主成分分析在研究生毕业论文指导满意度研究中的应用毕业论文.doc

主成分分析在研究生毕业论文指导满意度研究中的应用摘 要: 毕业论文指导水平是影响毕业论文水平的重要因素，本文根据实际满意度调查的数据，利用主成份分析方法,对毕业论文指导满意度的影响因素进行了实证分析,得出是影响毕业论文指导质量的主要因素,同时,根据实证研究结论,就提高毕业论文指导满意度提出了若干建议。关键词: 主成分分析 毕业论文 指导 满意度Principle component analysis Application in the Graduation Thesis GuidanceAbstract: Graduation thesis guidance is an important factor affcting the thesis quality. According to the factual survey data of satisfaction degree, this paper, using principal components analysis, empirically researches the factors the affect the satisfaction degree of graduation thesis guidance, and obtains the major factors that influence the satisfaction degree of graduation thesis guidance. Meanwhile, basing on the researching conclusion, the paper gives some suggestions that can help to improve the guidance satisfaction degree.Key words: principle component analysis; graduation thesis; guidance; satisfaction degree.1. 问题的产生毕业设计论文是本科生大学阶段所学知识的综合应用环节,也是大学生参与科研的实际演练 在该环节,指导教师的启发、引导、指导对学生影响巨大,如何保证指导质量是当前毕业设计 论文 管理的一个重要课题 指导满意度评价不但是衡量教师指导质量的重要依据,还能为学校提高毕业设计管理水平提供更多的信息支持 因此对毕业论文指导满意度进行深入分析和研究,对学校提高毕业设计管理水平有着重要的现实意义。2. 建模本研究以“武汉理工大学毕业设计指导满意度评价体系”为依据 该体系共有13个评价指标，分别包含指导教师资格、指导方法、论文选题、过程管理、成绩评定、资料归档、指导人数、指导成绩和其它因素（就业、升学和条件保证）等影响毕业设计指导满意度的各方面因素，每个评价指标分别按照非常满意、满意、基本满意、不满意和非常不满意5个等级要求学生评判，在评价结果量化方面以上5个不同满意等级，分别对应5分、4分、3分、2分和 1分，具体评价体系见下表1。表1 评价指标体系指标评价内涵X1指导老师有教学经验，有本科以上学历，具有教授、副教授（高级工程师）或讲师 （工程师）职称X2有较高科研水平，或有工程背景，且有较强的指导能力。X3提前拟题，题目应多于所带毕业生数，题目大小、难度适中；选题适当、可行、有一定价值 指导教师能根据学生的个性特点及将来的发展等情况，认真指导学生选题。X4有任务书下达、制定进度计划、审定论文（设计）提纲、指导学生收集资料、审查格式、制止学生抄袭等指导过程，有定期检查制度。X5能指导学生运用常规研究方法、综合应用各种研究手段完成论文（设计）。X6评语详细，包括指导期间学生的思想表现、工作态度、资料收集情况、理论水平、工作能力、创新精神、论文（设计）的实用价值等；成绩客观。X7在规定时间内对学生进行答辩，程序符合规定，提间适量、难度适中、答辩时间适度；综合评定及最后成绩客观。X8指导老师认真做好所有资料的存档工作。X9每位教师指导的学生一般不超过8人,计算机专业最多不超过10人。X10坚持每周至少2次以上与学生见面指导。X11优良率高，成绩分布合理。X12优秀或公开发表的论文比较多。X13对指导过程中其它情况满意程度（包括就业、升学和条件方面）。在满意度调查中，采用随机抽样的方法，抽取了11个不同专业约3000名学生进行满意度评价，为了保证评价的信息可靠，评价时间的选择上，我们在毕业论文完成以后进行，实际回收调查表约2900多份，统计汇总数据时,对缺省的数据我们采用取均值的方法给予弥补 本研究以14位教师的评价数据为样本，见表2。