因子分析论文精品(七篇)

序论：写作是一种深度的自我表达。它要求我们深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隐藏在内心深处的真相，好投稿为您带来了七篇因子分析论文范文，愿它们成为您写作过程中的灵感催化剂，助力您的创作。

篇(1)

1.1试验过程

1.1.1T检验与信度分析

进行因子分析前必须对问卷进行稳定性和可靠性检验。经过单个样本检验，可得Sig=0.00，当Sig＜0.05，就可说明12个题项具有较好的区分度，即能够区分出不同题项被测试的反应程度，故皆可保留应用。根据信度系数划分，当信度系数＞0.9，表示信度好;信度系数＞0.8，表示信度可接受;信度系数＞0.7，表示应重新修订量表。验证所得信度系数为0.894，说明问卷信度较好，可转入因子分析步骤。

1.1.2因子分析

选择变量并设定因子参数或分析方法，如进行描述、抽取、旋转等步骤(操作过程略)。在进行因子分析前，必须进行KMO与球形测试，用于判断是否适合进行因素分析。KMO值为0.846(＞0.6)，适合进行因素分析。同时Bartlett''''sTestX2值为846.109，Sig＜0.05，达到显著，亦说明适合进行因素分析。根据荷载值可知:第一个新因子主要支配着a4、a5、a6、a8、a9、a11;第二个新因子主要支配a1、a3、a12;第三个新因子主要支配着a2、a7、a10。每个新公因子互不交叉，且至少支配2个及以上原因子，即提取的新因子可代表原有因子，满足问卷分析内容效度的要求。以特征值≥1为提取标准，共提取3个因素，累积贡献率为70.726%，已经达到因子分析要求。因子分析过程自动根据特征值大小对新因子进行排列。看出以特征值≥1为标准，共可提取3个新公因子。这从另一角度证明了因子分析的有效性。

1.2结果分析

将新提取的3个公因子分别命名为F1、F2、F3。F1主要反映出a4(实习意愿)、a5(独自实习倾向)、a6(参与实习主动性)、a8(工作环境适应性)、a9(人际关系影响)、a11(个人重要性)中的信息。以上6项可归结为大学生个人的认知与行为在实习成效中的影响作用，可将F1称为实习个体成熟度。F2主要反映出a1(实习必要性认识)、a3(实习安排服从度)、a12(他人影响)的信息。这3项涉及个体认知、过程有关，可将F2命名为实习适应能力。F3主要反映出a2(对实习的期望)、a7(对实习内容的满意)的信息。这2项可以解读为与实习目标层次和实际实习内容等有关，故命名为实习匹配程度。经过因子分析后，可以归纳出影响高校大学生实习成效的主要因素是:实习个体成熟度、实习适应能力、实习匹配程度。

2提升高校大学生实习成效的管理建议

总体而言，本次问卷设计、数据统计分析是成功的，所得结果亦较符合实际情况。本文所提炼的新因子基本表达了原有信息，较好地反映了目前高校大学生实习过程中的影响因素以及高校组织实习所面临的困难。基于因子分析结果，提出高校和大学生应从以下几方面来共同提高实习效果。

2.1提前培育大学生对实习认知与接纳的态度

实习是以学生为主体、学校或企业为主导的一项相互配合的活动。大学生是否清楚地意识到实习对自身的作用、能否从心理接纳实习并将意识转化为实习行动，这是决定大学生实习成效的首要因素。因此，高校必须将实习所要达到的目的、实习过程与方法、实习与理论如何结合等问题，在实习前及时进行教导，让大学生在思想上树立起强烈的实习意识和对实习活动的接纳意愿。同时，应培养大学生的独立自主意识和独立工作能力，形成正确的实习价值观和自主实习心态。此外，大学生亦应在实习期间初步学会自行化解工作难题或困扰的能力，以独立自主的势态迎接实习挑战。

2.2注重培养大学生实习协调与适应能力

大学生开展实习必须基于实习单位的业务及统筹安排，仅仅认识到实习的重要性并不能取得预期的实习成效。因此，只有将实习必要性的认知融入到实习过程和行为活动中，并将实习内容与实习单位的任务安排结合起来，同时，也应注重培养并提高大学生处理人际关系的能力，注意与实习单位的员工进行有效协作，充分学习或利用他人的知识技能，这样，才能更好地完成实习任务并取得预期的实习效果，最终提高大学生对实习单位的适应能力和实习效果。

2.3因人而异提高实习双向匹配程度

篇(2)

Abstract： The main factors affecting the quality of undergraduate thesis in finance and economics specialty of dependent college are analyzed， on the basis of establishment of scale data， the factor analysis method is used to screen out the factors affecting the quality of their papers， and the quality control program is proposed to provide reference for management and decision-making of finance and economics undergraduate thesis at independent colleges.

