因子分析論文精品(七篇)

序論：寫作是一種深度的自我表達(dá)。它要求我們深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隱藏在內(nèi)心深處的真相，好投稿為您帶來了七篇因子分析論文范文，愿它們成為您寫作過程中的靈感催化劑，助力您的創(chuàng)作。

篇(1)

1.1試驗(yàn)過程

1.1.1T檢驗(yàn)與信度分析

進(jìn)行因子分析前必須對(duì)問卷進(jìn)行穩(wěn)定性和可靠性檢驗(yàn)。經(jīng)過單個(gè)樣本檢驗(yàn)，可得Sig=0.00，當(dāng)Sig＜0.05，就可說明12個(gè)題項(xiàng)具有較好的區(qū)分度，即能夠區(qū)分出不同題項(xiàng)被測(cè)試的反應(yīng)程度，故皆可保留應(yīng)用。根據(jù)信度系數(shù)劃分，當(dāng)信度系數(shù)＞0.9，表示信度好;信度系數(shù)＞0.8，表示信度可接受;信度系數(shù)＞0.7，表示應(yīng)重新修訂量表。驗(yàn)證所得信度系數(shù)為0.894，說明問卷信度較好，可轉(zhuǎn)入因子分析步驟。

1.1.2因子分析

選擇變量并設(shè)定因子參數(shù)或分析方法，如進(jìn)行描述、抽取、旋轉(zhuǎn)等步驟(操作過程略)。在進(jìn)行因子分析前，必須進(jìn)行KMO與球形測(cè)試，用于判斷是否適合進(jìn)行因素分析。KMO值為0.846(＞0.6)，適合進(jìn)行因素分析。同時(shí)Bartlett''''sTestX2值為846.109，Sig＜0.05，達(dá)到顯著，亦說明適合進(jìn)行因素分析。根據(jù)荷載值可知:第一個(gè)新因子主要支配著a4、a5、a6、a8、a9、a11;第二個(gè)新因子主要支配a1、a3、a12;第三個(gè)新因子主要支配著a2、a7、a10。每個(gè)新公因子互不交叉，且至少支配2個(gè)及以上原因子，即提取的新因子可代表原有因子，滿足問卷分析內(nèi)容效度的要求。以特征值≥1為提取標(biāo)準(zhǔn)，共提取3個(gè)因素，累積貢獻(xiàn)率為70.726%，已經(jīng)達(dá)到因子分析要求。因子分析過程自動(dòng)根據(jù)特征值大小對(duì)新因子進(jìn)行排列?？闯鲆蕴卣髦怠?為標(biāo)準(zhǔn)，共可提取3個(gè)新公因子。這從另一角度證明了因子分析的有效性。

1.2結(jié)果分析

將新提取的3個(gè)公因子分別命名為F1、F2、F3。F1主要反映出a4(實(shí)習(xí)意愿)、a5(獨(dú)自實(shí)習(xí)傾向)、a6(參與實(shí)習(xí)主動(dòng)性)、a8(工作環(huán)境適應(yīng)性)、a9(人際關(guān)系影響)、a11(個(gè)人重要性)中的信息。以上6項(xiàng)可歸結(jié)為大學(xué)生個(gè)人的認(rèn)知與行為在實(shí)習(xí)成效中的影響作用，可將F1稱為實(shí)習(xí)個(gè)體成熟度。F2主要反映出a1(實(shí)習(xí)必要性認(rèn)識(shí))、a3(實(shí)習(xí)安排服從度)、a12(他人影響)的信息。這3項(xiàng)涉及個(gè)體認(rèn)知、過程有關(guān)，可將F2命名為實(shí)習(xí)適應(yīng)能力。F3主要反映出a2(對(duì)實(shí)習(xí)的期望)、a7(對(duì)實(shí)習(xí)內(nèi)容的滿意)的信息。這2項(xiàng)可以解讀為與實(shí)習(xí)目標(biāo)層次和實(shí)際實(shí)習(xí)內(nèi)容等有關(guān)，故命名為實(shí)習(xí)匹配程度。經(jīng)過因子分析后，可以歸納出影響高校大學(xué)生實(shí)習(xí)成效的主要因素是:實(shí)習(xí)個(gè)體成熟度、實(shí)習(xí)適應(yīng)能力、實(shí)習(xí)匹配程度。

2提升高校大學(xué)生實(shí)習(xí)成效的管理建議

總體而言，本次問卷設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析是成功的，所得結(jié)果亦較符合實(shí)際情況。本文所提煉的新因子基本表達(dá)了原有信息，較好地反映了目前高校大學(xué)生實(shí)習(xí)過程中的影響因素以及高校組織實(shí)習(xí)所面臨的困難?；谝蜃臃治鼋Y(jié)果，提出高校和大學(xué)生應(yīng)從以下幾方面來共同提高實(shí)習(xí)效果。

2.1提前培育大學(xué)生對(duì)實(shí)習(xí)認(rèn)知與接納的態(tài)度

實(shí)習(xí)是以學(xué)生為主體、學(xué)?；蚱髽I(yè)為主導(dǎo)的一項(xiàng)相互配合的活動(dòng)。大學(xué)生是否清楚地意識(shí)到實(shí)習(xí)對(duì)自身的作用、能否從心理接納實(shí)習(xí)并將意識(shí)轉(zhuǎn)化為實(shí)習(xí)行動(dòng)，這是決定大學(xué)生實(shí)習(xí)成效的首要因素。因此，高校必須將實(shí)習(xí)所要達(dá)到的目的、實(shí)習(xí)過程與方法、實(shí)習(xí)與理論如何結(jié)合等問題，在實(shí)習(xí)前及時(shí)進(jìn)行教導(dǎo)，讓大學(xué)生在思想上樹立起強(qiáng)烈的實(shí)習(xí)意識(shí)和對(duì)實(shí)習(xí)活動(dòng)的接納意愿。同時(shí)，應(yīng)培養(yǎng)大學(xué)生的獨(dú)立自主意識(shí)和獨(dú)立工作能力，形成正確的實(shí)習(xí)價(jià)值觀和自主實(shí)習(xí)心態(tài)。此外，大學(xué)生亦應(yīng)在實(shí)習(xí)期間初步學(xué)會(huì)自行化解工作難題或困擾的能力，以獨(dú)立自主的勢(shì)態(tài)迎接實(shí)習(xí)挑戰(zhàn)。

2.2注重培養(yǎng)大學(xué)生實(shí)習(xí)協(xié)調(diào)與適應(yīng)能力

大學(xué)生開展實(shí)習(xí)必須基于實(shí)習(xí)單位的業(yè)務(wù)及統(tǒng)籌安排，僅僅認(rèn)識(shí)到實(shí)習(xí)的重要性并不能取得預(yù)期的實(shí)習(xí)成效。因此，只有將實(shí)習(xí)必要性的認(rèn)知融入到實(shí)習(xí)過程和行為活動(dòng)中，并將實(shí)習(xí)內(nèi)容與實(shí)習(xí)單位的任務(wù)安排結(jié)合起來，同時(shí)，也應(yīng)注重培養(yǎng)并提高大學(xué)生處理人際關(guān)系的能力，注意與實(shí)習(xí)單位的員工進(jìn)行有效協(xié)作，充分學(xué)習(xí)或利用他人的知識(shí)技能，這樣，才能更好地完成實(shí)習(xí)任務(wù)并取得預(yù)期的實(shí)習(xí)效果，最終提高大學(xué)生對(duì)實(shí)習(xí)單位的適應(yīng)能力和實(shí)習(xí)效果。

2.3因人而異提高實(shí)習(xí)雙向匹配程度

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.