表2 学生对教师指导满意度评价分X1X2X3X4X5X6X7X8X9X10X11X12X13教师15.04.04.55.05.05.05.04.55.05.05.05.05.0教师24.84.04.03.34.34.34.84.04.34.04.55.05.0教师35.04.84.84.35.04.94.94.94.64.95.05.04.5教师44.55.04.53.55.04.55.05.05.05.05.05.05.0教师55.05.05.05.05.05.05.05.05.05.05.05.05.0教师65.04.74.94.74.95.04.94.74.84.84.95.04.8教师75.05.04.03.05.05.04.04.05.05.05.05.05.0教师85.03.03.03.03.05.05.05.05.05.05.05.03.0教师94.04.04.04.04.04.04.04.04.04.04.04.04.0教师105.04.44.44.45.05.05.05.05.05.04.65.04.8教师115.05.05.05.05.05.05.05.05.05.05.05.05.0教师123.04.04.03.04.04.04.05.04.05.04.05.05.0教师134.55.05.04.05.04.55.05.05.04.54.55.04.0教师145.05.05.05.05.05.05.05.05.05.05.05.05.0为了全面分析指导满意度的影响因素，本文先分析评价体系的各指标，从中寻找相关的影响因素，再根据选取的影响因素，计算因素得分，分析学生满意和不满意的因素，然后对毕业论文指导总体满意度进行度量，最后对研究结果进行分析，并对毕业论文指导工作提供一些改进意见和建议。3. 主成分分析本文利用主成份分析法对数据进行处理和分析。主成份分析主要是建立所有变量的相关系数矩阵，求出其特征值与特征向量，所得到的特征值即为该主成份所对应的方差，方差越大，表示对总变异的贡献也就越大，特征向量即为构成该主成份的原始变量的线性组合系数根据以上思想，首先对原始数据进行主成份分析可行性检验,结果见表3。表3 KMO and Bartlett检验Kaiser-Meyer-OI kin Measure of Sampling Adequacy0.879Bartletts Test of Sphericity Approx. Chi-Square1666.266Df78Sig0.000表3给出了KMO和BARTLITT检验结果，从上表可以看出KMO值为0.879 0.6，同时BARTLITT检验的伴随概率为0.000，小于显著水平0.05。以上检验结果都说明原始数据能够进行主成份分析。接下来我们对原始数据进行总方差分解，设特征值界限为0.9，于是得下表4。表4 方差分解指标特征值主成分方差贡献率主成分旋转后的方差贡献率方差累计方差方差累计方差方差累计方差特征值贡献率贡献率特征值贡献率贡献率特征值贡献率贡献率15.96445.87845.8785.96445.87845.8783.58927.60727.60721.39010.69056.5681.39010.69056.5682.45918.91646.52331.1598.91565.4831.1598.91565.4832.07015.91962.44340.9096.99572.4780.9096.99572.4781.30510.03572.47850.6394.91977.39760.5284.06581.46270.5013.85285.31480.4763.66388.97790.4073.12892.105100.2992.30394.408110.2732.10096.508120.2381.83098.338130.2161.662100.00上表是进行因子提取和因子旋转的分析结果，表中结果表明采用主成份法提取公因子后，前四个变量特征值的累积贡献率为72.478%，这说明前四个特征值包含要调查信息的72.478%。所以我们可以选用前4个特征值对应的向量为主成份，将原评价指标体系中的13个评价指标划分为4类，再对样本进行分析。为了清楚解释该4类因素的构成，我们可对因子载荷进行方差最大化旋转，得旋转矩阵如表5。