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        基于主成分分析的大學(xué)生兼職影響因素探究

        2017-04-15 08:25:08潘陳蓉汪芳凱陳貝貝
        關(guān)鍵詞:大學(xué)生影響分析

        潘陳蓉,孫 鵬,汪芳凱,陳貝貝,張 杰

        (阜陽師范學(xué)院 數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院,安徽 阜陽 236037)

        基于主成分分析的大學(xué)生兼職影響因素探究

        潘陳蓉,孫 鵬,汪芳凱,陳貝貝,張 杰*

        (阜陽師范學(xué)院 數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院,安徽 阜陽 236037)

        近幾年大學(xué)生兼職問題受到廣泛關(guān)注。2015年對(duì)安徽省某地方高校在讀大學(xué)生兼職影響因素進(jìn)行調(diào)研,問卷采用Likert五分量表法,運(yùn)用主成分分析理論和方差的性質(zhì)等數(shù)理統(tǒng)計(jì)知識(shí),對(duì)大學(xué)生兼職影響因素模型進(jìn)行研究,得到三個(gè)主成分并進(jìn)一步探究,最后對(duì)大學(xué)生兼職中存在的問題提出對(duì)策建議。

        大學(xué)生兼職;主成分分析;兼職影響因素

        “大學(xué)生兼職”意為在校大學(xué)生在學(xué)習(xí)之余從事有報(bào)酬的工作活動(dòng)??紤]到經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會(huì)就業(yè)的形勢(shì),越來越多大學(xué)生選擇兼職:既可以獲得勞動(dòng)收入,也是通過實(shí)踐提升就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的一種方式。然而,選擇兼職時(shí)通常存在著一些困惑,比如與所學(xué)專業(yè)關(guān)聯(lián)度,對(duì)學(xué)業(yè)的沖擊,性別因素、兼職中的侵權(quán)問題等[1-5]都會(huì)影響兼職選擇。

        主成分分析作為一種經(jīng)典的綜合評(píng)價(jià)方法,是基于考慮各指標(biāo)間相互關(guān)系,把多個(gè)變量問題轉(zhuǎn)換為一個(gè)或較少幾個(gè)彼此獨(dú)立的典型變量,這些較少的指標(biāo)在反映原來多個(gè)指標(biāo)的信息時(shí)具有代表性,稱為主成分,是應(yīng)用降維思想使問題簡(jiǎn)單化的多元統(tǒng)計(jì)方法。通常主成分分析更適于對(duì)模型進(jìn)行精確的分析[6-7]。在社會(huì)與自然科學(xué)多要素交互影響的研究中,為了全面客觀分析問題,通常要從多方面觀察數(shù)據(jù)。主成分分析可以很好地處理不同角度數(shù)據(jù)的相關(guān)性,實(shí)現(xiàn)多指標(biāo)的綜合評(píng)價(jià),從而在諸多學(xué)科領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用[8-10]。

        本文對(duì)安徽省某地方高校在讀本科大學(xué)生兼職影響因素開展調(diào)查,在已有研究和實(shí)踐基礎(chǔ)上建立數(shù)學(xué)模型,運(yùn)用主成分分析法得到三個(gè)主成分并進(jìn)一步分析說明,最后為大學(xué)生兼職提出積極的建議。

        1 模型構(gòu)建與實(shí)證分析

        1.1 數(shù)據(jù)收集

        2015年10月,課題組對(duì)所在高校影響學(xué)生兼職的因素進(jìn)行摸底[11],訪談對(duì)象為50名在校大學(xué)生,涵蓋文科、理工科、經(jīng)管類和藝體類相關(guān)專業(yè),主要從大二、大三學(xué)生中隨機(jī)選取。訪談提綱由3個(gè)問題構(gòu)成:(1)是否會(huì)選擇兼職?(2)選擇兼職會(huì)關(guān)注哪些問題?(3)在校大學(xué)生身份對(duì)兼職的影響?以這3個(gè)問題為主線,適時(shí)進(jìn)行追問,時(shí)間控制在20分鐘以內(nèi),使受訪對(duì)象在相對(duì)輕松的壞境下表明真實(shí)想法。課題組由此獲得經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)并對(duì)觀點(diǎn)歸納,確定大學(xué)生兼職的影響因素,進(jìn)而設(shè)計(jì)調(diào)查問卷細(xì)化研究。

        考慮到當(dāng)前大學(xué)生兼職主要是機(jī)會(huì)型而非生存型,調(diào)查問卷主要涉及11個(gè)兼職影響因素指標(biāo),依次為:x1為工作經(jīng)驗(yàn),x2為朋友圈,x3為社交能力,x4為實(shí)踐能力,x5為兼職時(shí)間,x6為兼職時(shí)段分布,x7為兼職收入,x8為兼職成本,x9為兼職與專業(yè)相關(guān)度,x10為專業(yè)影響力,x11為兼職與學(xué)業(yè)關(guān)系。采用Likert 5分制,1~5分由“非常同意”到“完全不同意”或是“很強(qiáng)”到“沒有影響”表明程度。