關(guān)鍵詞： 本科畢業(yè)論文；影響因素；論文質(zhì)量

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

中圖分類號(hào)：D642.477 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1006-4311（2013）27-0221-02

1 獨(dú)立學(xué)院本科畢業(yè)論文質(zhì)量影響因素

1.1 畢業(yè)論文質(zhì)量影響因素的確定 在文獻(xiàn)查閱的基礎(chǔ)上，經(jīng)過專家小組的討論，基于本科畢業(yè)論文過程管理的思想，鑒于財(cái)經(jīng)類本科畢業(yè)論文的完成涉及本科培養(yǎng)、選題、資料搜尋、寫作、定稿、答辯與論文評(píng)價(jià)等階段，因此確定了畢業(yè)論文質(zhì)量的24個(gè)相關(guān)影響因素，見表1。

1.2 分析模型的選擇及數(shù)據(jù)選取 因子分析模型的基本原理是將眾多的原始變量表現(xiàn)為較少因子的線性組合，以少數(shù)因子來概括和解釋錯(cuò)綜復(fù)雜的線性組合，以少數(shù)因子來概括和揭示錯(cuò)綜復(fù)雜的社會(huì)現(xiàn)象，從而建立起能揭示出事物之間最本質(zhì)關(guān)系的簡(jiǎn)潔數(shù)學(xué)模型?；灸Ｐ腿缦拢?/p>

設(shè)有P個(gè)原有變量x1，x2，x3，…，xP，且每個(gè)變量（或經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理后）的均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1?，F(xiàn)將每個(gè)原有變量用k個(gè)因子的線性組合來表示，則有：

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）是因子分析的數(shù)學(xué)模型，aij（i=1，2，…，p；j=1，2，…，k）稱為因子載荷，是第i個(gè)原有變量在第j個(gè)因子上的負(fù)荷；ε■為特殊因子，表示原有變量不能被因子解釋的部分，其均值為0，相當(dāng)于多元線性回歸模型中的殘差。

本文以大連理工大學(xué)城市學(xué)院財(cái)經(jīng)類畢業(yè)生及畢業(yè)論文為研究基礎(chǔ)，發(fā)放調(diào)查問卷。按照分從抽樣將從提劃分為30個(gè)次總體，然后采用隨機(jī)抽樣的方法抽取調(diào)查樣本，以保證研究的代表性。本次調(diào)查共發(fā)放問卷400份，收回392份，回收率達(dá)到98%，其中剔除無效問卷27份，有效回收率達(dá)到91%。在問卷中，通過上文的論文質(zhì)量因素指定調(diào)查量表作為調(diào)研工具，積分方式采用李克特1（完全不符合）—5（完全符合）的5點(diǎn)積分法，采用同質(zhì)信度所分析問卷的α系數(shù)為0.872，表明量表的新都可以接受，能夠比較全面反映獨(dú)立學(xué)院本科畢業(yè)論文的影響因素。

2 獨(dú)立學(xué)院本科畢業(yè)論文影響因素的因子分析

2.1 相關(guān)性檢驗(yàn)及原始數(shù)據(jù)的處理 本文采取Bartlett球形檢驗(yàn)和KMO檢驗(yàn)來分析變量是否具有相關(guān)性。表2顯示，KMO測(cè)度值的計(jì)算結(jié)果為0.726，說明適合因子分析。Bartlett的球星度檢驗(yàn)的概率值為0.000，小于顯著水平0.05，表明原假設(shè)被拒絕，適合做因子分析。

2.2 因子提取及命名解釋 根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)建立變量的相關(guān)系數(shù)矩陣、特征值、特征向量等，從而得到財(cái)經(jīng)類本科畢業(yè)論文質(zhì)量影響因素的因子特征根及方差貢獻(xiàn)率（表3）。從結(jié)果來看，根據(jù)特征值大于1的原則，提取的5個(gè)公共因子的累積方差貢獻(xiàn)率達(dá)到了89.145%，能夠充分反映原始數(shù)據(jù)提供的信息。故使用主成分分析法相應(yīng)提取5個(gè)公共因子。便于公共因子對(duì)實(shí)際問題的分析解釋，我們對(duì)載荷矩陣進(jìn)行了因子旋轉(zhuǎn)，選用方差最大化法，經(jīng)過5次旋轉(zhuǎn)后，得到旋轉(zhuǎn)因子載荷矩陣（表4）。從計(jì)算結(jié)果看，第一個(gè)公共因子FA在上f1-f8上載荷值較大，主要反映了學(xué)生在論文寫作前的財(cái)經(jīng)知識(shí)儲(chǔ)備、寫作經(jīng)驗(yàn)的積累和在論文寫作中的必備能力，因此可以將第一個(gè)公共因子命名為基礎(chǔ)因子。第二個(gè)公共因子在f9-f12、f18上載荷值較大，表現(xiàn)了學(xué)生在論文寫作中的態(tài)度，因此可以認(rèn)為FB為態(tài)度因子。第三個(gè)公共因子FC在f16、f17、f19、f22-f24上載荷較大，反映學(xué)生論文質(zhì)量亦受外界環(huán)境與壓力影響，故將FC命名為環(huán)境與壓力因子。第四個(gè)公因子在f13、f14、f15上載荷較大，集中反映了自主選題情況，命名為題目因子。第五個(gè)因子FD在f20和f21上載荷較高，反映了學(xué)校及老師對(duì)論文寫作的管控，因此把該因子命名為管理監(jiān)督因子。

3 獨(dú)立學(xué)院本科畢業(yè)論文質(zhì)量影響因素分析及對(duì)策建議

3.1 基礎(chǔ)因素及其控制 在基礎(chǔ)因子的8個(gè)原始變量中，財(cái)經(jīng)專業(yè)基礎(chǔ)知識(shí)掌握的越好、財(cái)經(jīng)專業(yè)技能儲(chǔ)備的越多，畢業(yè)論文質(zhì)量才越有保障。同時(shí)，學(xué)生在畢業(yè)論文寫作中的各種能力的高低對(duì)論文質(zhì)量有顯著影響。

3.2 態(tài)度因素及其控制 在本科畢業(yè)論文的寫作中，態(tài)度直接影響質(zhì)量。在態(tài)度因子的3個(gè)原始變量中，論文寫作態(tài)度對(duì)論文質(zhì)量起著決定性作用，它直接決定畢業(yè)論文寫作時(shí)間的投入多少以及畢業(yè)論文格式的規(guī)范化程度。另外2個(gè)變量說明畢業(yè)論文的寫作是個(gè)師生互動(dòng)的過程，畢業(yè)論文題目的老師介入以及論文寫作時(shí)間的科學(xué)安排，在論文寫作過程中師生的良好互動(dòng)有助于論文質(zhì)量的提高。

3.3 環(huán)境與壓力因素及其控制 在涉及環(huán)境因素的3個(gè)原始變量中，學(xué)院良好的學(xué)術(shù)氛圍有助于學(xué)生畢業(yè)論文的寫作；學(xué)院文獻(xiàn)提供水平較高會(huì)使得學(xué)生畢業(yè)論文的論證有夯實(shí)的基礎(chǔ)；指導(dǎo)老師自身的學(xué)術(shù)水平比較高才能指導(dǎo)出高質(zhì)量的畢業(yè)論文。