关键词： 本科毕业论文；影响因素；论文质量

Key words： undergraduate thesis；influencing factors；quality of papers

中图分类号：D642.477 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2013）27-0221-02

1 独立学院本科毕业论文质量影响因素

1.1 毕业论文质量影响因素的确定 在文献查阅的基础上，经过专家小组的讨论，基于本科毕业论文过程管理的思想，鉴于财经类本科毕业论文的完成涉及本科培养、选题、资料搜寻、写作、定稿、答辩与论文评价等阶段，因此确定了毕业论文质量的24个相关影响因素，见表1。

1.2 分析模型的选择及数据选取 因子分析模型的基本原理是将众多的原始变量表现为较少因子的线性组合，以少数因子来概括和解释错综复杂的线性组合，以少数因子来概括和揭示错综复杂的社会现象，从而建立起能揭示出事物之间最本质关系的简洁数学模型。基本模型如下：

设有P个原有变量x1，x2，x3，…，xP，且每个变量（或经过标准化处理后）的均值为0，标准差为1。现将每个原有变量用k个因子的线性组合来表示，则有：

x■=a■f■+a■f■+a■f■+…+a■f■+ε■x■=a■f■+a■f■+a■f■+…+a■f■+ε■…x■=a■f■+a■f■+a■f■+…+a■f■+ε■（1）

式（1）是因子分析的数学模型，aij（i=1，2，…，p；j=1，2，…，k）称为因子载荷，是第i个原有变量在第j个因子上的负荷；ε■为特殊因子，表示原有变量不能被因子解释的部分，其均值为0，相当于多元线性回归模型中的残差。

本文以大连理工大学城市学院财经类毕业生及毕业论文为研究基础，发放调查问卷。按照分从抽样将从提划分为30个次总体，然后采用随机抽样的方法抽取调查样本，以保证研究的代表性。本次调查共发放问卷400份，收回392份，回收率达到98%，其中剔除无效问卷27份，有效回收率达到91%。在问卷中，通过上文的论文质量因素指定调查量表作为调研工具，积分方式采用李克特1（完全不符合）—5（完全符合）的5点积分法，采用同质信度所分析问卷的α系数为0.872，表明量表的新都可以接受，能够比较全面反映独立学院本科毕业论文的影响因素。

2 独立学院本科毕业论文影响因素的因子分析

2.1 相关性检验及原始数据的处理 本文采取Bartlett球形检验和KMO检验来分析变量是否具有相关性。表2显示，KMO测度值的计算结果为0.726，说明适合因子分析。Bartlett的球星度检验的概率值为0.000，小于显著水平0.05，表明原假设被拒绝，适合做因子分析。

2.2 因子提取及命名解释 根据标准化后的数据建立变量的相关系数矩阵、特征值、特征向量等，从而得到财经类本科毕业论文质量影响因素的因子特征根及方差贡献率（表3）。从结果来看，根据特征值大于1的原则，提取的5个公共因子的累积方差贡献率达到了89.145%，能够充分反映原始数据提供的信息。故使用主成分分析法相应提取5个公共因子。便于公共因子对实际问题的分析解释，我们对载荷矩阵进行了因子旋转，选用方差最大化法，经过5次旋转后，得到旋转因子载荷矩阵（表4）。从计算结果看，第一个公共因子FA在上f1-f8上载荷值较大，主要反映了学生在论文写作前的财经知识储备、写作经验的积累和在论文写作中的必备能力，因此可以将第一个公共因子命名为基础因子。第二个公共因子在f9-f12、f18上载荷值较大，表现了学生在论文写作中的态度，因此可以认为FB为态度因子。第三个公共因子FC在f16、f17、f19、f22-f24上载荷较大，反映学生论文质量亦受外界环境与压力影响，故将FC命名为环境与压力因子。第四个公因子在f13、f14、f15上载荷较大，集中反映了自主选题情况，命名为题目因子。第五个因子FD在f20和f21上载荷较高，反映了学校及老师对论文写作的管控，因此把该因子命名为管理监督因子。

3 独立学院本科毕业论文质量影响因素分析及对策建议

3.1 基础因素及其控制 在基础因子的8个原始变量中，财经专业基础知识掌握的越好、财经专业技能储备的越多，毕业论文质量才越有保障。同时，学生在毕业论文写作中的各种能力的高低对论文质量有显著影响。

3.2 态度因素及其控制 在本科毕业论文的写作中，态度直接影响质量。在态度因子的3个原始变量中，论文写作态度对论文质量起着决定性作用，它直接决定毕业论文写作时间的投入多少以及毕业论文格式的规范化程度。另外2个变量说明毕业论文的写作是个师生互动的过程，毕业论文题目的老师介入以及论文写作时间的科学安排，在论文写作过程中师生的良好互动有助于论文质量的提高。

3.3 环境与压力因素及其控制 在涉及环境因素的3个原始变量中，学院良好的学术氛围有助于学生毕业论文的写作；学院文献提供水平较高会使得学生毕业论文的论证有夯实的基础；指导老师自身的学术水平比较高才能指导出高质量的毕业论文。

3.4 题目因素及其控制 题目因素是影响本科毕业论文的内在因素。题目因子的3个原始变量中，论文题目是否自选、论文题目是否感兴趣、论文选题是否新颖是影响本科毕业论文的因内因素。

3.5 管理监督因素及其控制 管理监督因素主要反映在指导教师的态度上和学院毕业论文监督管理。论文指导教师的态度也影响了论文质量。独立学院教师存在“两头大、中间小”的现象。独立学院师资上的特点造成了教师指导论文的经验不足，指导质量有待提高，责任心不是很强，影响了毕业论文的质量。因此笔者认为应当加强对论文指导教师的管理，明确论文指导教师的工作职责，坚持选拔有一定学术水平、责任心较强的教师担任独立学院财经类本科毕业论文的指导教师，并且完善指导教师指导论文的培训制度。独立学院应基于毕业论文全过程加强论文质量管理，建立问责机制，及时发现和参与解决毕业论文质量管理中存在的问题。

参考文献：

[1]教育部.独立学院设置与管理办法（中华人民共和国教育部令第26号）[Z].2008-02-22.

