【毕业学位论文】（Word原稿）第二专业的“三角效应”──基于上海高校第二专业价值认可度调研及高校、学生、企业三方优化设计-统计教育学

第二专业的“三角效应” 基于 上海 高校第二专业价值认可度调研及 高校、学生、企业三方优化设计 上海财经大学 摘 要 金融危机的爆发给大学生就业带来了极大的冲击，严峻的就业形势使得当今社会需要复合型人才更加综合化，多元化。在新形势下， 国家中长期教育改革和发展规划纲要 (2010提出 “ 在高等教育方面，要提高教育质量，重点扩大高技能型、应用型、复合型人才培养规模 ” 。第二专业作为复合型人才培养的主要实施手段，高校、学生、企业三方对第二专业的认知程度却不尽相同，这种差异性将导致三方都很难达 到自己的预期：第二专业的模式在多大程度上促进了复合型、创新型人才的培养？企业对它们的认可程度如何？学生对这种附加值的预期和实际情况又有多大差距。 在此次的研究中，本文以高校、学生、企业三方关于第二专业的信息不对称为突破口，分别对学生获益、企业认可度进行系统评估，通过对复合型人才培养模式影响因素的详细分析，找出现行培养模式开设现状与各方预期及认可度之间的差异，深入挖掘造成这种差异的原因，充分听取各方对于第二专业的意见和建议，从而为学生提高自身的素质与能力提供参考，为学校培养改革开放所需要的复合型人才提供参考， 为改进现行培养模式提供政策性的建议。 本次研究设计了具体的统计调查方案，采取发放调查问卷的方式搜集原始数据，利用层次分析法，在各高校和学科之间、各类企业之间、各高校学生之间进行横纵向比较，找出对第二专业的开展有影响的因素以及各因素的强弱程度；利用结构方程模型，探究复合型人才培养模式的影响因素及路径。综合层次分析法与结构方程模型的结果，我们发现 “ 教学管理 ” 和 “ 教学水平 ” 是影响复合型人才培养模式最关键的两个因素，同时， “ 课程设置 ” 和 “ 考核体系 ” 也是影响复合型人才培养模式的重要因素。此外，通过因子分析，本文发现各 高校影响第二专业的公共因子 会成本因子、知识需求因子与层次分析法所得的主指标一致；在此基础上，以因子分析得到的公共因子为自变量建立 到选择第二专业概率的经验公式。 最后，本文综合上述的定性分析和定量分析结果，总结出第二专业的开设现状，并根据对这三方的调查结果与建议收集，为高校改进现有的第二专业资源配置、通过增加含金量提高企业认可度提供政策性建议，希望能对复合型人才培养模式的优化改进提高参考和帮助。 关键字： 第二专业，因子分析， 归，层次分析法，结构方程 模型 目录 一、前言 . 3 . 3 . 4 . 5 . 5 . 6 二、调研设计 . 7 查方案 . 7 查实施 . 8 究思路 . 8 三、调研分析 . 9 . 9 . 9 子分析与 . 19 次分析法 . 25 构方程模型 . 27 四、复合型人 才培养模式的政策建议 . 32 . 32 . 32 五、尾语 . 35 参考文献 . 36 附录 . 37 附录一 学生调查 . 37 附录二 企业调查 . 48 附录三 教师访谈 . 52 附录四 调查介绍 . 59 附录五 建模相关理论及输出结果 . 66 附录六 访谈总结 . 74 附录七 三封建议书 . 79 一 、 前言 景介绍 金融危机的爆发给大学生就业带来了极大的冲击，严峻的就业形势使得当今社会需要复合型人才更加综合化，多元化。在新形势下，国 家中长期教育改革和发展规划纲要 (2010提出 “ 在高等教育方面，要提高教育质量，重点扩大高技能型、应用型、复合型人才培养规模 ” 。