3.4 題目因素及其控制 題目因素是影響本科畢業(yè)論文的內(nèi)在因素。題目因子的3個(gè)原始變量中，論文題目是否自選、論文題目是否感興趣、論文選題是否新穎是影響本科畢業(yè)論文的因內(nèi)因素。

3.5 管理監(jiān)督因素及其控制 管理監(jiān)督因素主要反映在指導(dǎo)教師的態(tài)度上和學(xué)院畢業(yè)論文監(jiān)督管理。論文指導(dǎo)教師的態(tài)度也影響了論文質(zhì)量。獨(dú)立學(xué)院教師存在“兩頭大、中間小”的現(xiàn)象。獨(dú)立學(xué)院師資上的特點(diǎn)造成了教師指導(dǎo)論文的經(jīng)驗(yàn)不足，指導(dǎo)質(zhì)量有待提高，責(zé)任心不是很強(qiáng)，影響了畢業(yè)論文的質(zhì)量。因此筆者認(rèn)為應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)對(duì)論文指導(dǎo)教師的管理，明確論文指導(dǎo)教師的工作職責(zé)，堅(jiān)持選拔有一定學(xué)術(shù)水平、責(zé)任心較強(qiáng)的教師擔(dān)任獨(dú)立學(xué)院財(cái)經(jīng)類本科畢業(yè)論文的指導(dǎo)教師，并且完善指導(dǎo)教師指導(dǎo)論文的培訓(xùn)制度。獨(dú)立學(xué)院應(yīng)基于畢業(yè)論文全過程加強(qiáng)論文質(zhì)量管理，建立問責(zé)機(jī)制，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和參與解決畢業(yè)論文質(zhì)量管理中存在的問題。

參考文獻(xiàn)：

[1]教育部.獨(dú)立學(xué)院設(shè)置與管理辦法（中華人民共和國教育部令第26號(hào)）[Z].2008-02-22.

篇(3)

溫州民營科技企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)是流星通過網(wǎng)絡(luò)搜集，并由本站工作人員整理而的，溫州民營科技企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)是篇高質(zhì)量的論文，本文來源于網(wǎng)絡(luò)，版權(quán)歸原作者所有，希望此文章能對(duì)您論文寫作，提供一定的幫助。溫州民營科技企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)為免費(fèi)畢業(yè)論文提供，不可用于其他商業(yè)用途。

[摘要]企業(yè)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)涉及眾多指標(biāo)，利用多指標(biāo)評(píng)價(jià)企業(yè)創(chuàng)新能力是一個(gè)復(fù)雜問題。本文構(gòu)建了技術(shù)創(chuàng)新指標(biāo)體系，利用多元統(tǒng)計(jì)中常用的因子分析法原理，結(jié)合SPSS13.0統(tǒng)計(jì)分析軟件，對(duì)溫州民營科技企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力進(jìn)行了綜合評(píng)價(jià)。

[關(guān)鍵詞]民營科技企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力綜合評(píng)價(jià)

在熊彼特的創(chuàng)新理論中，“創(chuàng)新”是經(jīng)濟(jì)增長與發(fā)展的“主發(fā)動(dòng)機(jī)”，是“建立一種新的生產(chǎn)函數(shù)”。經(jīng)典的創(chuàng)新測(cè)度把創(chuàng)新與發(fā)展理解為一種線性關(guān)系，即科學(xué)研究是創(chuàng)新的起始點(diǎn)，增加科學(xué)研究的投入將導(dǎo)致下游的創(chuàng)新與新技術(shù)的增加。

一、技術(shù)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

借鑒國家統(tǒng)計(jì)局國家經(jīng)濟(jì)景氣監(jiān)測(cè)中心提出的企業(yè)自主創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并結(jié)合溫州民營科技企業(yè)實(shí)際情況，構(gòu)建了溫州民營科技企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。

人力投入能力：科技活動(dòng)人員尤其是研究與開發(fā)人員是技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的核心力量，是一個(gè)具有國際可比性的重要指標(biāo)，從事技術(shù)開發(fā)的技術(shù)創(chuàng)新人員的數(shù)量、素質(zhì)直接決定著企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力的強(qiáng)弱。企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力的提升，最基本的條件就是培養(yǎng)和造就一批具有高素質(zhì)的技術(shù)創(chuàng)新人才。人力投入能力體現(xiàn)在企業(yè)技術(shù)職稱人員比例、大專以上人員比例、科技活動(dòng)團(tuán)隊(duì)強(qiáng)度和R＆D團(tuán)隊(duì)強(qiáng)度幾方面。

財(cái)力投入能力：技術(shù)創(chuàng)新經(jīng)費(fèi)的投入是開展技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的根本保障和前提，是決定技術(shù)創(chuàng)新能力的一個(gè)非常重要的因素。從另一方面來說，創(chuàng)新經(jīng)費(fèi)的投入水平也反映了企業(yè)對(duì)于技術(shù)創(chuàng)新的重視程度。由科技活動(dòng)投入強(qiáng)度和R＆D投入強(qiáng)度來衡量企業(yè)的財(cái)力投入能力。

創(chuàng)新產(chǎn)出能力：反映其各種要素組合產(chǎn)生的實(shí)際成效，是評(píng)價(jià)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力最直接、最重要的指標(biāo)。包括百元總收入利稅、全員勞動(dòng)生產(chǎn)率、產(chǎn)品出口創(chuàng)匯率、技術(shù)性收入比率。

二、民營科技企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)

因子分析從研究多個(gè)變量之間的相互依賴關(guān)系人手，在盡量保持原有信息量完整的前提下，尋找少量能夠控制所有變量的公因子，將每個(gè)變量表示成公因子的線性組合，再現(xiàn)原始變量與公因子之間的相關(guān)關(guān)系，最后計(jì)算主要指標(biāo)的合理權(quán)重，依照公因子得分對(duì)每個(gè)樣本對(duì)象進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。利用SPSS13.0統(tǒng)計(jì)分析軟件對(duì)樣本進(jìn)行因子分析，得到這十二家民營科技企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新綜合能力。

經(jīng)KMO和Bartlett檢驗(yàn)，變量之間的相關(guān)系數(shù)矩陣不是一個(gè)單位陣，而且KMO（用于比較觀測(cè)相關(guān)系數(shù)值與偏相關(guān)系數(shù)值的指標(biāo)）的值為0.52>0.5，球形檢驗(yàn)卡方統(tǒng)計(jì)量＝72.925，P＝0.005<0.01，表明適合對(duì)這些變量進(jìn)行因子分析。分析共同度表，本文指標(biāo)變量與因子之間具有較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系，因子能夠充分反映樣本指標(biāo)的信息量，進(jìn)行因子分析的效果顯著。

設(shè)定主成分的特征值必須大于1，并且按照因子分析的原則，所選取的主因子對(duì)方差解釋的累積達(dá)到85％以上。用SPSS求得特征根分別為2.72、2.107、1.931、1.81、……前4個(gè)特征值大于1的因子對(duì)方差解釋的累積百分比為85.675％，滿足設(shè)定的條件，因此提取4個(gè)公因子。根據(jù)特征根求出的權(quán)重分別為27.196％、21.071％、19.305％、18.103％。

以“方差極大化”為準(zhǔn)則進(jìn)行因子正交旋轉(zhuǎn)，從而得到方差極大化后的因子載荷矩陣，4個(gè)因子的總體方差累積貢獻(xiàn)率還是85.675％。根據(jù)旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣可以得到明確經(jīng)濟(jì)意義的主公共因子。