篇(3)

温州民营科技企业技术创新能力评价是流星通过网络搜集，并由本站工作人员整理而的，温州民营科技企业技术创新能力评价是篇高质量的论文，本文来源于网络，版权归原作者所有，希望此文章能对您论文写作，提供一定的帮助。温州民营科技企业技术创新能力评价为免费毕业论文提供，不可用于其他商业用途。

[摘要]企业创新能力评价涉及众多指标，利用多指标评价企业创新能力是一个复杂问题。本文构建了技术创新指标体系，利用多元统计中常用的因子分析法原理，结合SPSS13.0统计分析软件，对温州民营科技企业技术创新能力进行了综合评价。

[关键词]民营科技企业技术创新能力综合评价

在熊彼特的创新理论中，“创新”是经济增长与发展的“主发动机”，是“建立一种新的生产函数”。经典的创新测度把创新与发展理解为一种线性关系，即科学研究是创新的起始点，增加科学研究的投入将导致下游的创新与新技术的增加。

一、技术创新能力评价指标体系

借鉴国家统计局国家经济景气监测中心提出的企业自主创新能力评价指标体系，并结合温州民营科技企业实际情况，构建了温州民营科技企业技术创新能力评价指标体系。

人力投入能力：科技活动人员尤其是研究与开发人员是技术创新活动的核心力量，是一个具有国际可比性的重要指标，从事技术开发的技术创新人员的数量、素质直接决定着企业技术创新能力的强弱。企业技术创新能力的提升，最基本的条件就是培养和造就一批具有高素质的技术创新人才。人力投入能力体现在企业技术职称人员比例、大专以上人员比例、科技活动团队强度和R＆D团队强度几方面。

财力投入能力：技术创新经费的投入是开展技术创新活动的根本保障和前提，是决定技术创新能力的一个非常重要的因素。从另一方面来说，创新经费的投入水平也反映了企业对于技术创新的重视程度。由科技活动投入强度和R＆D投入强度来衡量企业的财力投入能力。

创新产出能力：反映其各种要素组合产生的实际成效，是评价企业技术创新能力最直接、最重要的指标。包括百元总收入利税、全员劳动生产率、产品出口创汇率、技术性收入比率。

二、民营科技企业技术创新能力评价

因子分析从研究多个变量之间的相互依赖关系人手，在尽量保持原有信息量完整的前提下，寻找少量能够控制所有变量的公因子，将每个变量表示成公因子的线性组合，再现原始变量与公因子之间的相关关系，最后计算主要指标的合理权重，依照公因子得分对每个样本对象进行综合评价。利用SPSS13.0统计分析软件对样本进行因子分析，得到这十二家民营科技企业技术创新综合能力。

经KMO和Bartlett检验，变量之间的相关系数矩阵不是一个单位阵，而且KMO（用于比较观测相关系数值与偏相关系数值的指标）的值为0.52>0.5，球形检验卡方统计量＝72.925，P＝0.005<0.01，表明适合对这些变量进行因子分析。分析共同度表，本文指标变量与因子之间具有较强的相关关系，因子能够充分反映样本指标的信息量，进行因子分析的效果显著。

设定主成分的特征值必须大于1，并且按照因子分析的原则，所选取的主因子对方差解释的累积达到85％以上。用SPSS求得特征根分别为2.72、2.107、1.931、1.81、……前4个特征值大于1的因子对方差解释的累积百分比为85.675％，满足设定的条件，因此提取4个公因子。根据特征根求出的权重分别为27.196％、21.071％、19.305％、18.103％。

以“方差极大化”为准则进行因子正交旋转，从而得到方差极大化后的因子载荷矩阵，4个因子的总体方差累积贡献率还是85.675％。根据旋转后的因子载荷矩阵可以得到明确经济意义的主公共因子。

第一公共因子F1主要由R&D投

温州民营科技企业技术创新能力评价是流星通过网络搜集，并由本站工作人员整理而的，温州民营科技企业技术创新能力评价是篇高质量的论文，本文来源于网络，版权归原作者所有，希望此文章能对您论文写作，提供一定的帮助。温州民营科技企业技术创新能力评价为免费毕业论文提供，不可用于其他商业用途。

入强度、科技活动投入强度等指标决定，它们作用在第一公共因子上的载荷量分别为0.931、0.885。我们把其定义为企业创新财力投入能力因子，其方差贡献率达27.196％，成为决定企业技术创新能力的最重要因子。第二公共因子F2中技术性收入比率载荷量领先于其他因子，达到了0.936，所以我们把其定义为技术产出能力因子，方差贡献率达21.071％。第三公共因子F3中产品出口创汇率载荷量领先于其他因子，达-0.807，所以我们将其定义为出口能力因子；R&D团队强度、科技活动团队强度载荷量亦较高，分别达0.770、0.676，我们把其定义为人力投入能力因子。出口创汇能力因子和人力投入能力因子方差贡献率达19.305％。第四公共因子F4主要由百元总收入利税和全员劳动生产率指标决定，它们作用在第四公共因子上的载荷量分别为0.91、0.759。将其定义为社会贡献力因子，其方差贡献率达18.103％。