第二专业作为复合型人才培养的主要实施手段，高校、学生、企业三方对第二专业的认知程度却不尽相同，这种差异性将导致三方都很难达到自己的预期 。 21世纪以来，随着我国改革开放 的 不断深入，知识经济成为各行业的发展趋势 ,各学科间相互渗透融合的趋势也日益明显 ,社会对人才的需求呈现出新的变化 ,迫切需要能胜任多种职业、极具适应性的复合型就业者。今天，全球金融危机则对此提出了更高的要求 ，更加推动复合型人才的外在需求。 在全球金融危机的背景下，大学生就业受到不小冲击，我国的大学生就业形势尤为严峻 1。截至 2010年 12月底，应届高校毕业生就业率为 意味着近 60万应届高校毕业生去年未找到工作。 1 据教育部的数据， 2008 年全国普通高校毕业生规模达 559 万人， 2009 年全国普通高校毕业生 611 万人，2010 年全国普通高校毕业生规模达 630 余万人， 2011 年全国普通高校毕业生规模将达到 660 万人 。 图 1 上海市高校应届毕业生就业率比较 很多学者认为，现在大学生就业难，很大一部分原因是 大 学培养模式使得培养出来的人才具有结构性矛盾，即培养出来的人才不被社会所需求，如何消除这样结构性矛盾就成为了改革的主要目标和方向。 上世纪 90年代中期，经过各方面的努力，教 育部下发通知，为充分发挥高校多学科的综合优势，调动学生学习积极性，增强学生的就业竞争能力和专业深造能力，培养更多满足社会经济建设与发展需要的复合型人才，鼓励高校对现行的本科 “4+1” 双学位专业人才培养模式进行改革，实行本科 “4+0” 2双学位 /双专业人才培养模式。在新形势新背景下， 国家中长期教育改革和发展规划纲要 (2010提出“在高等教育方面，要提高教育质量，重点扩大高技能型、应用型、复合型人才培养规模”。 在此次的研究中，本文以高校、学生、企业三方关于第二专业的信息不对称为突破口，分别对 学生获益、企业认可度进行系统评估，通过对复合型人才培养模式影响因素的详细分析，找出现行培养模式开设现状与各方预期及认可度之间的差异，深入挖掘造成这种差异的原因，充分听取各方对于第二专业的意见和建议，从而为学生提高自身的素质与能力提供参考，为学校培养改革开放所需要的复合型人才提供参考，为改进现行培养模式提供政策性的建议。 题描述 我们的 研究课题 是 通过第二专业将高校、学生、就业市场有机结合起来， 以金融海啸冲击下大学生就业市场的严峻情况为切入点，以第二专业发展情况为主线，从高等教育机构、学生和就业市场三方 面来考察第二专业的供需2 所谓“ 4+1”、“ 4+0”指在本科 4 年教育的基础上搭配多一年或者平行的教育，使学生完成第二专业。 情况。将高等教育机构对第二专业的预期、学生学习第二专业的实际情况与企业对第二专业的认可程度做比较，为高等教育机构、企业和学生提供相关建议。 高校开展第二专业、推广复合型人才培养模式的 目标是建立起一种促进自主学习，增长高校学生综合竞争力的体制，使得扩招后的教学质量不断提高，以人为本，注重因材施教。然而 ， 这种预期有多大程度转化为了现实 ? 高 校 开设的第二专业在多大程度上促进了复合型人才的培养 ？ 企业对第二专业的认可程度如何？学生对第二专业的预期和实际情况又存在多大差距？这些都是我们关注的问题。 