表5 旋转因子载荷举证指标因子1234X10.1830.2050.8715.568E-02X20.4030.574-2.234E-020.427X30.1550.8150.2650.201X40.1820.8340.3025.907E-02X50.4260.6260.2330.188X60.1890.2650.8464.857E-03X70.6070.4340.194-1.457E-02X80.8170.2068.383E-02-4.217E-02X90.5840.2690.3320.207X100.7500.3498.759E-02-5.396E-02X110.5612.634E-020.4350.378X120.807-0.1100.1540.207X134.437E-020.1954.912E-020.898根据上表因子载荷的大小(在此取载荷因子0.5)，可以把原13个评价指标归结为四个大类,结合评价指标的原评价内容，可将四类因素分别命名为指导服务因子(F1)，该因子包含X7、X8、X9、X10、X11、X12等指标内容；指导能力和管理因子（F2），该因子包含X2、X3、X4、X5等指标内容；指导资格和论文评价因子（F3），该因子包含X1、X6等指标内容；其它影响因子(F4)，该因子包含X13指标内容。从以上分析，我们可以得到这样结论，即毕业论文指导满意度受多方面因素影响，但我们可以将这些因素归结为4个方面，这四个方面按影响力的大小顺序为F1、F2、F3和F4。这要求我们在进行毕业设计管理工作中要突出重点，首先抓影响力大的因素的同时，在经济和其它条件许可的情况下，也要考虑到其它方面因素，以提高毕业设计的指导质量。通过以上研究我们发现，以上四因素是影响毕业论文指导满意度的主要因素，为了计算这四个因素的学生满意度，我们首先计算该四因素的因子得分矩阵，结果见表6表6 因子得分举证指标因子1234X1-0.108-0.1050.558-0.027X20.0290.249-0.2270.249X3-0.1530.444-0.0260.007X4-0.1340.472-0.005-0.137X50.1440.090-0.0380.019X6-0.107-0.0470.526-0.088X70.1620.148-0.060-0.173X80.324-0.022-0.122-0.175X90.136-0.0400.0780.071X100.2660.094-0.142-0.208X110.135-0.2660.2100.283X120.339-0.310-0.0010.126X13-0.126-0.061-0.0370.813利用以上矩阵我们可以得到因子的得分表达式如下：F1 = -0.108X1 + 0.029X2 0.153X3 -0.134X4 + 0.144X5 0.107x6 + 0.162X7+0.324X8 + 0.136X9 + 0.266X10 + 0.135X11 + 0.339X12 0.126X13F2 = -0.105X1 + 0.249X2 + 0.444X3 + 0.472X4 + 0.090X5 0.047X6 + 0.148X7-0.022X8 0.040X9 + 0.094X10 0.266X11 0.310X12 0.061X13F3 = 0.558X1 0.227X2 0.026X3 0.005X4 0.038X5 + 0.526X6 0.060X7-0.122X8 + 0.078X9 0.142X10 + 0.210X11 0.001X12 0.037X13F4 = -0.027X1 + 0.249X2 + 0.007X3 0.137X4 + 0.019X5 -0.088X6 0.173X7-0.175X8 + 0.071X9 0.208X10 + 0.283X11 + 0.126X12 + 0.813X13把每位教师各指标的得分情况带人上述方程中，计算各因子平均得分，并将得分标准化为100分制，则各因子得分情况如下表7所示。表7 因子得分统计F1F2F3F4数量有效个数254254254254缺损个数0000平均值77.559673.063965.382060.3540从上表可以看出，学生对毕业论文指导满意度并不是很理想，各因子得分均没有超过80分； 但相比之下，F1（即指导纪律和服务因子）的满意度最高，其它影响因子得分最低，只有60分左右。此外，我们还可以根据各因子贡献率，计算学生对毕业论文指导的整体满意度。根据表4给出的各因子权重建立综合得分计算方程如下：W = (27.607*F1 + 18.916*F2 + 15.919*F3 + 10.035*F4)/72.478将各因子得分情况带入方程，便可得到学生对学校毕业论文指导的满意度为71.33分。4. 结果说明和分析以上研究表明学生对学校毕业设计（论文）工作的总体满意度不高，满意度评价分只有71分左右，在四个主要影响因素方面，学生对指导教师对纪律的遵守和对学生的服务情况最满意；对教师指导水平的满意度次之；对教师指导资格和论