第一公共因子F1主要由R&D投

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入強(qiáng)度、科技活動(dòng)投入強(qiáng)度等指標(biāo)決定，它們作用在第一公共因子上的載荷量分別為0.931、0.885。我們把其定義為企業(yè)創(chuàng)新財(cái)力投入能力因子，其方差貢獻(xiàn)率達(dá)27.196％，成為決定企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力的最重要因子。第二公共因子F2中技術(shù)性收入比率載荷量領(lǐng)先于其他因子，達(dá)到了0.936，所以我們把其定義為技術(shù)產(chǎn)出能力因子，方差貢獻(xiàn)率達(dá)21.071％。第三公共因子F3中產(chǎn)品出口創(chuàng)匯率載荷量領(lǐng)先于其他因子，達(dá)-0.807，所以我們將其定義為出口能力因子；R&D團(tuán)隊(duì)強(qiáng)度、科技活動(dòng)團(tuán)隊(duì)強(qiáng)度載荷量亦較高，分別達(dá)0.770、0.676，我們把其定義為人力投入能力因子。出口創(chuàng)匯能力因子和人力投入能力因子方差貢獻(xiàn)率達(dá)19.305％。第四公共因子F4主要由百元總收入利稅和全員勞動(dòng)生產(chǎn)率指標(biāo)決定，它們作用在第四公共因子上的載荷量分別為0.91、0.759。將其定義為社會(huì)貢獻(xiàn)力因子，其方差貢獻(xiàn)率達(dá)18.103％。

根據(jù)因子得分系數(shù)和原始變量的標(biāo)準(zhǔn)值可以計(jì)算每個(gè)因子的得分?jǐn)?shù)，旋轉(zhuǎn)后的各因子得分，進(jìn)一步結(jié)合相應(yīng)的方差貢獻(xiàn)率，可以建立如下的綜合線性評(píng)價(jià)函數(shù)：

（為第個(gè)企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力綜合得分）

根據(jù)上面的綜合線性評(píng)價(jià)函數(shù)及各樣本企業(yè)各主因子得分，計(jì)算出樣本企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力綜合得分并進(jìn)行排序：創(chuàng)力電子（0.777）、萬谷科技(0.722)、東甌生物(0.68)、華潤電機(jī)(0.196)、正泰設(shè)備制造(0.124)、昌泰電力開關(guān)(-0.065)、強(qiáng)盛石化機(jī)械(-0.128)、銀達(dá)印業(yè)(-0.235)、寶特儀表(-0.398)、吉爾達(dá)鞋業(yè)(-0.479)、奧特塑膠(-0.545)、碩穎數(shù)碼科技(-0.648)。

篇(4)

關(guān)鍵字：評(píng)估數(shù)據(jù)、因子分析法

中圖分類號(hào)：G250文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A

引言：

因子分析是主成分分析的一種推廣和擴(kuò)展，對(duì)于實(shí)際應(yīng)用非常重要，也是利用降維的方法進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析的一種多元統(tǒng)計(jì)方法。因子分析研究相關(guān)矩陣或協(xié)方差的內(nèi)部依賴關(guān)系，由于它將多個(gè)變量綜合為少數(shù)幾個(gè)因子，以再現(xiàn)原始變量與因子之間的相互關(guān)系，因此得到了廣泛的應(yīng)用因子分析的用途主要有：尋求基本結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)化觀測(cè)系統(tǒng)；用于數(shù)據(jù)簡(jiǎn)化。通過因子分析可以用所找出的少數(shù)幾個(gè)因子代替原來的變量做因子分析、判別分析、聚類分析等。

1.因子分析法

1.1因子分析法相關(guān)概念

因子分析通常以最少的信息丟失為前提，將原有的眾多變量綜合成較少的幾個(gè)綜合指標(biāo)，即因子。

因子負(fù)荷。即因子分析式中各因子的系數(shù)值，用于反映因子和各個(gè)變量間的親切程度。當(dāng)各公因子間不相關(guān)時(shí)，因子負(fù)荷值就等于因子與變量的相關(guān)系數(shù)。它的絕對(duì)值越大，說明該因子對(duì)當(dāng)前變量的影響程度越大。

公因子方差比(Communalities)。是指提取公因子后，各變量中信息分別被提取出的比例，或者說原變量的方差中由公因子決定的比例。公因子方差比在0-1之間，取值越大，說明該變量能被因子說明的程度越高，如果各因子間完全獨(dú)立，則公因子方差比和因子負(fù)荷實(shí)際上是等價(jià)的。

特征值（Eigen value)。特征值可以看成因子分析影響力度的指標(biāo)，代表引入該因子或主成份后可以解釋平均多少原始變量的信息。

KMO統(tǒng)計(jì)量。用于研究變量之間的偏相關(guān)性，它是比較各變量之間的簡(jiǎn)單相關(guān)和偏相關(guān)的大小，取值范圍在0-1之間。如果各變量之間存在內(nèi)在關(guān)系，則由于計(jì)算偏相關(guān)是控制其他因素就會(huì)同時(shí)控制潛在變量，導(dǎo)致偏相關(guān)系數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)，此時(shí)KMO統(tǒng)計(jì)量接近1，做因子分析的效果好。一般認(rèn)為當(dāng)KMO大于0.90時(shí)，效果最佳，0.70以上時(shí)效果尚可，0.60時(shí)效果極差，0.50以下時(shí)不適宜做因子分析。

球形檢驗(yàn)。用于檢驗(yàn)相關(guān)矩陣是否是單位矩陣，即各變量時(shí)否各自獨(dú)立。如果結(jié)論為不拒絕假設(shè)，則說明這些變量可能各自獨(dú)立提供一些信息，之間可能沒什么關(guān)系。

1.2因子分析法的基本步驟

(1) 根據(jù)具體問題，判斷是否需要進(jìn)行因子分析，并采用KMO檢驗(yàn)及球形檢驗(yàn)來判斷數(shù)據(jù)是否符合分析要求；

(2) 進(jìn)行分析，按一定標(biāo)準(zhǔn)確定提取因子數(shù)目；

(3) 考察因子的可解釋性，求解初始因子負(fù)荷矩陣；

(4)對(duì)初始因子負(fù)荷矩陣做旋轉(zhuǎn)處理；

(5) 因子的實(shí)際意義的解釋與說明，估計(jì)因子得分；

(6)得出綜合評(píng)價(jià)值，即總因子的估計(jì)值。

2.因子分析法應(yīng)用于評(píng)估數(shù)據(jù)處理

2.1 評(píng)估指標(biāo)是否適合進(jìn)行因子分析

我們首先對(duì)學(xué)生的評(píng)估數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，從剔除評(píng)估噪聲后的298條評(píng)估數(shù)據(jù)中計(jì)算出每位教師的單項(xiàng)指標(biāo)平均得分，然后根據(jù)因子分析的原理計(jì)算出他們的綜合得分。經(jīng)對(duì)比大部分指標(biāo)間的相關(guān)系數(shù)都比較高，各變量之間也有比較強(qiáng)的線性關(guān)系，因此能從中提取出公共因子，評(píng)估指標(biāo)適合進(jìn)行因子分析。

利用的球形度檢驗(yàn)觀測(cè)值為238.466，相應(yīng)的概率值接近于0。如果顯著性水平為0.05，由于概率小于顯著性檢驗(yàn)水平，應(yīng)該拒絕零假設(shè)，認(rèn)為相關(guān)系數(shù)矩陣與單位矩陣具有顯著的差異。另一方面的值為0.892，根據(jù)給出度量標(biāo)準(zhǔn)可知評(píng)估指標(biāo)適合進(jìn)行因子分析。