献综述 回顾国内对于复合型人才培养模式这一领域的研究，发现主要集中在以下几个方面：一是通过对各类复合型人才培养模式进行横向比较，提出了“一体化双专业”培养模式的设计理念，主要强调专业知识的整体性、人才素质的综合性、思维方式的融合性，并详细论述了该培养模式的基本框架，包括培养目标的定位、课程体系的重构、实践环节的整合、指导力量的强化以及教学制度的配套 13；二是探究第一专业和双学位本科教育之间的关系与定位问题，提出应给予双学位本科教育一定的独立空间，将其定位于综合提升人才培养质量、就业能力和学科渗透融合程度的一种新型教育模式 1415；三是通过对个别大学进行个案分析，通过对 办学目标、教学组织、学习量、收费、学科交叉范围、证书发放等问题进行了深入探讨 ，论证复合型人才培养模式中制度设计和完善的重要性 1617。 目前已有的研究多为定性研究与论述，本文希望以定量研究的方式，基于大量的数据支持和统计手段，对第二专业现行培养模式进行评估，探究复合型人才培养模式的影响因子，为复合型人才培养模式的改进提供新的思路。 题意义 针对上述所关注的问题，对上海地区综合类、理工类、财经类三类高校和用人企业 进行统计调研，一方面通过对学生进行问卷调查和深度访谈，了解高校复合型人才培养模式的开展情况，利用学生获益指标体系，从知识需求和就业优势两方面将学生获益量化，得出高校复合型人才培养模式在多大程度上拓宽了学生的知识面、完善了学生的知识结构、提高了学生的学习实践能力、提升了学生在人才市场上的竞争力及升职潜力。另一方面，通过对企业进行问卷调查和深度访谈，探究企业对复合型人才的知识结构及能力的要求以及认可度，审视现行的培养模式提供的人才与企业所需要的人才之间的偏差，使高校培养的复合型人才更能适应社会经济发展特别是金融 危机后的需要。 利用复合型人才培养模式指标体系对现行的培养模式进行系统评估，分析问题症结所在 。针对改进的重点，提出政策性建议，使高校在构筑的优质教学资源的共享平台上为学生提供更多的学习机会， 向高校学生提供选择第二专业的经验公式 以便其 更好地认识第二专业 ，同时，在紧缺的高等教育资源中寻找公平和高效之间的平衡 。 新点 在对国内外已有关于复合型人才培养相关文献进行分析的基础上，课题组发现现有成果主要有以下几类：一是通过对各类复合型人才培养模式的横向比较，描述第二专业培养模式的设计理念；二是通过对第二专业和第 一专业本科教育在就业等方面的关系研究探索第二专业的定位问题；三是通过对个别大学进行个案分析论证复合型人才培养模式中制度设计和完善的重要性。但是，对于学生获益和企业需求的客观测度还未涉及，因而对于复合型人才培养模式的优化还没有基于统计调研结果的探讨。 较前同类研究成果，课题组通过调研获取大量一手数据，以数据为支撑进行统计分析，利用 层次分析法、结构方程模型构建出一个较为全面，思路清晰的分析体系。完成如下的突破： 一是是通过复合型人才培养主线将高校、学生、就业市场有机结合起来。以大 学生就业市场的严峻情况为切入点，以第二专业发展情况为主线，从高等教育机构、学生和就业市场三方面来考察复合型人才的供需情况。我们着眼于整个就业市场的发展趋势，而不仅仅局限于高校内部。 二是 运用属性数据分析中的 学生选择第二专业的 经验公式。每个大学生可以根据自身实际情况，在回答完我们的问卷后，利用这个公式计算出自己选择第二专业的系数，结合选择第二专业的总体概率分布，判断自己是否适合学习第二专业，为大学生是否选择第二专业提供建议。 三是将培养模式与学生获益相联系，形成投入与产出的 量化分析。通常情况下，复合型人才培养模式和机制对于学生的获益的影响很难准确客观的描述出来，然而我们通过建立两个指标体系：学生获益评价体系和复合型人才培养模式评价指标体系，使潜变量“复合型人才培养模式的优劣”和“学生获益的高低”近似等同，从而使两类指标有机联系起来，形成统一体系，利用结构方程模型，就可直观的反应其中的因果关系。 