根据因子得分系数和原始变量的标准值可以计算每个因子的得分数，旋转后的各因子得分，进一步结合相应的方差贡献率，可以建立如下的综合线性评价函数：

（为第个企业的技术创新能力综合得分）

根据上面的综合线性评价函数及各样本企业各主因子得分，计算出样本企业技术创新能力综合得分并进行排序：创力电子（0.777）、万谷科技(0.722)、东瓯生物(0.68)、华润电机(0.196)、正泰设备制造(0.124)、昌泰电力开关(-0.065)、强盛石化机械(-0.128)、银达印业(-0.235)、宝特仪表(-0.398)、吉尔达鞋业(-0.479)、奥特塑胶(-0.545)、硕颖数码科技(-0.648)。

篇(4)

关键字：评估数据、因子分析法

中图分类号：G250文献标识码： A

引言：

因子分析是主成分分析的一种推广和扩展，对于实际应用非常重要，也是利用降维的方法进行统计分析的一种多元统计方法。因子分析研究相关矩阵或协方差的内部依赖关系，由于它将多个变量综合为少数几个因子，以再现原始变量与因子之间的相互关系，因此得到了广泛的应用因子分析的用途主要有：寻求基本结构简化观测系统；用于数据简化。通过因子分析可以用所找出的少数几个因子代替原来的变量做因子分析、判别分析、聚类分析等。

1.因子分析法

1.1因子分析法相关概念

因子分析通常以最少的信息丢失为前提，将原有的众多变量综合成较少的几个综合指标，即因子。

因子负荷。即因子分析式中各因子的系数值，用于反映因子和各个变量间的亲切程度。当各公因子间不相关时，因子负荷值就等于因子与变量的相关系数。它的绝对值越大，说明该因子对当前变量的影响程度越大。

公因子方差比(Communalities)。是指提取公因子后，各变量中信息分别被提取出的比例，或者说原变量的方差中由公因子决定的比例。公因子方差比在0-1之间，取值越大，说明该变量能被因子说明的程度越高，如果各因子间完全独立，则公因子方差比和因子负荷实际上是等价的。

特征值（Eigen value)。特征值可以看成因子分析影响力度的指标，代表引入该因子或主成份后可以解释平均多少原始变量的信息。

KMO统计量。用于研究变量之间的偏相关性，它是比较各变量之间的简单相关和偏相关的大小，取值范围在0-1之间。如果各变量之间存在内在关系，则由于计算偏相关是控制其他因素就会同时控制潜在变量，导致偏相关系数远远小于简单相关系数，此时KMO统计量接近1，做因子分析的效果好。一般认为当KMO大于0.90时，效果最佳，0.70以上时效果尚可，0.60时效果极差，0.50以下时不适宜做因子分析。

球形检验。用于检验相关矩阵是否是单位矩阵，即各变量时否各自独立。如果结论为不拒绝假设，则说明这些变量可能各自独立提供一些信息，之间可能没什么关系。

1.2因子分析法的基本步骤

(1) 根据具体问题，判断是否需要进行因子分析，并采用KMO检验及球形检验来判断数据是否符合分析要求；

(2) 进行分析，按一定标准确定提取因子数目；

(3) 考察因子的可解释性，求解初始因子负荷矩阵；

(4)对初始因子负荷矩阵做旋转处理；

(5) 因子的实际意义的解释与说明，估计因子得分；

(6)得出综合评价值，即总因子的估计值。

2.因子分析法应用于评估数据处理

2.1 评估指标是否适合进行因子分析

我们首先对学生的评估数据进行数据处理，从剔除评估噪声后的298条评估数据中计算出每位教师的单项指标平均得分，然后根据因子分析的原理计算出他们的综合得分。经对比大部分指标间的相关系数都比较高，各变量之间也有比较强的线性关系，因此能从中提取出公共因子，评估指标适合进行因子分析。

利用的球形度检验观测值为238.466，相应的概率值接近于0。如果显著性水平为0.05，由于概率小于显著性检验水平，应该拒绝零假设，认为相关系数矩阵与单位矩阵具有显著的差异。另一方面的值为0.892，根据给出度量标准可知评估指标适合进行因子分析。

2.2 分析提取因子

以下根据评估指标的相关系数矩阵，指定提取两个特征根，采用主成分分析法的因子分析初始解，

每组中数据项的含义依次为特征根、特征根的方差贡献率和累积方差贡献率。如表2-1所示。

表2-1

第一组数据描述的是初始因子解的情况。第1个因子的特征根为6.412，解释13个评估指标的总方差，累积方差贡献率为49.323%；第2个因子的特征根为5.071，解释13个评价指标的总方差，累积方差贡献率为98.254%。其余数据含义依次类推。

第二组数据描述的是因子解的情况。由于指定提取两个因子，两个因子共同解释了评估指标总方差的98.254。总体上，评估指标的信息丢失很少，因子分析效果比较理想。

第三组数据描述的是最终因子解的情况。旋转后的累积方差比没有改变，同样也没有影响原有评估指标的共同度。但是旋转之后重新分配了各个因子解释原评估指标的方差，改变了各因子的方差贡献，使得因子更易于解释。

第1个因子的特征根较高，对解释原有评估指标贡献也最大；第2个因子次之，第3个以后的因子特征值均较小，对解释原有评估指标贡献也很小，完全可以被忽略掉，由此可知提取两个因子是较为合适的。

