán)境1.000.286.173.341.381.437.323.169.403.419.004.272.249.231.397宿舍條件.2861.000.739.284.551.535.385.283.357.293.408.575.330.336.550浴室條件.173.7391.000.175.384.370.402.172.337.286.440.559.254.247.4

30、51超市書店.341.284.1751.000.219.427.513.428.369.186.213.257.050.321.410校訓(xùn)校風(fēng).381.551.384.2191.000.764.675.234.746.678.121.279.198.597.703學(xué)術(shù)報(bào)告.437.535.370.427.7641.000.704.493.653.603.285.319.406.523.656課程設(shè)置.323.385.402.513.675.7041.000.463.696.613.283.325.324.646.703文體活動(dòng).169.283.172.428.234.493.4631.000.

31、339.281.404.029.393.323.338教師水平.403.357.337.369.746.653.696.3391.000.793.195.063.129.606.745學(xué)習(xí)氛圍.419.293.286.186.678.603.613.281.7931.000.121.192.050.697.694網(wǎng)絡(luò)使用.004.408.440.213.121.285.283.404.195.1211.000.277.356.309.257日常管理.272.575.559.257.279.319.325.029.063.192.2771.000.409.307.431信息化建設(shè).249.330

32、.254.050.198.406.324.393.129.050.356.4091.000.285.303獎(jiǎng)勵(lì)評(píng)價(jià).231.336.247.321.597.523.646.323.606.697.309.307.2851.000.675相關(guān)圖書館.397.550.451.410.703.656.703.338.745.694.257.431.303.6751.000Sig.（單側(cè)）校園自然環(huán)境.050.164.024.013.005.031.169.009.007.492.060.078.094.010應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)課程設(shè)計(jì)15宿舍條件.050.000.052.000.001.012.052.01

33、9.046.008.000.028.026.000浴室條件.164.000.161.013.016.009.165.025.050.005.000.073.079.004超市書店.024.052.161.107.006.001.006.016.145.114.071.389.032.008校訓(xùn)校風(fēng).013.000.013.107.000.000.091.000.000.247.055.131.000.000學(xué)術(shù)報(bào)告.005.001.016.006.000.000.002.000.000.051.033.009.001.000課程設(shè)置.031.012.009.001.000.000.003.00

34、0.000.052.030.031.000.000文體活動(dòng).169.052.165.006.091.002.003.025.054.009.435.011.031.025教師水平.009.019.025.016.000.000.000.025.000.135.361.234.000.000學(xué)習(xí)氛圍.007.046.050.145.000.000.000.054.000.248.138.389.000.000網(wǎng)絡(luò)使用.492.008.005.114.247.051.052.009.135.248.056.019.038.071日常管理.060.000.000.071.055.033.030.43

35、5.361.138.056.008.038.005信息化建設(shè).078.028.073.389.131.009.031.011.234.389.019.008.051.041獎(jiǎng)勵(lì)評(píng)價(jià).094.026.079.032.000.001.000.031.000.000.038.038.051.000圖書館.010.000.004.008.000.000.000.025.000.000.071.005.041.000應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)課程設(shè)計(jì)16在表 2 的上半部分，是原始變量的相關(guān)系數(shù)矩陣，存在許多比較高的相關(guān)系數(shù)，表 1 的下半部分是相關(guān)系數(shù)顯著性檢驗(yàn)的 Sig.值，其中存在很多小于0.05 的值，這些都說

36、明原始變量之間存在著較強(qiáng)的相關(guān)性，具有進(jìn)行因子分析的必要性。從表 1 中可以看出，KMO=0.735，說明可以進(jìn)行因子分析。Bartlett 球形檢驗(yàn)的 Sig.值是 0.000，因此可以進(jìn)行因子分析。（2）提取公共因子使用特征值大于 1 的方法，求出因子分析的初始解如下：表2.3公因子方差公因子方差初始提取校園自然環(huán)境1.000.738宿舍條件1.000.761浴室條件1.000.750超市書店1.000.609校訓(xùn)校風(fēng)1.000.795學(xué)術(shù)報(bào)告1.000.736課程設(shè)置1.000.745文體活動(dòng)1.000.784教師水平1.000.839學(xué)習(xí)氛圍1.000.821網(wǎng)絡(luò)使用1.000.718

37、日常管理1.000.756信息化建設(shè)1.000.487獎(jiǎng)勵(lì)評(píng)價(jià)1.000.653圖書館1.000.781提取方法：主成份分析。表 2.4解釋的總方差解釋的總方差初始特征值提取平方和載入旋轉(zhuǎn)平方和載入成份合計(jì)方差的 %累積 %合計(jì)方差的 %累積 %合計(jì)方差的 %累積 %16.75745.04945.0496.75745.04945.0494.80032.00032.00021.88512.57057.6181.88512.57057.6182.66417.76349.763應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)課程設(shè)計(jì)1731.3118.74366.3611.3118.74366.3612.02513.50163.2644