二、调研 设计 查 方案 为了 了解第二专业的实施现状、给学生带来的获益以及企业对于第二专业的价值认可程度，我们在 2011年 4月至 2011年 6月期 间开展了大规模的调研活动，具体过程如下： 查 根据调研目的的不同，分别选取 2007、 2008、 2009届参加过第二专业的上海市高校毕业生为总体，上海市的各类用人企业为总体。 查 方式 在此次调查中，我们采用了两种调查方式： 自填式问卷法； 访谈法。 自填式问卷 通过自填式问卷（分为学生卷 （详见 附录 1） 和企业卷 （详 见附录 2） ），分别对学生和企业做双方面的调查。学生卷从学生的角度来了解学生们对第二专业的期望、选择第二专业的原因、对第二专业课程设置的看法、对第二专业的偏好以及 对第二专业的相关建议等问题；通过企业卷从企业人力资源部门的角度来看第二专业在就业市场上的含金量及企业对第二专业的看法。 访谈法 通过访谈（分为老师访谈和企业访谈），分别对老师和企业进行调查。 在老师访谈部分，我们对 7个较有代表性的第二专业任课老师进行了实地访谈（参见附录 3 教师访谈实录 ）。 从任课老师的角度，来了解第二专业的开设情况，第二专业与主修专业的不同要求，第二专业证书的优势等方面。 在企业访谈部分，我们对 2个较有代表性的企业人力资源主管进行了电话访谈（参见附录 企业 ）。 从企业 招聘毕业生的角度，来了解企业对应聘者的能力要求，对第二专业证书的认可程度，以及对第二专业的看法和建议。 查实施 我们采取统计发放调查问卷的方式进行调查。 在大规模调研活动之前，我们对 总体抽取了 20检验问卷是否有效，问题设置是否合理。通过反馈对问卷进行修正后，进入大规模调研活动阶段。 在大规模调查活动期间，我们采取实地发放与电子邮件相结合的方式进行问卷调查，并从中抽取部分问卷进行回访。剔除无效问卷后，最终我们获得有效问卷如下： 第二专业共 984份，其中复旦 259份， 67份，上海理工大学 358份；上海市企业共 12份。 究思路 基于前期调研收集的资料及问卷调查获得的数据，我们形成了以下的研究思路： 择较为普遍的第二 专业为研究重点，通过问卷调查了解上海地区高校 第二专业的开设情况 ，从知识需求和就业优势两方面建立学生获益评价指标体系，利用层次分析法及德尔菲法获得学生对这两方面的获益评价，从而反映出这些模式的作用及现行培养模式所面临的问题。在此基础上，建立复合型人才培养模式评价指标体系，利用结构方程模型 (找到影响获益的指标 及其各指标的贡献程度，从而找到优化现行培养模式的着重点。 子 分析法建立第二专业影响因素指标体系， 从而以公共因子为自变量建立 到选择第二专业的经验公式， 对学生 是否选择第二专业提供指导性建议。 解企业对于复合型人才的需求特征及第二专业专业的认可程度。 探究企业到底需要什么样的复合型人才，学校和学生对第二专业的预期与就业市场上企业对其实际偏好之间的差距，从企业的角度透视现有的复合型人才是否适应社会经济发展水平的需要，是否适应企业自身发展的需要。 行投入与产出的量化分析，反映现行的复合型人才培养模式中存在的问题。对于这些问题，我们力图找到解决这些问题的侧重点，为复合型人才培养模式提供优化设计方案。 三、调 研 分析 卷信度和效度检验 为了确保量表的可靠性，我们在进行大规模抽样调查之前，对学生问卷进行试调查。按照 附录 1中的 抽样方法，我们从 00个床位，对这 100名学生进行调查，其中有效问卷 96份。利用试调查的问卷结果对量表进行效度检验，验 证其稳定性和一致性，检验量表问题设置的合理性。 