朱美玲

【摘要】學習興趣是學習動機的重要影響因素之一，是促進學生成才和就業(yè)的關鍵。為了了解當前研究生的學習興趣與學習成果之間的關系，本研究隨機抽取了西北師范大學教育學院及心理學院的30名10級研究生，對他們的學習興趣與論文發(fā)表量進行了調查，并在spss16.0中運用卡方檢驗，按性別分析某大學研究生的論文發(fā)表量與學習興趣是否有關系。

【關鍵詞】研究生 學習興趣 論文發(fā)表量 卡方檢驗

【中圖分類號】G64 【文獻標識碼】A 【文章編號】2095-3089（2014）10-0171-01

一、問題的提出

學習興趣是學習動機的重要影響因素之一，是促進學生成才和就業(yè)的關鍵。良好的學習興趣可以使學生在高效、愉快的學習過程中實現(xiàn)自我價值。而研究生作為學術研究的最大團體，其學術研究成果是否與學習興趣有相關關系呢？為了了解研究生論文發(fā)表量與學習興趣是否有關系，本研究隨機抽取了西北師范大學教育學院及心里學院的30名10級研究生，對他們的學習興趣及論文發(fā)表量進行了調查?？紤]到“性別”可能是一個干擾因素，所以將“性別”變量作為階層變量，運用分層卡方檢驗分析研究生論文發(fā)表量與興趣的相關關系。

二、數(shù)據(jù)的搜集和整理

為了檢驗不同性別的研究生論文發(fā)表量與學習興趣是否有相關關系，本課題組在西北師范大學教育學院和心理學院進行了問卷發(fā)放與回收，本檢驗則以教育學院和心理學院的30名10級研究生為例，進行數(shù)據(jù)分析。在所調查的30名研究生中，15名為教育學院研究生，其中8名男生，7名女生；15名為心理學院研究生，其中8名男生，7名女生。以上數(shù)據(jù)在SPSS16.0中進行輸入并建立數(shù)據(jù)庫。

三、統(tǒng)計學原理

卡方檢驗（x2 –Chi-square test）是專用于解決品質相關問題的分類數(shù)據(jù)統(tǒng)計方法，在SPSS中，Crosstabs過程就是用于解決此類問題。在分析時，Crosstabs過程可以產(chǎn)生二維至n維列聯(lián)表，并且可以計算相應的百分數(shù)。Crosstabs功能的統(tǒng)計推斷包括常用的一般卡方檢驗、配對卡方檢驗、分層卡方檢驗。本研究主要采用的是分層卡方檢驗。

分層卡方檢驗是把研究對象分解成不同層次，按各層對象來進行行變量與列變量的獨立性研究?？稍谌コA層因素下，更準確的對行列變量的獨立性研究。例如，研究大學生學習成績與學習興趣之間的相關關系，就可以使用一般的卡方檢驗。若想進一步了解不同生源地大學生學習成績與學習興趣之間的相關關系，就需要把生源地作為階層變量，來分析學習成績與學習興趣之間的相關關系了。而在本研究中，研究的是研究生論文發(fā)表量與學習興趣之間的相關關系，其中考慮到性別可能是一個干擾因素，我們可以按性別分析研究生的論文發(fā)表量與學習興趣是否有關系，這是一個分層卡方檢驗的問題。

在進行檢驗的過程中一般會將“并無明顯差異”的假設設定為原假設，將“有明顯差異”的假設設定為備選假設。在本檢測中“不同性別研究生學習興趣與論文發(fā)表量無顯著差異”就是原假設，“不同性別研究生學習興趣與論文發(fā)表量存在顯著差異”就是備擇假設。雙側近似概率（Asymp.Sig.2-sided），此值小于0.05時，我們做檢測犯錯誤的概率就小于5%，則可認為行變量與列變量顯著相關。此時則可推翻原假設，產(chǎn)生備擇假設。當Sig值大于0.05時，我們做檢測犯錯誤的概率就大于5%，我們不可推翻原假設。

四、SPSS操作

（1）打開SPSS16.0，出現(xiàn)SPSS操作界面。

（2）在variable view界面定義四個變量，分別為專業(yè)、性別、興趣、論文發(fā)表量。在第一行的“Name”中輸入“專業(yè)”，Type為String；第二行的“Name”中輸入“性別”，Type為Numeric，單擊“Values”，出現(xiàn)“Value labels”對話框，在Value內輸入1，在：label內輸入“男”，單擊“add”按鈕，同樣，定義“2”為“女”，單擊 “ok”命令；第三行的“Name”中輸入“興趣”，Type為String；第四行的“Name”中輸入“論文發(fā)表量”，Type為String。

（3）單機“data view”進入數(shù)據(jù)界面，輸入數(shù)據(jù)。

（4）選擇“Analyze”→“Descriptive Statistics” →“Crosstabs”命令，彈出“Crosstabs”對話框。

（5）確定選項。

①在“Crosstabs”對話框中制定Row（s）變量為“興趣”變量，Column（s）變量為“成績”變量，在“Layer 1 of 1”列表中選擇“性別”變量作為階層變量。

②單擊“Crosstabs”對話框右上角的“Statistics”按鈕，出現(xiàn)“Crosstabs：Statistics”對話框。選擇“Chi-square”、“Risk”選項，單機“Continue”按鈕，返回到“Crosstabs”對話框。單擊“OK”按鈕，輸出結果。

五、結果解釋

（1）樣本記錄處理摘要，如圖1所示。

圖1 樣本記錄處理摘要

從圖1中可以看出處理記錄缺失值的情況。Valid表示測試樣本中的有效樣本數(shù)及占總樣本的比例?？梢?0列均為有效值。Missing表示測試樣本中缺失樣本數(shù)及占總樣本的比例。在本例中，有效樣本為30，占總樣本的100%。

（2）交叉列聯(lián)表，如圖2所示。

興趣 * 論文發(fā)表量 * 性別 Crosstabulation

Count

圖2 交叉列聯(lián)表

圖2所示的是按變量“性別”取值分層的交叉描述表

（3）卡方檢驗結果，如圖3所示。

Chi-Square Tests

圖3 卡方檢驗結果

由Asymp.Sig.（2-sided）取值可知，男生的伴隨概率分別為0.028和0.019，均小于0.05，差異顯著，可推翻原假設，備擇假設成立。女生的伴隨概率分別為0.566和0.559，均大于0.05，差異不顯著，原假設成立。這說明對男生來說，論文發(fā)表量的多少與專業(yè)興趣之間有顯著的相關關系，從圖3中可以看出，男生對專業(yè)越有興趣，則發(fā)表的論文越多，反之亦然。而對于女生來說，論文發(fā)表量的多少與專業(yè)興趣之間沒有太大關系，即相關關系不顯著。

參考文獻：

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