        課題組于2015年12月至2016年3月對(duì)省屬某地方高校做過兼職的本科學(xué)生進(jìn)行問卷調(diào)查,共發(fā)放調(diào)查問卷360份,回收有效問卷325份,有效回收率達(dá)到90%。假設(shè)調(diào)查得到的數(shù)據(jù)真實(shí)可靠;假設(shè)在模型建立過程中使用的數(shù)據(jù)都是隨機(jī)選取的。

        1.2 模型構(gòu)建

        首先應(yīng)用主成分分析技術(shù)對(duì)兼職影響因素指標(biāo)進(jìn)行主成分提取。模型主成分的提取就是確定原來變量 xj(j=1,2,…,11)在對(duì)應(yīng)主成分 zi(i=1,2,…,m)(m≤11)上的載荷lij(i=1,2,…,m;j=1,2,…,11)。

        兼職影響因素指標(biāo)構(gòu)成一個(gè)325×11階的數(shù)據(jù)矩陣:

        在(2)式中,系數(shù)lij由下列條件確定:

        相關(guān)系數(shù)矩陣計(jì)算公式為:

        R是一個(gè)實(shí)對(duì)稱矩陣(rij=rji),其主對(duì)角線上元素全為1,rij(i,j=1,2,…,11)為原變量xi與xj的相關(guān)系數(shù):

        首先,解特征方程|λE- R|=0,求出特征值λi(i=1,2,…,11),并按λ1≥λ2≥λ3≥…≥λ11≥0的順序排列,然后分別求出對(duì)應(yīng)于 λi(i=1,2,…,11)的特征向量ei(i =1,2,…,11)。

        主成分的貢獻(xiàn)率就是主成分解釋的方差比例,方差越大,表明這一主成分反映自變量的信息越多。累計(jì)貢獻(xiàn)率的計(jì)算公式為:

        主成分載荷矩陣計(jì)算公式

        其中eki為向量ek的第i個(gè)分量。

        由此可以進(jìn)一步計(jì)算主成分得分Z[3]為:

        1.3 模型分析

        首先,選用標(biāo)準(zhǔn)差方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,用SPSS軟件[12]對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)進(jìn)行KMO檢驗(yàn),得到KMO值為0.750,Bartlett's球形度檢驗(yàn)結(jié)果中近似卡方值為884.179,sig=0.000,可知適合做主成分分析。

        對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,得到兼職影響因素指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)矩陣,見表2。

        根據(jù)相關(guān)系數(shù)矩陣,計(jì)算特征值和各個(gè)主成分的方差與累計(jì)貢獻(xiàn)率,如表3。

        由表3可知,第一,第二,第三主成分的特征值大于1且累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到58%以上,且其他數(shù)據(jù)解釋量呈明顯遞減趨勢(shì)。

        同時(shí),由圖1可以看出,在第三個(gè)成分之后,坡線的走勢(shì)較為平坦,表示無公因子值得抽取,因而保留三個(gè)成分較為合適。記z1為第一主成分,z2為第二主成分,z3為第三主成分。應(yīng)用最大方差法對(duì)成分矩陣進(jìn)行旋轉(zhuǎn),使每個(gè)變量?jī)H在一個(gè)因子上呈現(xiàn)較大的載荷,因子提取方法為主成分分析法,這里提取三個(gè)因子。具體數(shù)據(jù)見表4。

        由表4可以看出,第一主成分在x1、x2、x3、x4這 4項(xiàng)指標(biāo)上呈現(xiàn)出較大的載荷量,而這4項(xiàng)指標(biāo)體現(xiàn)了大學(xué)生通過兼職所得到的收獲,因而命名為兼職收獲影響因子。第二主成分由x5、x6、x7、x8這4項(xiàng)指標(biāo)來體現(xiàn)兼職條件對(duì)大學(xué)生兼職意愿的影響,命名為兼職條件影響因子。第三主成分包含x9、x10、x11共3項(xiàng)指標(biāo),涵蓋大學(xué)生的專業(yè)與學(xué)業(yè)對(duì)兼職的影響,命名為專業(yè)學(xué)習(xí)影響因子。其中,獲取工作經(jīng)驗(yàn)是大學(xué)生兼職選擇最看重的,社交與實(shí)踐能力的培養(yǎng)與提高比重也很高,也印證了當(dāng)前大學(xué)生兼職并非傳統(tǒng)意識(shí)下僅為獲取經(jīng)濟(jì)收入的生存型。

        將初始載荷矩陣進(jìn)行旋轉(zhuǎn)后可見主成分更容易識(shí)別,圖2(a)為初始因子對(duì)應(yīng)于3個(gè)主成分的載荷分布圖,旋轉(zhuǎn)后的主成分分布如圖2(b)。計(jì)算各主成分得分如表5所示。

        由成分得分系數(shù)矩陣可以得出前三個(gè)主成分的線性組合表達(dá)式為:

        容易看出,第一主成分z1中指標(biāo)x1,x2,x3,x4比重較大,指標(biāo)x5,x6,x7,x8在第二主成分z2中比重較大,指標(biāo)x9,x10,x11對(duì)第三主成分有較大影響。