量表的可靠性分析可通过调用 我们采用 系数，它是内部一致性的函数，也是问卷间相互关联程度的函数， 系数越高，代表问卷的内部一致性愈佳 。对我们问卷各年级都需要回答的 12道单向选择问题进行效度检验，得到 s 们对每道题目都做效度检验，当 剔除 问题 24， 学者 991)认为， 好不要）； 小可接受值）； 当好）； 常好）。从这个判断标准来说， 量表 通过 了 效度检验。 述性统计 第二专业开展现状及学生获益的分析 (1)高校学生对第二专业的潜在需求与需求 问卷问题 5：据您现在对第二专业的了解，您以后会选择读第二专业吗？（大一学生） A会 B. 不会 图 高校大一学生选择第二专业与否的比例（ 从左至右分别为 学、复旦大学、上海理工大学） 从纵向对比中，财大的大一学生对第二专业的偏好更显著。而复旦、上海理工的大一学生在这方面比较类似，大致各占一半。 问卷问题 9：您有选择读第二专业吗？（大二 大四学生） A有 B. 没有 图 所高校大二 左至右分别为 学、复旦大学、上海理工大学） 由于财大学生对第二专业的偏好更强烈，所以选择第二专业的比例比较大。而复旦、上理的学生选择第二专业人数比例只有财大的一半。 联系第 5题与 第 9题的结果，我们发现每个学校虽然对第二专业都有比较大的潜在需求，但最终选择第二专业的人数只是预期的一半（这一点三所高校情况类似）。预期与实际需求情况差距较大，说明的大一学生对第二专业的热情很高，但是最后由于种种原因，很大一部分学生会改变初衷不会选择第二专业，这部分原因也正是我们需要挖掘的地方，从而加快第二专业的发展。 (2)学生不选择第二专业的原因分析 问卷问题 6：您为何不想去读第二专业（至多选三项） （大一学生） A学不到该专业的核心 三所学校调查结果如下图所示： 图 一学生因各原因不选择第二专业原因的比例分布图 财大大一学生不选择第二专业的最主要因素是他们会利用这个时间考取其他证书，换言之就是他们认为这个证书的含金量不高。 复旦大一学生不选择第二专业的最主要因素是担心自己坚持不下去，这可能是因为复旦学生学业压力比较大，没有太多空余时间去学习第二个专业。 上理大一学生不选择第二专业的最主要因素是学不到该专业 的核心，这可能是因为上理工科专业比较多，需要比较专业的知识，不是通过短短暑假的时间学习能够学会的。 问卷问题 10 ：您为何没有读第二专业（至多选三项） （大二 大四学生） 选项同 6题 三所学校调查结果如下图所示： 图 二 通过以上两图中各学校之间的横向对比可以看出，不同学校学生总体对于第二专业的偏好还是有较大差异的（这一差异在大一学生中更为明显）。但趋于一致的是，担心学不到第二专业的核心、认为第二专业的证书含金量不高、担心自己坚持不下去是不选择第二专业 的三个比较主要的原因。 而通过纵向比较同一所高校大一学生与非大一学生，他们对于放弃选择第二专业的原因是基本相同的，因此也说明了大一和非大一学生在一定程度上对第二专业的偏好有一定的一致性。 (3)对 学生选择第二专业的原因分析 问卷问题 7：您为何想去读第二专业（至多选三项） （大一学生） 三所学校调查结果如下图所示： 图 通过这道题可以看出，财大和复旦大一学生比较关注就业面和知识面，上理工大一学生比较关注自身的兴趣。 问卷问题 11： 您为何选择读第二专业（至多选三项） （大二 大四学生） （选项同第 7题） 三所学校调查结果如下： 图 二 由 横向比较发现，在对第二专业有需求的学生中，三所高校大一与非大一的学生选择第二专业的原因基本相同，拓宽知识面和拓宽就业面是其中两个最主要的原因。