2.2 分析提取因子

以下根據(jù)評(píng)估指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)矩陣，指定提取兩個(gè)特征根，采用主成分分析法的因子分析初始解，

每組中數(shù)據(jù)項(xiàng)的含義依次為特征根、特征根的方差貢獻(xiàn)率和累積方差貢獻(xiàn)率。如表2-1所示。

表2-1

第一組數(shù)據(jù)描述的是初始因子解的情況。第1個(gè)因子的特征根為6.412，解釋13個(gè)評(píng)估指標(biāo)的總方差，累積方差貢獻(xiàn)率為49.323%；第2個(gè)因子的特征根為5.071，解釋13個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的總方差，累積方差貢獻(xiàn)率為98.254%。其余數(shù)據(jù)含義依次類推。

第二組數(shù)據(jù)描述的是因子解的情況。由于指定提取兩個(gè)因子，兩個(gè)因子共同解釋了評(píng)估指標(biāo)總方差的98.254?？傮w上，評(píng)估指標(biāo)的信息丟失很少，因子分析效果比較理想。

第三組數(shù)據(jù)描述的是最終因子解的情況。旋轉(zhuǎn)后的累積方差比沒有改變，同樣也沒有影響原有評(píng)估指標(biāo)的共同度。但是旋轉(zhuǎn)之后重新分配了各個(gè)因子解釋原評(píng)估指標(biāo)的方差，改變了各因子的方差貢獻(xiàn)，使得因子更易于解釋。

第1個(gè)因子的特征根較高，對(duì)解釋原有評(píng)估指標(biāo)貢獻(xiàn)也最大；第2個(gè)因子次之，第3個(gè)以后的因子特征值均較小，對(duì)解釋原有評(píng)估指標(biāo)貢獻(xiàn)也很小，完全可以被忽略掉，由此可知提取兩個(gè)因子是較為合適的。

如下表2-2所示，因子成分矩陣是因子分析的核心內(nèi)容，根據(jù)該表可以得到教師評(píng)估指標(biāo)的因子分析模型：

表2-2因子成分矩陣

由此可以看出，初始的13個(gè)評(píng)估指標(biāo)在兩個(gè)因子上的成分都不明顯。此外，兩個(gè)因子的實(shí)際意義相對(duì)來說也是比較模糊的。

2.3 計(jì)算因子得分

表2-9所示為采用回歸法對(duì)因子得分的系數(shù)進(jìn)行估計(jì)，并輸出因子的得分系數(shù)。根據(jù)表2-9可以得出各因子的得分函數(shù)如式：

注：完全可以根據(jù)各因子的得分并聯(lián)系各因子的實(shí)際意義，對(duì)教師進(jìn)行分類，并對(duì)教師的實(shí)際教學(xué)情況提出較為合理的建議，以利于教師對(duì)教學(xué)的改進(jìn)。

表2-3因子得分系數(shù)矩陣

得分系數(shù)矩陣

2.5 計(jì)算綜合評(píng)估值

用公式(2-1)計(jì)算出每位教師的兩因子得分，然后再采用計(jì)算因子加權(quán)總分的方法，得到教師的總排名。以兩個(gè)因子的方差貢獻(xiàn)率為權(quán)重，可以得到計(jì)算公式（2-2）：

依（2-2）就可以得到教師的因子分析得分及排名順序。最后，應(yīng)用計(jì)算因子加權(quán)總分的方法，得到教師的因子分析排名順序。

3.結(jié)束語

本文采用因子分析方法對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，并且最終得出每位教師的得分與排名。盡管本文對(duì)教學(xué)評(píng)估從理論到實(shí)踐進(jìn)行了相對(duì)深入的研究，但由于教學(xué)質(zhì)量評(píng)估是一個(gè)教育科學(xué)研究的新領(lǐng)域，尤其是在我國尚處于起步階段，同時(shí)論文的篇幅和研究時(shí)間有限，無法對(duì)評(píng)價(jià)的所有問題都進(jìn)行詳盡和深入的研究。所以有待我們繼續(xù)進(jìn)行下一步的研究,需要不斷對(duì)其方法、手段和步驟在理論上進(jìn)行挖掘，在實(shí)踐中摸索，使這一領(lǐng)域的研究不斷豐富。

參考文獻(xiàn)

[1]邱東. 多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)方法的系統(tǒng)分析[M].中國統(tǒng)計(jì)出版社,1991:153-167.

[2]林敏,杜光年,劉志斌.灰色因子分析及其應(yīng)用[J].統(tǒng)計(jì)與決策.2005,(11):128-129.

[3] 張樂,何先平.因子分析與教學(xué)評(píng)價(jià)指標(biāo)的確定[J].宜賓學(xué)院學(xué)報(bào).2005,(12):112-115.

篇(5)

關(guān)鍵詞：不健康食品；影響因素；因子分析

中圖分類號(hào)：R155.5 文獻(xiàn)識(shí)別碼：A 文章編號(hào)：1001-828X（2016）015-0000-01

一、不健康食品的解讀

本文將腌制食品，肉類加工食品，防腐劑隨意添加的食品，餅干（不含低溫烘烤和全麥餅干），方便面，罐頭，冷凍甜品，話梅蜜餞，油炸、燒烤類食品以及學(xué)校周邊的小攤小吃，麻辣燙、麻辣拌、麻辣香鍋、米線等食物歸類為不健康食品。

二、調(diào)查問卷設(shè)計(jì)，發(fā)放

1.調(diào)查對(duì)象及抽樣方法：選取三個(gè)年級(jí)十個(gè)分院300名學(xué)生進(jìn)行分層抽樣。

2.問卷設(shè)計(jì)：將不健康食品分為主食類和零食類。影響因素分為四個(gè)方面，即學(xué)生自身素質(zhì)，家庭影響，校園及周邊就餐環(huán)境及食品本身特點(diǎn)。

三、不健康食品攝入影響因素的因子分析

四、因子分析模型的建立

五、結(jié)論及建議

本文通過對(duì)吉林農(nóng)業(yè)科技學(xué)院大學(xué)生不健康食品攝入的影響因素的調(diào)查與分析，從一定程度上反映出大學(xué)生群體的不健康食品攝入情況。影響因素中最為突出的是流行性因素即學(xué)生們更關(guān)注食品的外觀、廣告，容易受周邊熱潮的影響，此外，辨別能力和自控能力的影響作用也不容忽視。希望學(xué)生們?cè)鰪?qiáng)健康意識(shí)，更多地注重健康飲食，盡量免受不健康食品的誘惑，在追求流行個(gè)性化的道路上健康、快樂地生活。

參考文獻(xiàn)：

[1]徐可進(jìn).現(xiàn)代不健康食品的解讀與思考[J].長春中醫(yī)藥大學(xué)，2006.

[2]王伯金.吉林省大學(xué)生體育健康意識(shí)和行為調(diào)查的研究[J].東北師范大學(xué)（碩士學(xué)位論文），2007.

[3]鄧若冰.電視食品廣告對(duì)城市小學(xué)生健康影響研究――以江蘇為例[J].南京師范大學(xué)碩士論文，2013.