        本模型在樣本選取方面有一定的局限性,比如選取高校的數(shù)量與所在地區(qū)、調(diào)查對(duì)象數(shù)等;還有一些影響因素沒有體現(xiàn)使得主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率不高,比如選擇兼職對(duì)周圍同學(xué)的輻射影響沒有考慮,不同學(xué)科專業(yè)各年級(jí)可以分別展開研究等等。

        2 對(duì)策與建議

        高校應(yīng)鼓勵(lì)大學(xué)生兼職規(guī)劃指導(dǎo)的專項(xiàng)研究。比如成立專門的服務(wù)機(jī)構(gòu),發(fā)布校內(nèi)外的兼職崗位,使信息發(fā)布有專業(yè)化導(dǎo)向并使兼職有安全保障。開展就業(yè)指導(dǎo)課程的教學(xué),普及職業(yè)發(fā)展和就業(yè)基礎(chǔ)知識(shí);建立并開放大學(xué)生職業(yè)規(guī)劃工作室,開展個(gè)性化職業(yè)指導(dǎo)等。

        學(xué)校對(duì)大學(xué)生兼職還應(yīng)給予必要的理論引導(dǎo)。選擇兼職不應(yīng)局限于改善經(jīng)濟(jì)狀況,更要考慮立足于自我發(fā)展。同時(shí)可以通過參加大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目、職業(yè)規(guī)劃設(shè)計(jì)比賽、頂崗實(shí)習(xí)等鍛煉方式提升自我就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。

        需要注意的是,大學(xué)生在兼職中時(shí)有侵權(quán)現(xiàn)象發(fā)生,要樹立和增強(qiáng)安全意識(shí)、維權(quán)意識(shí),懂得自我保護(hù)。

        [1]李林原,蔣佳芮,張 靜,等.層次分析法在大學(xué)生兼職規(guī)劃中的研究[J].成都師范學(xué)院學(xué)報(bào),2016,32(3): 119-124.

        [2]顏 艷.基于成本收益理論的大學(xué)生兼職分析[J].教育教學(xué)論壇,2015,44:57-59.

        [3]徐 悅,王 軍,郭 宏.大學(xué)生兼職情況調(diào)查與對(duì)策研究[J].安徽工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),2015,32 (2):117-119.

        [4]趙 果.大學(xué)生兼職的現(xiàn)狀調(diào)查與職業(yè)發(fā)展研究[J].遼寧師范大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),2013,36(6):859-863.

        [5]涂 婷,黃文龍,華 珊,等.在校女大學(xué)生兼職情況的調(diào)研報(bào)告[J].湖北經(jīng)濟(jì)學(xué)院學(xué)報(bào)(人文社會(huì)科學(xué)版),2010,7(9):154-156.

        [6]方開泰.實(shí)用多元統(tǒng)計(jì)分析[M].上海:華東師范大學(xué)出版社,1986:339-352.

        [7]鄧 雪,江璐瑤,孫全德.多元統(tǒng)計(jì)分析方法的理論研究及應(yīng)用分析[J].數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí),2016,46(4): 190-197.

        [8]馬志飛,李在軍,張雅倩.基于地理加權(quán)主成分的經(jīng)濟(jì)發(fā)展綜合評(píng)價(jià)研究[J].華中師范大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2016,50(2):276-281.

        [9]劉二林,俞 葵.基于主成分分析的安徽省區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化效率評(píng)價(jià)[J].安徽工程大學(xué)學(xué)報(bào),2014,29 (4):69-74.

        [10]石洪景,黃和亮.基于主成分分析的食品價(jià)格影響因素研究[J].北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),2012,25(5):77-80.

        [11]劉 星,李新建.基于扎根理論的多元雇傭工作群體的雇傭身份斷層與激活因素研究[J].管理學(xué)報(bào),2015,12(7):1001-1011.

        [12]王蘇斌,鄭海濤,邵謙謙,等.SPPS統(tǒng)計(jì)分析[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2003:43-48.

        Study on the influence factors of college students’part-time job based on principal component analysis

        PAN Chen-rong,SUN Peng,WANG Fang-kai,CHEN Bei-bei,ZHANG Jie*
        (School of Mathematics and Statistics,Fuyang Normal University,Fuyang Anhui 236037,China)

        The issue of college students'part-time job has attracted much attention recently.Applying Likert scale method to investigate the students'part-time job in a certain college of Anhui province in 2015,using principal component analysis and variance's properties in mathematical statistics,the problem of part-time job was studied,and three principal components are extracted for a further study.Finally,some countermeasures and suggestions are put forward for the problems appeared in the college students'part-time job.

        college students'part-time job;principal component analysis;influence factors of part-time job

        O212.4,G646

        A

        1004-4329(2017)01-021-05

        10.14096/j.cnki.cn34-1069/n/1004-4329(2017)01-021-05

        2016-08-20

        安徽省大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練項(xiàng)目(201510371071);阜陽師范學(xué)院教學(xué)團(tuán)隊(duì)(2014JXTD01)資助。

        張 杰(1981- ),女,碩士,講師,研究方向:概率統(tǒng)計(jì)。Email:zjp562@126.com。

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