高校之间横向比较的选项分布逐渐趋于一致，离散 程度较小（可以通过相关性分析进一步证明）。 纵向比较的结果也较为满意，大一学生与非大一学生选择第二专业的原因也大致相同，符合我们最初的假设：对第二专业有需求的学生，不因为年级不同而有差异。总的说来，这为下面的主成分分析法得到的经验公式提供了统计基础，进一步精确地检验在下文中说明。 (4)对 学生选择第二专业的影响因素 分析 问卷问题 8.：您认为学习第二专业将会拓宽你的知识面吗：（大一学生） A 很符合 该题旨在通过调查大一新生对学习第二专业在扩充知识面 方面的看法，得出大一新生对学习第二专业的预期。 问卷问题 12：您认为学习第二专业拓宽了知识面吗（学习过第二专业的大二 大四学生） （选项同 8题） 该题旨在通过调查已经学习过或者正在学习第二专业的大二、大三、大四同学对于知识面扩展方面的真实感受，从而反应出第二专业开展的实际效果。 三个学校的调查结果与对比情况如下： 图 第二专业拓宽知识面满意程度频率分布图（ 图 旦大学） 图 海理 工大学） 从上面各学校大一与非大一学生对第二专业拓宽知识面的满意度对比可以得出，大部分即将选择第二专业的学生对于第二专业的抱有较高的期望，都认为学习第二专业会拓宽知识面；而从大二 二专业确实很好的满足了他们在知识扩充方面的要求，目前第二专业的开展情况较好。 然而进一步分析可知，除上海理工大学的满意率上升以外，其余两个学校认为第二专业很符合拓宽知识面要求的比率在大二 反应出了第二专业的预期与现实间存在着差异。 (5)对第二专业的意见与建议 问卷问题 25：如果可以选择，您希望第二专业开设时课程选择应该如何设置： （选项见图） 图 二专业开设课程的期望设置（财大、复旦、上理工） 通过纵向比较，虽然选项的离散程度较大。但是经过仔细分析，求同存异，各个高校的同学都希望采取弹性学制，有助于选择对自己较方便的时段，灵活安排时间。同时增加相关专业课以便完善知识构架，而非只学到相对基础的课程。此外，各个高校的学生都希望可以根据自己的偏好选择所学课程，这样可以提高其主观能动性，提高学习效率。 问卷问题 26：如果在学校 版，您会关注吗： 图 二专业 大、复旦、上理工） 关于在学校 开设一个相关板块来改善学生们的信息不对称，我们看到三所高校中大部分同学还是比较支持的。另外这项措施的实施成本较低，同学们参与程度高，可以带来较大的回报，可供学校有关部门借鉴。 由于网络问卷调查的不确定性和实际操作性不强等问题，使得企业网络问卷的有效回收率较低。在回收率较低的基础上，问卷的分析会有一定的不全面性。但是，从分析出来的结果可以看出企业对第二专业的基本偏好程 度。 调查的样本涵盖了国资（集体）、外资、国家行政机关及事业单位和其他类型的企业，同时覆盖了机械制造、金融保险地 产、社会服务行业、信息技术以及其他行业，抽样具有随机性与普遍性 。 （ 1） 企业招聘总体情况 问卷问题 3：企业每年需要招入多少本科生？ 从调查结果的统计中可得出，不同类型的企业在本科生招收的数量方面不尽相同，从 0到 400不等。但从总体说来，企业每年对本科生的需求相对于每年的本科毕业生来说的比例很小的，如何利用第二专业所学知识与能力提高自身的竞争力从而从众多求职者中脱颖而出是高校和学生值得深思的问题。 问卷问题 4：企业在招人的时候更注重学生的什么能力？ (从不重要到非常重要，分数为 15) 1 本专业学习成绩 2第二专业学习成绩 3社会实践 4校内活动 5英语技能 问卷统计结果如下图所示： 图 业对五个因素看重情况分布图 3 3 此图表现的是企业总体对五个因素的看重情况，其中 3 为中位数，代表第二专业对其没有影响。 