如下表2-2所示，因子成分矩阵是因子分析的核心内容，根据该表可以得到教师评估指标的因子分析模型：

表2-2因子成分矩阵

由此可以看出，初始的13个评估指标在两个因子上的成分都不明显。此外，两个因子的实际意义相对来说也是比较模糊的。

2.3 计算因子得分

表2-9所示为采用回归法对因子得分的系数进行估计，并输出因子的得分系数。根据表2-9可以得出各因子的得分函数如式：

注：完全可以根据各因子的得分并联系各因子的实际意义，对教师进行分类，并对教师的实际教学情况提出较为合理的建议，以利于教师对教学的改进。

表2-3因子得分系数矩阵

得分系数矩阵

2.5 计算综合评估值

用公式(2-1)计算出每位教师的两因子得分，然后再采用计算因子加权总分的方法，得到教师的总排名。以两个因子的方差贡献率为权重，可以得到计算公式（2-2）：

依（2-2）就可以得到教师的因子分析得分及排名顺序。最后，应用计算因子加权总分的方法，得到教师的因子分析排名顺序。

3.结束语

本文采用因子分析方法对收集到的数据进行处理，并且最终得出每位教师的得分与排名。尽管本文对教学评估从理论到实践进行了相对深入的研究，但由于教学质量评估是一个教育科学研究的新领域，尤其是在我国尚处于起步阶段，同时论文的篇幅和研究时间有限，无法对评价的所有问题都进行详尽和深入的研究。所以有待我们继续进行下一步的研究,需要不断对其方法、手段和步骤在理论上进行挖掘，在实践中摸索，使这一领域的研究不断丰富。

参考文献

[1]邱东. 多指标综合评价方法的系统分析[M].中国统计出版社,1991:153-167.

[2]林敏,杜光年,刘志斌.灰色因子分析及其应用[J].统计与决策.2005,(11):128-129.

[3] 张乐,何先平.因子分析与教学评价指标的确定[J].宜宾学院学报.2005,(12):112-115.

篇(5)

关键词：不健康食品；影响因素；因子分析

中图分类号：R155.5 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2016）015-0000-01

一、不健康食品的解读

本文将腌制食品，肉类加工食品，防腐剂随意添加的食品，饼干（不含低温烘烤和全麦饼干），方便面，罐头，冷冻甜品，话梅蜜饯，油炸、烧烤类食品以及学校周边的小摊小吃，麻辣烫、麻辣拌、麻辣香锅、米线等食物归类为不健康食品。

二、调查问卷设计，发放

1.调查对象及抽样方法：选取三个年级十个分院300名学生进行分层抽样。

2.问卷设计：将不健康食品分为主食类和零食类。影响因素分为四个方面，即学生自身素质，家庭影响，校园及周边就餐环境及食品本身特点。

三、不健康食品摄入影响因素的因子分析

四、因子分析模型的建立

五、结论及建议

本文通过对吉林农业科技学院大学生不健康食品摄入的影响因素的调查与分析，从一定程度上反映出大学生群体的不健康食品摄入情况。影响因素中最为突出的是流行性因素即学生们更关注食品的外观、广告，容易受周边热潮的影响，此外，辨别能力和自控能力的影响作用也不容忽视。希望学生们增强健康意识，更多地注重健康饮食，尽量免受不健康食品的诱惑，在追求流行个性化的道路上健康、快乐地生活。

参考文献：

[1]徐可进.现代不健康食品的解读与思考[J].长春中医药大学，2006.

[2]王伯金.吉林省大学生体育健康意识和行为调查的研究[J].东北师范大学（硕士学位论文），2007.

[3]邓若冰.电视食品广告对城市小学生健康影响研究――以江苏为例[J].南京师范大学硕士论文，2013.

作者简介：张文利（1992-），女，河北承德人，满族，学生，所在学校：吉林农业科技学院文理学院，研究方向：概率论与数理统计。

篇(6)

关键词：技能；素质；抽样调查；统计分析；教学效果

中国分类号：B848.2

1. 研究背景

近几年来，职业教育蓬勃发展，学校规模不断扩大，职业教育质量越来越受到社会、学生、家长的重视。在校生规模已经占据了高等教育的50%以上[1]，因此，职业教育发展的好坏决定了我国经济在世界市场上竞争力强弱。职业教育的办学质量与水平最关键的是教师队伍的素质，提高教师素质是培养高质量技能型人才的有力保证。

2. 研究目的

通过统计学的方法分析教师素质的影响教学效果的主要因素，建立教师素质与教学效果之间的模型，探讨教师各方面的素质对教学效果的影响，得到教师素质与教学效果的定量与定性的关系，为提高教师素质给予有效的指导，提高教学效果。

3. 研究方法

根据研究目的设计调查问卷，利用设计好的调查问卷对学生进行抽样调查，对获取的数据采用因子分析法和回归分析法对数据进行定量分析。利用因子分析法找出影响教学水平的主要因素，然后利用回归分析法对影响教学水平的主要因素和反应教师教学成果的变量进行回归分析[2]，最后综合分析得出结论。

4. 调查问卷内容

通过查阅相关资料[2][3]与结合本校实际，本研究提出了一些教师素质的主要因子，以此建立教师素质的评价体系。共四个方面分别是：（1）职业意识包括道德修养、政治觉悟、教育观念、合作精神；（2）知识水平包括专业知识深度广度、教育心理学知识、人文科技知识；（3）能力素质包括创新精神、科研能力、课堂教学能力、多媒体设备使用能力、实践指导能力；（4）身体心理素质包括心理素质、身体素质。根据这些标体系，设计教师素质调查表进行问卷调查。

