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，對大學(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，最后對大學(xué)生兼職中存在的問題提出對策建議。

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)。考慮到經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會(huì)就業(yè)的形勢，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)競爭力的一種方式。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單化的多元統(tǒng)計(jì)方法。通常主成分分析更適于對模型進(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，課題組對所在高校影響學(xué)生兼職的因素進(jìn)行摸底[11]，訪談對象為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)，使受訪對象在相對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)對稱矩陣（rij=rji)，其主對角線上元素全為1，rij（i,j=1,2,…,11)為原變量xi與xj的相關(guān)系數(shù)：

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)差方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，用SPSS軟件[12]對標(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。

表1 KMO和Bartlett's檢驗(yàn)

對標(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。

同時(shí)，由圖1可以看出，在第三個(gè)成分之后，坡線的走勢較為平坦，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)用最大方差法對成分矩陣進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，使每個(gè)變量僅在一個(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。

表2 兼職影響因素指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)矩陣

表3 主成分分析的特征值與方差解釋量

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)意識下僅為獲取經(jīng)濟(jì)收入的生存型。

表4 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣

圖1 皖北地區(qū)大學(xué)生兼職影響因素調(diào)查問卷的陡坡圖

圖2 初始因子及旋轉(zhuǎn)后因子載荷分布

將初始載荷矩陣進(jìn)行旋轉(zhuǎn)后可見主成分更容易識別，圖2(a)為初始因子對應(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：

表5 成分得分系數(shù)矩陣

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)各年級可以分別展開研究等等。

2 對策與建議

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；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)競爭力。

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、維權(quán)意識，懂得自我保護(hù)。

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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 Anhui236037,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。