崔婉婉

摘要：以2015年中國31個省高等教育綜合水平的七項(xiàng)指標(biāo)為依托，采用因子分析法對31省的高等教育水平進(jìn)行綜合評價，得出了符合實(shí)際情況的因子得分綜合排名。結(jié)果表明：因子分析法全面考慮了影響高等教育的各項(xiàng)指標(biāo)，不僅解決了各項(xiàng)指標(biāo)之間的相關(guān)重疊性，還客觀確定了各項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重，最終的綜合評價結(jié)果符合中國高等教育的實(shí)際情況。

關(guān)鍵詞：高等教育；因子分析；SPSS

0 引言

在新時期社會對高綜合素養(yǎng)與高專業(yè)技能水平的人才需求水平越來越高，深化教育事業(yè)改革已經(jīng)深入到我國教育事業(yè)的各個階段和各個方面。綜合評價是在高等院校教學(xué)工作中的一個重要環(huán)節(jié)，他可以避免教學(xué)活動偏離目標(biāo)，保障教學(xué)質(zhì)量，使教育的社會效益和經(jīng)濟(jì)效益最大化。因此探討出一種有目的、有計(jì)劃的評價方法，為提高教學(xué)質(zhì)量、提升教育價值提供定量化的參考和依據(jù)成為各方關(guān)注的焦點(diǎn)。

1數(shù)據(jù)來源和研究方法

根據(jù)2015年中國國家統(tǒng)計(jì)局官方數(shù)據(jù)，以我國31個省份作為樣本，7項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行評價，該7項(xiàng)指標(biāo)的具體含義為：x1普通高等學(xué)校數(shù)量（所）、 x2教育經(jīng)費(fèi)（萬元）、x3普通高等學(xué)校在校學(xué)生數(shù)（萬人）、x4普通高等學(xué)校教職工總數(shù)（萬人）、x5普通高校生師比（教師人數(shù)=1）、x6每十萬人口高等學(xué)校平均在校生數(shù)（人）、x7特殊教育學(xué)校數(shù)（所）。

本文采用基于因子分析的多指標(biāo)綜合評價法。

2 因子分析過程

2.1 數(shù)據(jù)處理過程

利用SPSS19.0軟件進(jìn)行因子分析，為了消除原始數(shù)據(jù)數(shù)量級與量綱的差異，首先將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理；其次建立相關(guān)系數(shù)矩陣。

本文通過檢驗(yàn)和的球形度檢驗(yàn)看數(shù)據(jù)是否適合做因子分析，其中，球形度檢驗(yàn)近似卡方為248.180，自由度為21，趨近于0.000<0.05，這個結(jié)果表明相關(guān)系數(shù)矩陣不是單位陣，所選取的變量之間存在相關(guān)性。用于檢驗(yàn)變量間的偏相關(guān)性，度量值越接近于1，說變量之間的偏相關(guān)性越強(qiáng)，因子分析的效果越好。度量值為0.789，由此可知選取的變量適合做因子分析。

運(yùn)用SPSS計(jì)算得出的個指標(biāo)相關(guān)矩陣特征值和方差累計(jì)貢獻(xiàn)率，前兩個因子的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)到了83.594%，說明前兩個因子反映了原始變量83.594%的信息；根據(jù)特征根大于1，累計(jì)方差貢獻(xiàn)率大于85%的原則，我們可以近似認(rèn)為前兩個因子具有顯著性，符合進(jìn)一步進(jìn)行分析的要求。

公共因子與指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系程度由因子負(fù)荷矩陣來體現(xiàn)，采用最大方差法進(jìn)行因子旋轉(zhuǎn)，得到旋轉(zhuǎn)前后的因子負(fù)荷矩陣和各因子得分系數(shù)矩陣。

由旋轉(zhuǎn)因子負(fù)荷矩陣可知，指標(biāo)按正交負(fù)荷的高負(fù)荷量分為兩類，對各個主子進(jìn)行分析，各主因子命名為：F1基礎(chǔ)教育資源因子（X1普通高等學(xué)校數(shù)量、X2教育經(jīng)費(fèi)、X3普通高等學(xué)校在校學(xué)生數(shù)、X4普通高等學(xué)校教職工總數(shù)、X7特殊教育學(xué)校數(shù)）；F2高等教育規(guī)模因子（X6每十萬人口高等學(xué)校平均在校生數(shù)）。

2.2 因子綜合得分及評價

利用因子得分系數(shù)矩陣，可得各成分因子的得分如下：

將各省標(biāo)準(zhǔn)化后的各項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)代入上式，求出基礎(chǔ)教育資源因子、高等教育規(guī)模因子得分，然后以各因子方差貢獻(xiàn)率占兩個因子總方差貢獻(xiàn)率的比重為權(quán)重進(jìn)行加權(quán)求和，可得每個省的綜合因子值F，即綜合評價值，其表達(dá)式為：

從表3我們可以看出，綜合得分F的排名與基礎(chǔ)教育資源因子的排名基本上一致，這說明一個省份的整體教育水平很大程度上取決于它的基礎(chǔ)教育資源。

4 結(jié)論與建議

采用因子分析法對31個省的高等教育進(jìn)行綜合評價，共使用了反映高等教育的7項(xiàng)計(jì)量指標(biāo)，不用關(guān)心指標(biāo)間的重疊性，也不要人為主觀地確定指標(biāo)權(quán)重，用因子分析得出了比較確實(shí)的結(jié)果。因此，利用因子分析綜合評價高等教育水平是行之有效的，其具有科學(xué)性和可操作性。

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