5. 研究过程

5.1调查并整理数据

我院医药系共49个班级，其中高职班级30个，中职班级19个。从高职班级中利用随机抽样的办法抽出14个不同班级，每个班抽出2位教师一共28位教师（不重复），每个班随机选择25位学生参加问卷调查，样本容量350，其中男生35人，女生365。问卷回收率100%，数据有效率100%。变量数与样本容量比达1：21，样本容量远远大于100，因此数据具有较好的代表性，能取得较好的统计分析效果[4]。对回收的答卷进行整理并做成一个Excel文件，为了便于分析计算数据类型设为数值类型，标题行16个字段代表16个变量。

5.2获取教学效果数据

在教学效果方面，选取、教学课程达优达标和学生评价等三个指标来衡量，这些数据可以从办公室与教务科得到。对教师的授课质量分为三个层次不达标，达标和达优，为了便于分析，教师所受课程达标赋值为1，达优赋值为2，不达标为0。

6. 数据分析

首先对影响教师素质的16个变量进行因子分析，找出影响教学水平的重要因素，然后对数据进行分析与整理，建立分析文件，然后对教师素质与和教师素质与教学效果进行回归分析。

6.1因子分析

表-2 KMO 和 Bartlett 的检验

取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin度量 .534

Bartlett 的球形度检验 近似卡方 398.431

df 120.000

Sig. .000

选择16个变量作为分析变量，进行KMO与Bartlett球形度检验，采用最大方差法旋转输出。结果分析如下：表-2给出了KMO与Bartlett检验结果，从表可知KMO值为0.534说明适合做因子分析。

表-4 解释的总方差

成份 初始特征值 提取平方和载入 旋转平方和载入

合计 方差的 % 累积 % 合计 方差的 % 累积 % 合计 方差的 % 累积 %

1 4.21 26.33 26.33 4.21 26.33 26.33 2.85 17.84 17.84

2 2.80 17.49 43.82 2.80 17.49 43.82 2.69 16.82 34.66

3 2.07 12.95 56.77 2.07 12.95 56.77 2.58 16.15 50.81

4 1.58 9.84 66.61 1.58 9.84 66.61 1.88 11.72 62.53

5 1.45 9.09 75.70 1.45 9.09 75.70 1.68 10.47 73.01

6 1.10 6.87 82.57 1.10 6.87 82.57 1.53 9.57 82.57

… … … … … … … … … …

提取方法：主成份分析

由公因子方差表可知因子分析的变量共同度比较高（都达0.60以上表略），说明变量中大部分信息能够被因子所提出。观察解释的总方差表4可知前六个因子特征值大于1，并且它们累计的特征值之和占总特征值的82.57%，所以提出前六个因子作为主因子。

观察旋转成份矩阵表（表略）可以看出：

成分1可规定为道德修养、教学能力、人文科技知识、身体素质的主要因素。

成分2可规定为教育观念、创新精神、实践指导能力主要因素。

成分3可规定为专业知识、科研能力、多媒体使用能力主要因素。

成分4可规定为教育学知识等主要因素。

成分5可规定为政治觉悟、组织管理能力、合作精神、沟通能力的主要因素。

成分6可规定为心理素质的主要因素。

6.2教师素质与教学论文的线性回归分析

为了便于进行教师素质与教学论文的线性回归分析，在教学效果数据文件中引入分子分析得分得到表-6，以下分析6.3和6.4都基于此表。由于篇幅关系回归表系数表都省略了。

表-6 教学效果与因子分析得分表

教学效果 学生评分 论文数量 x1 X2 X3 X4 X5 x6

1 95.6 1 1.473 .391 .029 -.303 -.046 -.522

1 89.0 1 -.767 .754 -.135 .919 1.006 -.508

0 93.6 2 2.284 .333 .194 -.594 .552 1.686

1 93.2 2 1.361 1.146 -.106 -1.416 .283 .211

0 94.7 0 -.138 -.676 .199 1.115 -.810 .326

… … … … … … … … …

把教师教学数量作为因变量，Fac1-1～Fac6-1作为自变量，需要选择选项中的在等式中包含常量。分析回归分析结果表（表略）可以看出系数显著地只有Fac3-1（为.421），即教师的专业知识、科研能力、多媒体使用对数量影响最大。

6.3教师素质与评教得分情况进行线性回归分析，把学生评价分数作为因变量，Fac1-1～Fac6-1

表-8 学生评分与教师素质回归系数a

模型 非标准化系数 标准系数 t Sig.

B 标准

误差 试用版

（常量） 91.244 .343 265.706 .000

FAC1_1 .661 .349 .302 1.894 .070

FAC2_1 .788 .349 .360 2.260 .033

FAC3_1 .488 .349 .223 1.399 .174

FAC4_1 -.237 .349 -.108 -.681 .502

FAC5_1 .145 .349 .066 .414 .682

FAC6_1 .615 .349 .281 1.763 .090

a. 因变量： 学生评分

作为自变量，从表8中可以看出FAC1_1，FAC2_1主，FAC3_1，FAC6_1因子对学生评教分数有显著影响，说明学生对教师时考虑了多方面并进行了比较客观评价。

6.4教师素质与教学效果的有序回归分析。把达标达优作为因变量，Fac1-1～Fac6-作为自变量，得到表-9，系数显著地只有Fac1，说明教师的教学能力、多媒体熟练程度、身体素质的主要因素对达标达优影响最大。