38、1.0196.79173.1531.0196.79173.1531.4839.88973.1535.9126.07779.2306.7104.73683.9667.5773.84587.8118.3912.60690.4169.3732.48892.90410.3142.09494.99811.2501.66596.66412.1871.24897.91213.141.93898.85014.114.75899.60715.059.393100.000提取方法：主成份分析。表 2.3 是因子分析的初始解，給出了所有變量的共同度數(shù)值。Extration 列是指定條件提取公因子時(shí)，原始變量的方差可

39、以被解釋的程度，可以看出，有些變量可以較好的被解釋，共同度達(dá)到 80%以上，有些變量甚至不到 50%，所以采用特征值大于 1 的方法提取公因子效果不是很理想。應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)課程設(shè)計(jì)18表 2.4 給出了 15 個(gè)因子解釋原始變量總方差的情況?？梢钥闯雒總€(gè)因子的方差貢獻(xiàn)度和累計(jì)貢獻(xiàn)度。按特征值大于 1 的方法提取了 4 個(gè)公因子，累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到 73.153%。說明提取的因子未能很好地提供原始數(shù)據(jù)信息。碎石圖反映的情況相同。綜上，該因子提取模型未能很好地概括原始數(shù)據(jù)信息，需要對(duì)模型進(jìn)行修正。2.2.3 模型的修正再運(yùn)算與結(jié)果分析選擇輸出 KMO 取樣切當(dāng)性檢驗(yàn)和 Bartlett 球形檢驗(yàn)等結(jié)果，采

40、用主成分分析法固定提取 5 個(gè)因子，并選用最大方差旋轉(zhuǎn)法對(duì)因子進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，輸出碎石圖、載荷圖等。（1）因子分析方法適用性分析KMO取樣切當(dāng)性檢驗(yàn)、Bartlett球形檢驗(yàn)輸出結(jié)果和相關(guān)矩陣同上，見表2.1，表2.2。（2）提取公共因子指定提取 5 個(gè)因子，輸出結(jié)果如下表2.5公因子方差公因子方差初始提取校園自然環(huán)境1.000.768宿舍條件1.000.785浴室條件1.000.809超市書店1.000.913校訓(xùn)校風(fēng)1.000.804學(xué)術(shù)報(bào)告1.000.749課程設(shè)置1.000.748文體活動(dòng)1.000.784教師水平1.000.843學(xué)習(xí)氛圍1.000.825網(wǎng)絡(luò)使用1.000.732應(yīng)用統(tǒng)計(jì)

41、學(xué)課程設(shè)計(jì)19日常管理1.000.757信息化建設(shè)1.000.922獎(jiǎng)勵(lì)評(píng)價(jià)1.000.663圖書館1.000.781提取方法：主成份分析。表2.6解釋的總方差解釋的總方差初始特征值提取平方和載入旋轉(zhuǎn)平方和載入成份合計(jì)方差的 %累積 %合計(jì)方差的 %累積 %合計(jì)方差的 %累積 %16.75745.04945.0496.75745.04945.0494.90832.72032.72021.88512.57057.6181.88512.57057.6182.63817.58850.30831.3118.74366.3611.3118.74366.3611.66411.09461.40241.019

42、6.79173.1531.0196.79173.1531.55010.33671.7375.9126.07779.230.9126.07779.2301.1247.49279.2306.7104.73683.9667.5773.84587.8118.3912.60690.4169.3732.48892.90410.3142.09494.99811.2501.66596.66412.1871.24897.91213.141.93898.85014.114.75899.60715.059.393100.000提取方法：主成份分析。應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)課程設(shè)計(jì)20由表 2.5 可以看出，變量可以較好的被解釋，

43、共同度達(dá)到 66.3%以上，所以提取 5 個(gè)公因子效果比較理想。表 2.6 給出了 15 個(gè)因子解釋原始變量總方差的情況，累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到79.23%。說明提取的因子能較好地提供原始數(shù)據(jù)信息。因子分析碎石圖進(jìn)一步說明提取 5 個(gè)因子是比較合適的。綜上，該因子提取模型很好地概括原始數(shù)據(jù)信息。（3）因子旋轉(zhuǎn)表 2.7成份矩陣成份矩陣a a成份12345校園自然環(huán)境.503-.128-.110.675.175宿舍條件.680.478-.265-.009-.154浴室條件.583.521-.335-.163-.243超市書店.507-.010.383.452-.552校訓(xùn)校風(fēng).810-.254-.257