作者簡(jiǎn)介：張文利（1992-），女，河北承德人，滿族，學(xué)生，所在學(xué)校：吉林農(nóng)業(yè)科技學(xué)院文理學(xué)院，研究方向：概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)。

篇(6)

關(guān)鍵詞：技能；素質(zhì)；抽樣調(diào)查；統(tǒng)計(jì)分析；教學(xué)效果

中國分類號(hào)：B848.2

1. 研究背景

近幾年來，職業(yè)教育蓬勃發(fā)展，學(xué)校規(guī)模不斷擴(kuò)大，職業(yè)教育質(zhì)量越來越受到社會(huì)、學(xué)生、家長的重視。在校生規(guī)模已經(jīng)占據(jù)了高等教育的50%以上[1]，因此，職業(yè)教育發(fā)展的好壞決定了我國經(jīng)濟(jì)在世界市場(chǎng)上競(jìng)爭(zhēng)力強(qiáng)弱。職業(yè)教育的辦學(xué)質(zhì)量與水平最關(guān)鍵的是教師隊(duì)伍的素質(zhì)，提高教師素質(zhì)是培養(yǎng)高質(zhì)量技能型人才的有力保證。

2. 研究目的

通過統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法分析教師素質(zhì)的影響教學(xué)效果的主要因素，建立教師素質(zhì)與教學(xué)效果之間的模型，探討教師各方面的素質(zhì)對(duì)教學(xué)效果的影響，得到教師素質(zhì)與教學(xué)效果的定量與定性的關(guān)系，為提高教師素質(zhì)給予有效的指導(dǎo)，提高教學(xué)效果。

3. 研究方法

根據(jù)研究目的設(shè)計(jì)調(diào)查問卷，利用設(shè)計(jì)好的調(diào)查問卷對(duì)學(xué)生進(jìn)行抽樣調(diào)查，對(duì)獲取的數(shù)據(jù)采用因子分析法和回歸分析法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行定量分析。利用因子分析法找出影響教學(xué)水平的主要因素，然后利用回歸分析法對(duì)影響教學(xué)水平的主要因素和反應(yīng)教師教學(xué)成果的變量進(jìn)行回歸分析[2]，最后綜合分析得出結(jié)論。

4. 調(diào)查問卷內(nèi)容

通過查閱相關(guān)資料[2][3]與結(jié)合本校實(shí)際，本研究提出了一些教師素質(zhì)的主要因子，以此建立教師素質(zhì)的評(píng)價(jià)體系。共四個(gè)方面分別是：（1）職業(yè)意識(shí)包括道德修養(yǎng)、政治覺悟、教育觀念、合作精神；（2）知識(shí)水平包括專業(yè)知識(shí)深度廣度、教育心理學(xué)知識(shí)、人文科技知識(shí)；（3）能力素質(zhì)包括創(chuàng)新精神、科研能力、課堂教學(xué)能力、多媒體設(shè)備使用能力、實(shí)踐指導(dǎo)能力；（4）身體心理素質(zhì)包括心理素質(zhì)、身體素質(zhì)。根據(jù)這些標(biāo)體系，設(shè)計(jì)教師素質(zhì)調(diào)查表進(jìn)行問卷調(diào)查。

5. 研究過程

5.1調(diào)查并整理數(shù)據(jù)

我院醫(yī)藥系共49個(gè)班級(jí)，其中高職班級(jí)30個(gè)，中職班級(jí)19個(gè)。從高職班級(jí)中利用隨機(jī)抽樣的辦法抽出14個(gè)不同班級(jí)，每個(gè)班抽出2位教師一共28位教師（不重復(fù)），每個(gè)班隨機(jī)選擇25位學(xué)生參加問卷調(diào)查，樣本容量350，其中男生35人，女生365。問卷回收率100%，數(shù)據(jù)有效率100%。變量數(shù)與樣本容量比達(dá)1：21，樣本容量遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于100，因此數(shù)據(jù)具有較好的代表性，能取得較好的統(tǒng)計(jì)分析效果[4]。對(duì)回收的答卷進(jìn)行整理并做成一個(gè)Excel文件，為了便于分析計(jì)算數(shù)據(jù)類型設(shè)為數(shù)值類型，標(biāo)題行16個(gè)字段代表16個(gè)變量。

5.2獲取教學(xué)效果數(shù)據(jù)

在教學(xué)效果方面，選取、教學(xué)課程達(dá)優(yōu)達(dá)標(biāo)和學(xué)生評(píng)價(jià)等三個(gè)指標(biāo)來衡量，這些數(shù)據(jù)可以從辦公室與教務(wù)科得到。對(duì)教師的授課質(zhì)量分為三個(gè)層次不達(dá)標(biāo)，達(dá)標(biāo)和達(dá)優(yōu)，為了便于分析，教師所受課程達(dá)標(biāo)賦值為1，達(dá)優(yōu)賦值為2，不達(dá)標(biāo)為0。

6. 數(shù)據(jù)分析

首先對(duì)影響教師素質(zhì)的16個(gè)變量進(jìn)行因子分析，找出影響教學(xué)水平的重要因素，然后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與整理，建立分析文件，然后對(duì)教師素質(zhì)與和教師素質(zhì)與教學(xué)效果進(jìn)行回歸分析。

6.1因子分析

表-2 KMO 和 Bartlett 的檢驗(yàn)

取樣足夠度的 Kaiser-Meyer-Olkin度量 .534

Bartlett 的球形度檢驗(yàn) 近似卡方 398.431

df 120.000

Sig. .000

選擇16個(gè)變量作為分析變量，進(jìn)行KMO與Bartlett球形度檢驗(yàn)，采用最大方差法旋轉(zhuǎn)輸出。結(jié)果分析如下：表-2給出了KMO與Bartlett檢驗(yàn)結(jié)果，從表可知KMO值為0.534說明適合做因子分析。

表-4 解釋的總方差

成份 初始特征值 提取平方和載入 旋轉(zhuǎn)平方和載入

合計(jì) 方差的 % 累積 % 合計(jì) 方差的 % 累積 % 合計(jì) 方差的 % 累積 %

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變量共同度比較高（都達(dá)0.60以上表略），說明變量中大部分信息能夠被因子所提出。觀察解釋的總方差表4可知前六個(gè)因子特征值大于1，并且它們累計(jì)的特征值之和占總特征值的82.57%，所以提出前六個(gè)因子作為主因子。

觀察旋轉(zhuǎn)成份矩陣表（表略）可以看出：

成分1可規(guī)定為道德修養(yǎng)、教學(xué)能力、人文科技知識(shí)、身體素質(zhì)的主要因素。

成分2可規(guī)定為教育觀念、創(chuàng)新精神、實(shí)踐指導(dǎo)能力主要因素。

成分3可規(guī)定為專業(yè)知識(shí)、科研能力、多媒體使用能力主要因素。

成分4可規(guī)定為教育學(xué)知識(shí)等主要因素。

成分5可規(guī)定為政治覺悟、組織管理能力、合作精神、溝通能力的主要因素。

成分6可規(guī)定為心理素質(zhì)的主要因素。

6.2教師素質(zhì)與教學(xué)論文的線性回歸分析

為了便于進(jìn)行教師素質(zhì)與教學(xué)論文的線性回歸分析，在教學(xué)效果數(shù)據(jù)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。由于篇幅關(guān)系回歸表系數(shù)表都省略了。

表-6 教學(xué)效果與因子分析得分表

教學(xué)效果 學(xué)生評(píng)分 論文數(shù)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

… … … … … … … … …

把教師教學(xué)數(shù)量作為因變量，F(xiàn)ac1-1～Fac6-1作為自變量，需要選擇選項(xiàng)中的在等式中包含常量。分析回歸分析結(jié)果表（表略）可以看出系數(shù)顯著地只有Fac3-1（為.421），即教師的專業(yè)知識(shí)、科研能力、多媒體使用對(duì)數(shù)量影響最大。

6.3教師素質(zhì)與評(píng)教得分情況進(jìn)行線性回歸分析，把學(xué)生評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)作為因變量，F(xiàn)ac1-1～Fac6-1

表-8 學(xué)生評(píng)分與教師素質(zhì)回歸系數(shù)a

模型 非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù) 標(biāo)準(zhǔn)系數(shù) t Sig.