表-9 教学效果与教师素质回归参数估计值

估计 标准误 Wald df 显著性 95% 置信区间

下限 上限

阈值 [教学效果 = 0] .903 .687 1.727 1 .189 -.444 2.251

位置 FAC1_1 1.235 .625 3.905 1 .048 .010 2.460

FAC2_1 1.720 .984 3.053 1 .081 -.209 3.650

FAC3_1 2.692 1.221 4.860 1 .027 .299 5.085

FAC4_1 .000 .692 .000 1 1.000 -1.356 1.355

FAC5_1 1.604 .830 3.729 1 .053 -.024 3.231

FAC6_1 -.788 .744 1.121 1 .290 -2.246 .671

7分析结论

7.1学生进行了比较客观评价，并不是依据个人的喜好打分，学生评教打分还是考虑了多方面的原因，评教系统比较完善。

7.2教师的道德水平影响教师和学生的关系。具有较高道德修养，较好的专业知识和较好的多媒体使用能力的教师能顺利地取得较好的教学效果，为教学论文的撰写提供较好的保证。

7.3教师的道德修养决定着教师如何看待自己的教学工作。道德修养的高的教师对工作一丝不苟，精益求精，不断总结自己的教学经验，完成教学论文的质量和数量也较其他教师要高。

7.4教师的教学能力是取得良好教学效果的保证。专业知识和其他综合知识也是影响教学效果和课程达标达优的的一个因素。教师的身体素质也是影响教学效果和课程是否达标达优的方面。

7.5精深的专业知识和宽泛的综合知识和多媒体使用能力是顺利完成科研项目的基础。良好的心理素质是教师有恒心和毅力去完成论文和科研项目的保障。

总之，通过本研究表明：一个优秀的教师不仅要具备较好的专业知识，还要有丰富的人文科技知识，较高的信息技术水平，良好的师德师风，较高的政治觉悟，具有团队精神和组织管理能力，这些都是取得较好教学效果和进行科研的基础。

[1]张广红.高职院校“双师型”教师素质的提高[J].教育理论与实践，2011，20：24-25.

[2]杨维中等.SPSS统计与行业应用案例详解[M]，北京：清华大学出版社，2011：214～215.

[3]黄淑兰.高职院校教师综合素质模糊评价[J]，杨凌职业技术学院学报，2010，9（5）：24-25

[4]赖毅忆，陈超.SPSS17.0中文版常用功能与应用实例精讲[M]，北京：电子工业出版社，2010：316-317

作者简介：龙军，男，汉族，湖南人，黔西南民族职业技术学院，讲师，硕士。主要研究方向：教学管理和计算机应用。

Statistical Analysis of the Relationship between the Quality of Teachers and Teaching Effect in Vocational Education

Long jun

（Qianxinan Vocational and Technical College for Nationalities，Xingyi Guizhou 562400，China）

Abstract：

篇(7)

Abstract: Based on the 2008-2009 financial targets set of the textile and apparel industry of eight state-brand and provincial-brand companies, this paper gets profitability and growth capacity, operational capacity, solvency three factors to measure the ability against financial crisis by statistical factor analysis, then uses two samples t test method to test whether there are differences between the national brands and local brands on anti-crisis capabilities, empirical analysis shows that differences exist at a certain confidence level.

关键词:名牌产品企业;抗金融危机能力;因子分析;两样本t检验

Key words: brand companies;anti-crisis ability;factor analysis;two samples t test

中图分类号:F27 文献标识码:A文章编号:1006-4311(2010)13-0031-02

0引言

在2008年的中国名牌评价工作紧锣密鼓地进行时,由于“毒奶粉”等事件,国务院“三定方案”明确国家质检总局不再直接办理与企业和产品有关名牌评价的活动,于是有关中国名牌评价工作是否对提高企业的发展起到了较好的推动作用,成为争论的焦点。与此同时,美国次贷危机从2008年9月开始全面升级,演绎了全球金融历史的一次极其严重的危机,并蔓延至实体经济,整个全球经济增长减缓,我国经济也受到了较大的冲击,金融危机恰好是一场对所有企业共同的“体能测试”。在金融危机下,推动中国经济快速增长的名牌产品企业的表现如何,这是非常值得关注的。

为此,对金融危机中的“名牌产品”获得企业的表现进行调查研究,对其抗金融危机能力进行测度,并检验名牌级别越高,抗风险能力是否更强。考虑到数据获取的难度和行业间的差距,本文选择纺织服装行业中上市的8家中国名牌产品和8家地方名牌产品企业的抗金融危机能力进行评价和比较。

1抗金融危机能力的评价指标体系

本文通过上述16家企业在金融危机影响下的2008-2009年度的主要财务指标来衡量企业的抗金融危机能力,现有的财务指标一般从盈利能力,偿债能力,现金流状况,营运能力,发展能力等几方面[1-3]对企业财务状况进行考察,考虑到现金流的数据比较难收集,因此从剩余四方面的指标来考察,如果在受金融危机影响期间企业在这几方面的综合评分存在优势,那么从侧面可以反应企业的抗金融危机能力较强,本文的评价指标集为T={A={A1净资产收益率,A2经营净利率,A3经营毛利率,A4资产净利率,A5成本费用利润率},B={B1流动比率,B2速动比率,B3资产负债率},C={C1应收账款周转率,C2存货周转率,C3总资产周转率,C4期间费用率},D={D1销售收入增长率,D2净利润增长率}} 。

2因子分析的数学模型

因子分析[4]是通过研究多个变量间相关系数矩阵的内部依赖关系,找出能综合所有变量的少数几个随机变量,这几个随机变量是不可测量的,通常称为因子。然后根据相关性的大小把变量分组,使得同组内的变量之间的相关性较高,但不同组的变量相关性较低。各个因子间互不相关,所有变量都可以表示成公因子的线性组合。因子分析的目的就是减少变量的数目,用少数因子代替所有的变量去分析问题。