44、-.093.094學(xué)術(shù)報(bào)告.844-.075.101.083.116應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)課程設(shè)計(jì)21課程設(shè)置.837-.144.150-.023-.055文體活動(dòng).513.088.716-.024.010教師水平.799-.428-.022-.129-.061學(xué)習(xí)氛圍.749-.454-.167-.163.063網(wǎng)絡(luò)使用.420.526.345-.383-.118日常管理.496.573-.355.235.020信息化建設(shè).429.474.262.100.660獎(jiǎng)勵(lì)評(píng)價(jià).743-.197.044-.244.103圖書館.868-.109-.121-.028-.014提取方法 :主成份。a. 已提取了 5

45、 個(gè)成份。表 2.8旋轉(zhuǎn)成份矩陣旋轉(zhuǎn)成份矩陣a a成份12345校園自然環(huán)境.313.160.240.185.744宿舍條件.312.807.143.127-.009浴室條件.254.846.061.014-.162超市書店.194.176.899-.074.178校訓(xùn)校風(fēng).840.271-.014.048.148學(xué)術(shù)報(bào)告.689.243.292.325.155課程設(shè)置.728.204.375.189.017文體活動(dòng).292-.058.612.518-.230教師水平.891.064.205-.027.038學(xué)習(xí)氛圍.901.062.009-.031.088網(wǎng)絡(luò)使用.117.414.294.3

46、82-.561日常管理.075.804.025.213.243信息化建設(shè).101.251-.022.916.099獎(jiǎng)勵(lì)評(píng)價(jià).766.132.100.198-.099圖書館.769.363.186.110.107提取方法 :主成份。 旋轉(zhuǎn)法 :具有 Kaiser 標(biāo)準(zhǔn)化的正交旋轉(zhuǎn)法。a. 旋轉(zhuǎn)在 10 次迭代后收斂。由表 2.7 旋轉(zhuǎn)前的因子載荷矩陣可以看出，多個(gè)變量在第一個(gè)因子上有較應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)課程設(shè)計(jì)22大的負(fù)荷，校園自然環(huán)境、文體活動(dòng)、信息化建設(shè)等變量在多個(gè)因子上有較大負(fù)荷，需要進(jìn)行因子旋轉(zhuǎn)。表 2.8 為旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣。旋轉(zhuǎn)后第一個(gè)因子可以解釋校訓(xùn)校風(fēng)、學(xué)術(shù)報(bào)告、課程設(shè)置、教師水平、

47、學(xué)習(xí)氛圍、獎(jiǎng)勵(lì)評(píng)價(jià)、圖書館條件。第二個(gè)因子可以解釋宿舍條件、浴室條件、日常管理。第三個(gè)因子可以解釋超市書店。第四個(gè)因子可以解釋信息化建設(shè)。第五個(gè)因子可以解釋學(xué)校自然環(huán)境。文體活動(dòng)可以由第三、第四個(gè)因子共同解釋。（4）因子得分表達(dá)式表 2.9成份得分系數(shù)矩陣成份得分系數(shù)矩陣成份12345校園自然環(huán)境-.058-.002.111.123.680宿舍條件-.042.364.004-.094-.032浴室條件-.028.418-.036-.192-.178超市書店-.146.045.733-.267.150校訓(xùn)校風(fēng).221.023-.189-.046.049學(xué)術(shù)報(bào)告.101-.039.046.150.

48、098課程設(shè)置.127-.042.136.011-.046文體活動(dòng)-.016-.198.364.307-.201教師水平.242-.091.008-.124-.063學(xué)習(xí)氛圍.277-.085-.159-.086-.020網(wǎng)絡(luò)使用-.034.122.130.143-.506日常管理-.130.383-.065.038.236信息化建設(shè)-.061-.055-.222.749.153獎(jiǎng)勵(lì)評(píng)價(jià).214-.077-.105.075-.161圖書館.149.062-.023-.047.026提取方法 :主成份。 旋轉(zhuǎn)法 :具有 Kaiser 標(biāo)準(zhǔn)化的正交旋轉(zhuǎn)法。 構(gòu)成得分。由表 2.9 知，因子得分表達(dá)式為F1=-0.146X4+0.221X5+0.101X6+0.127X7+0.242X9+0.288X10-0.13X12+0214X14+0.149X15F2=0.364X2+0.418X3-0.198X8+0.122X11+0.383X12應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)課程設(shè)計(jì)23F3=0.111X1+0.733X4-0.18