B 標(biāo)準(zhǔn)

誤差 試用版

（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. 因變量： 學(xué)生評(píng)分

作為自變量，從表8中可以看出FAC1_1，F(xiàn)AC2_1主，F(xiàn)AC3_1，F(xiàn)AC6_1因子對(duì)學(xué)生評(píng)教分?jǐn)?shù)有顯著影響，說明學(xué)生對(duì)教師時(shí)考慮了多方面并進(jìn)行了比較客觀評(píng)價(jià)。

6.4教師素質(zhì)與教學(xué)效果的有序回歸分析。把達(dá)標(biāo)達(dá)優(yōu)作為因變量，F(xiàn)ac1-1～Fac6-作為自變量，得到表-9，系數(shù)顯著地只有Fac1，說明教師的教學(xué)能力、多媒體熟練程度、身體素質(zhì)的主要因素對(duì)達(dá)標(biāo)達(dá)優(yōu)影響最大。

表-9 教學(xué)效果與教師素質(zhì)回歸參數(shù)估計(jì)值

估計(jì) 標(biāo)準(zhǔn)誤 Wald df 顯著性 95% 置信區(qū)間

下限 上限

閾值 [教學(xué)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分析結(jié)論

7.1學(xué)生進(jìn)行了比較客觀評(píng)價(jià)，并不是依據(jù)個(gè)人的喜好打分，學(xué)生評(píng)教打分還是考慮了多方面的原因，評(píng)教系統(tǒng)比較完善。

7.2教師的道德水平影響教師和學(xué)生的關(guān)系。具有較高道德修養(yǎng)，較好的專業(yè)知識(shí)和較好的多媒體使用能力的教師能順利地取得較好的教學(xué)效果，為教學(xué)論文的撰寫提供較好的保證。

7.3教師的道德修養(yǎng)決定著教師如何看待自己的教學(xué)工作。道德修養(yǎng)的高的教師對(duì)工作一絲不茍，精益求精，不斷總結(jié)自己的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，完成教學(xué)論文的質(zhì)量和數(shù)量也較其他教師要高。

7.4教師的教學(xué)能力是取得良好教學(xué)效果的保證。專業(yè)知識(shí)和其他綜合知識(shí)也是影響教學(xué)效果和課程達(dá)標(biāo)達(dá)優(yōu)的的一個(gè)因素。教師的身體素質(zhì)也是影響教學(xué)效果和課程是否達(dá)標(biāo)達(dá)優(yōu)的方面。

7.5精深的專業(yè)知識(shí)和寬泛的綜合知識(shí)和多媒體使用能力是順利完成科研項(xiàng)目的基礎(chǔ)。良好的心理素質(zhì)是教師有恒心和毅力去完成論文和科研項(xiàng)目的保障。

總之，通過本研究表明：一個(gè)優(yōu)秀的教師不僅要具備較好的專業(yè)知識(shí)，還要有豐富的人文科技知識(shí)，較高的信息技術(shù)水平，良好的師德師風(fēng)，較高的政治覺悟，具有團(tuán)隊(duì)精神和組織管理能力，這些都是取得較好教學(xué)效果和進(jìn)行科研的基礎(chǔ)。

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作者簡(jiǎn)介：龍軍，男，漢族，湖南人，黔西南民族職業(yè)技術(shù)學(xué)院，講師，碩士。主要研究方向：教學(xué)管理和計(jì)算機(jī)應(yīng)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.

關(guān)鍵詞:名牌產(chǎn)品企業(yè);抗金融危機(jī)能力;因子分析;兩樣本t檢驗(yàn)

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

中圖分類號(hào):F27 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào):1006-4311(2010)13-0031-02

0引言

在2008年的中國名牌評(píng)價(jià)工作緊鑼密鼓地進(jìn)行時(shí),由于“毒奶粉”等事件,國務(wù)院“三定方案”明確國家質(zhì)檢總局不再直接辦理與企業(yè)和產(chǎn)品有關(guān)名牌評(píng)價(jià)的活動(dòng),于是有關(guān)中國名牌評(píng)價(jià)工作是否對(duì)提高企業(yè)的發(fā)展起到了較好的推動(dòng)作用,成為爭(zhēng)論的焦點(diǎn)。與此同時(shí),美國次貸危機(jī)從2008年9月開始全面升級(jí),演繹了全球金融歷史的一次極其嚴(yán)重的危機(jī),并蔓延至實(shí)體經(jīng)濟(jì),整個(gè)全球經(jīng)濟(jì)增長減緩,我國經(jīng)濟(jì)也受到了較大的沖擊,金融危機(jī)恰好是一場(chǎng)對(duì)所有企業(yè)共同的“體能測(cè)試”。在金融危機(jī)下,推動(dòng)中國經(jīng)濟(jì)快速增長的名牌產(chǎn)品企業(yè)的表現(xiàn)如何,這是非常值得關(guān)注的。

為此,對(duì)金融危機(jī)中的“名牌產(chǎn)品”獲得企業(yè)的表現(xiàn)進(jìn)行調(diào)查研究,對(duì)其抗金融危機(jī)能力進(jìn)行測(cè)度,并檢驗(yàn)名牌級(jí)別越高,抗風(fēng)險(xiǎn)能力是否更強(qiáng)?？紤]到數(shù)據(jù)獲取的難度和行業(yè)間的差距,本文選擇紡織服裝行業(yè)中上市的8家中國名牌產(chǎn)品和8家地方名牌產(chǎn)品企業(yè)的抗金融危機(jī)能力進(jìn)行評(píng)價(jià)和比較。

1抗金融危機(jī)能力的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

本文通過上述16家企業(yè)在金融危機(jī)影響下的2008-2009年度的主要財(cái)務(wù)指標(biāo)來衡量企業(yè)的抗金融危機(jī)能力,現(xiàn)有的財(cái)務(wù)指標(biāo)一般從盈利能力,償債能力,現(xiàn)金流狀況,營運(yùn)能力,發(fā)展能力等幾方面[1-3]對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行考察,考慮到現(xiàn)金流的數(shù)據(jù)比較難收集,因此從剩余四方面的指標(biāo)來考察,如果在受金融危機(jī)影響期間企業(yè)在這幾方面的綜合評(píng)分存在優(yōu)勢(shì),那么從側(cè)面可以反應(yīng)企業(yè)的抗金融危機(jī)能力較強(qiáng),本文的評(píng)價(jià)指標(biāo)集為T={A={A1凈資產(chǎn)收益率,A2經(jīng)營凈利率,A3經(jīng)營毛利率,A4資產(chǎn)凈利率,A5成本費(fèi)用利潤率},B={B1流動(dòng)比率,B2速動(dòng)比率,B3資產(chǎn)負(fù)債率},C={C1應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率,C2存貨周轉(zhuǎn)率,C3總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率,C4期間費(fèi)用率},D={D1銷售收入增長率,D2凈利潤增長率}} 。