设有N个样本,P个指标,X=(X1,X2,…,Xp)′为随机向量,要寻找的公因子为F=(F1,F2,…,Fm)′,则模型如下:

X=aF+aF+…+aF+εX=aF+aF+…+aF+ε…X=aF+aF+…+aF+ε

称为因子模型。矩阵A=(aij)称为因子载荷矩阵,aij为因子载荷,其实质就是公因子Fi和变量Xj的相关系数。ε为特殊因子,代表公因子以外的影响因素,实际分析时忽略不计。对求得的公因子,需要观察它们在哪些变量上有较大的载荷,再据此说明该公因子的实际含义。如果难于对Fi给出一个合理的解释,需要进一步作因子旋转,以求旋转后能得到更加合理的解释。因子分析有两个特点:

其一,模型不受量纲的影响;

其二,因子载荷不是唯一的,通过因子轴的旋转,可以得到新的因子载荷阵,使解释意义更加明显。

假设主因子的特征根为λi,主因子得分为Fi,则综合得分:

F=λ(λ)F。

3抗金融危机能力的评价分析

3.1 数据来源和处理数据来源于上市的8家中国名牌产品和8家地方名牌产品企业的2008-2009公布的财务报表,根据原始数据计算本文的指标集数据,考虑到量纲问题,对数据进行标准化处理。

3.2 因子分析结果和分析因为只有在数据存在部分相关性的情况下,用因子分析评估比较好,故我们检验数据是否适合于因子分析。一种常用的方法利用SPSS做KMO检验,如表1,KMO=0.0631>0.6,巴特利球型检验的相伴概率为0.000小于显著性水平0.05,由此本文认为指标变量适合做主成分分析。

通过因子分析法,提取主因子的条件是特征根大于1,利用SPSS16.0得出特征根大于1的各因子的方差贡献率和因子载荷阵,如表2和3,将有较大载荷的指标综合为一个因子,盈利能力指标A1-A5和成长能力指标D1-D2方面的指标综合为一个“盈利和成长能力”因子,特征根为5.77;C1-C4综合为“营运能力”因子,特征根为3.84;B1-B3综合为“偿债能力”因子,特征根2.37。用特征根的比重作为综合评价的权重,故盈利和成长能力因子的权重w1=5.77/(5.77+3.84+2.37)=0.48,营运能力因子的权重w2=0.32,偿债能力因子的权重w3=0.2。

利用权重w1,w2,w3和得出的主因子得分(表4中第3-5行)计算出综合得分(表4中第6行)。接着我们从盈利和成长能力,营运能力,偿债能力,综合得分的平均得分角度对国家名牌和省级名牌进行比较。国家名牌企业的盈利和成长能力平均得分为0.58大于省级名牌的-0.58,国家名牌企业的营运能力平均得分为-0.11小于省级名牌企业的0.12,国家名牌企业的偿债能力平均得分为-0.15小于省级名牌企业的0.15,国家名牌的加权综合得分的平均值为0.22大于省级名牌的-0.21。因此,从平均数来看,国家名牌企业在盈利和成长能力有较大的优势,但在营运和偿债能力上省级名牌企业的优势更加明显,在综合得分上国家名牌企业的平均得分大于省级名牌企业。

3.3 成组设计两样本均数的比较上面我们对国家名牌和省级名牌的各方面得分和综合得分从平均值的角度进行了比较,但是两组在各方面和综合得分的差异是否显著,我们必须运用SPSS做统计上的两样本t检验[5]。

通过表5,可以看出国家名牌和省级名牌在盈利和成长能力,营运能力,偿债能力和综合得分上的方差齐性检验均通过(sig>0.05),在方差齐性的基础上进行等均值的t检验,盈利和成长能力的P=0.015,小于显著性水平0.05,拒绝国家名牌和地方名牌的盈利和成长能力均值相等的原假设;在营运能力和偿债能力方面则相反,接受均值相等的原假设。对于综合得分来说,P=0.168,在显著性水平0.05条件下接受原假设,而在显著性水平0.2条件下则拒绝原假设,也就是说我们有80%的把握认为国家名牌在综合得分上和省级名牌存在差异。

4结论

金融危机期间,国家名牌产品企业在盈利和成长能力上的优势比较明显,虽然省级名牌的营运能力和偿债能力的平均值大于国家级,但从统计检验上看优势并不明显,因此认为省级名牌和国家名牌的营运能力和偿债能力差不多。同时我们有80%的把握认为国家名牌企业的抗金融危机能力的综合得分大于省级名牌产品企业。

中国名牌战略的实施使得企业在技术标准、管理水平、产品质量、科技创新、人力资源、品牌价值等方面获得提高,评出的国家名牌在以上几方面更是同行中的佼佼者,故在金融危机这样大的影响下,更能表现出较强的抗金融危机能力,再加上这几年推行的卓越绩效评价使得名牌企业的内部管理水平得到显著提高,这种内力的提升是抵抗金融危机最有效地方法,因此我们要大力推行卓越绩效评价,提高企业的“内力”来抵抗各种危机。

参考文献:

[1]企业财务危机的灰色综合预警模型研究[D].华中科技大学硕士学位论文,2007,28-29.

[2] 张昕源,基于数据挖掘技术的中国上市公司财务危机预警分析[D].吉林大学博士学位论文,2004,82-84.

[3]王璐,企业财务危机组合预警与控制应用研究[D].河海大学博士学位论文,2006,39-40.