2因子分析的數(shù)學(xué)模型

因子分析[4]是通過研究多個(gè)變量間相關(guān)系數(shù)矩陣的內(nèi)部依賴關(guān)系,找出能綜合所有變量的少數(shù)幾個(gè)隨機(jī)變量,這幾個(gè)隨機(jī)變量是不可測(cè)量的,通常稱為因子。然后根據(jù)相關(guān)性的大小把變量分組,使得同組內(nèi)的變量之間的相關(guān)性較高,但不同組的變量相關(guān)性較低。各個(gè)因子間互不相關(guān),所有變量都可以表示成公因子的線性組合。因子分析的目的就是減少變量的數(shù)目,用少數(shù)因子代替所有的變量去分析問題。

設(shè)有N個(gè)樣本,P個(gè)指標(biāo),X=(X1,X2,…,Xp)′為隨機(jī)向量,要尋找的公因子為F=(F1,F2,…,Fm)′,則模型如下:

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

稱為因子模型。矩陣A=(aij)稱為因子載荷矩陣,aij為因子載荷,其實(shí)質(zhì)就是公因子Fi和變量Xj的相關(guān)系數(shù)。ε為特殊因子,代表公因子以外的影響因素,實(shí)際分析時(shí)忽略不計(jì)。對(duì)求得的公因子,需要觀察它們?cè)谀男┳兞可嫌休^大的載荷,再據(jù)此說明該公因子的實(shí)際含義。如果難于對(duì)Fi給出一個(gè)合理的解釋,需要進(jìn)一步作因子旋轉(zhuǎn),以求旋轉(zhuǎn)后能得到更加合理的解釋。因子分析有兩個(gè)特點(diǎn):

其一,模型不受量綱的影響;

其二,因子載荷不是唯一的,通過因子軸的旋轉(zhuǎn),可以得到新的因子載荷陣,使解釋意義更加明顯。

假設(shè)主因子的特征根為λi,主因子得分為Fi,則綜合得分:

F=λ(λ)F。

3抗金融危機(jī)能力的評(píng)價(jià)分析

3.1 數(shù)據(jù)來源和處理數(shù)據(jù)來源于上市的8家中國名牌產(chǎn)品和8家地方名牌產(chǎn)品企業(yè)的2008-2009公布的財(cái)務(wù)報(bào)表,根據(jù)原始數(shù)據(jù)計(jì)算本文的指標(biāo)集數(shù)據(jù),考慮到量綱問題,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

3.2 因子分析結(jié)果和分析因?yàn)橹挥性跀?shù)據(jù)存在部分相關(guān)性的情況下,用因子分析評(píng)估比較好,故我們檢驗(yàn)數(shù)據(jù)是否適合于因子分析。一種常用的方法利用SPSS做KMO檢驗(yàn),如表1,KMO=0.0631>0.6,巴特利球型檢驗(yàn)的相伴概率為0.000小于顯著性水平0.05,由此本文認(rèn)為指標(biāo)變量適合做主成分分析。

通過因子分析法,提取主因子的條件是特征根大于1,利用SPSS16.0得出特征根大于1的各因子的方差貢獻(xiàn)率和因子載荷陣,如表2和3,將有較大載荷的指標(biāo)綜合為一個(gè)因子,盈利能力指標(biāo)A1-A5和成長能力指標(biāo)D1-D2方面的指標(biāo)綜合為一個(gè)“盈利和成長能力”因子,特征根為5.77;C1-C4綜合為“營運(yùn)能力”因子,特征根為3.84;B1-B3綜合為“償債能力”因子,特征根2.37。用特征根的比重作為綜合評(píng)價(jià)的權(quán)重,故盈利和成長能力因子的權(quán)重w1=5.77/(5.77+3.84+2.37)=0.48,營運(yùn)能力因子的權(quán)重w2=0.32,償債能力因子的權(quán)重w3=0.2。

利用權(quán)重w1,w2,w3和得出的主因子得分(表4中第3-5行)計(jì)算出綜合得分(表4中第6行)。接著我們從盈利和成長能力,營運(yùn)能力,償債能力,綜合得分的平均得分角度對(duì)國家名牌和省級(jí)名牌進(jìn)行比較。國家名牌企業(yè)的盈利和成長能力平均得分為0.58大于省級(jí)名牌的-0.58,國家名牌企業(yè)的營運(yùn)能力平均得分為-0.11小于省級(jí)名牌企業(yè)的0.12,國家名牌企業(yè)的償債能力平均得分為-0.15小于省級(jí)名牌企業(yè)的0.15,國家名牌的加權(quán)綜合得分的平均值為0.22大于省級(jí)名牌的-0.21。因此,從平均數(shù)來看,國家名牌企業(yè)在盈利和成長能力有較大的優(yōu)勢(shì),但在營運(yùn)和償債能力上省級(jí)名牌企業(yè)的優(yōu)勢(shì)更加明顯,在綜合得分上國家名牌企業(yè)的平均得分大于省級(jí)名牌企業(yè)。

3.3 成組設(shè)計(jì)兩樣本均數(shù)的比較上面我們對(duì)國家名牌和省級(jí)名牌的各方面得分和綜合得分從平均值的角度進(jìn)行了比較,但是兩組在各方面和綜合得分的差異是否顯著,我們必須運(yùn)用SPSS做統(tǒng)計(jì)上的兩樣本t檢驗(yàn)[5]。

通過表5,可以看出國家名牌和省級(jí)名牌在盈利和成長能力,營運(yùn)能力,償債能力和綜合得分上的方差齊性檢驗(yàn)均通過(sig>0.05),在方差齊性的基礎(chǔ)上進(jìn)行等均值的t檢驗(yàn),盈利和成長能力的P=0.015,小于顯著性水平0.05,拒絕國家名牌和地方名牌的盈利和成長能力均值相等的原假設(shè);在營運(yùn)能力和償債能力方面則相反,接受均值相等的原假設(shè)。對(duì)于綜合得分來說,P=0.168,在顯著性水平0.05條件下接受原假設(shè),而在顯著性水平0.2條件下則拒絕原假設(shè),也就是說我們有80%的把握認(rèn)為國家名牌在綜合得分上和省級(jí)名牌存在差異。

4結(jié)論

金融危機(jī)期間,國家名牌產(chǎn)品企業(yè)在盈利和成長能力上的優(yōu)勢(shì)比較明顯,雖然省級(jí)名牌的營運(yùn)能力和償債能力的平均值大于國家級(jí),但從統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)上看優(yōu)勢(shì)并不明顯,因此認(rèn)為省級(jí)名牌和國家名牌的營運(yùn)能力和償債能力差不多。同時(shí)我們有80%的把握認(rèn)為國家名牌企業(yè)的抗金融危機(jī)能力的綜合得分大于省級(jí)名牌產(chǎn)品企業(yè)。

中國名牌戰(zhàn)略的實(shí)施使得企業(yè)在技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、管理水平、產(chǎn)品質(zhì)量、科技創(chuàng)新、人力資源、品牌價(jià)值等方面獲得提高,評(píng)出的國家名牌在以上幾方面更是同行中的佼佼者,故在金融危機(jī)這樣大的影響下,更能表現(xiàn)出較強(qiáng)的抗金融危機(jī)能力,再加上這幾年推行的卓越績效評(píng)價(jià)使得名牌企業(yè)的內(nèi)部管理水平得到顯著提高,這種內(nèi)力的提升是抵抗金融危機(jī)最有效地方法,因此我們要大力推行卓越績效評(píng)價(jià),提高企業(yè)的“內(nèi)力”來抵抗各種危機(jī)。

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