从上图可以看出企业比较看重的是社会实践和校内活动，其次是英语技能，而对第二专业是几乎不看重的，由此可见学生和学校对第二专业的预期和第二专业在就业方面的现实之间的差异比较明显（学生调查中选择第二专业一个重要原因为拓宽就业面）。企业更看重实际能力，对于书 面知识相对不看重。 （ 2） 企业对第二专业的 认可程度 问卷问题 5：企业对有第二专业学生的薪资待遇与没有第二专业的学生有何差别？ 3无 4 较小差别 5没有差别 根据调查的结果，除国家行政机关及事业单位在薪资方面有较大差别外，其余企业对于有无第二专业学生在薪资方面都没有区别，由此可见第二专业并没有为大本科学生在就业时带来薪资方面的优势，也可以说明学习过第二专业的学生在就业是其起薪并无明显优势。 问卷问题 6：企业对有第二专业学生的升职与没有第二专业的学生有 何差别？ 3无 4 较小差别 5没有差别 调查结果统计如下： 没有差别30%较小差别30%一般40%图 从上图可以看到，企业认为第二专业对大学本科生升职潜力上影响有限， 30%认为与没有学习第二专业的学生没有区别。第二专业对于学生的职业发展作用有限，与第二专业预期不符。 问卷问题 7：企业认为第二专业对工作能力的影响程度 1 不重要 2不太重要 3一般 4比较重要 5非常重要 调查结果如下： 不重要10%不太重要30%一般60%图 分布图 从上图可看出，绝大部分企业认为第二专业并没有很好的提高学生的工作能力，可见企业对第二专业在能力提升作用方面认可程度较低，从而给学生带来求职就业优势微小。 通过以上题 目 的调查统计和分析可知，学习了第二专业的学生在就业市场的表现其实与学生的学习第二专业的初衷还是比较有差距的。只是有少许的升职潜力与起薪优势。我们认为，需要从根本上改进这种状态，还是要抓住其本质，切实提升第二专业的含金量，招生时从严把关，教学时提高水平，结业严格控制。不仅如此，更要进行课程改革，使第二专业的教学更加实用化，加强实践教育，鼓励学生把第二专业所学与第一专业相结合。开展第二专业仍然任重而道远，需要学校、学生双方的努力。 子分析与 归 论介绍 在数据分析阶段， 我们 应用因子分析法，构造一个因子模型，用几个不可观测的 潜 变量解释原始变量间的协方差关系。相对于主成分分析，因子分析不仅能够起到降维的作用，而且还能够对降维后的变量更加容易解释。 在对原始变量进行了标准化之后，我们利用各个因子的贡献度进行因子的提取和确定，并得到因子得分。根据得到的结果建立 析是一种非线性分类的统计方法 ,也适用于因变量中存在定性指标的问题，而且 极大似然估计法有很好的统计特性。 这里，关于 (1)因变量是二分变量，值只能够取 0 或者 1，这里一个学生选择读第二专业或者不读是互斥的一个二分变量，这里定义取 1代表该名学生读第二专业，否则取 0。 (2)因变量和自变量的关系是非线性的 。显然，这里的因变量取值只有两点，不是与连续性的自变量呈现线性关系的。 另外，关于模型建立还需假设： 大二大三大四的总体分布是相同的 ，在 这个假设的前提下，后面的分析比较合理。当然模型检验部分对这一假设进行了检验。 这样， 把由因子分析得到的向量作为 型的新的解释变量，即可以得到选择第二专业的概率的模型。这个模型与一般的 要有以下几个优点： （ 1）模型通过对数据标准化的处理，消除了变量间在数量级上或量纲的不同而产生的影响，每个变量的均值都为 0，方差为 1。 （ 2）因子的指标之间由于互不相关，这样在 免出现常见的多重共线性，大大增加了 归分析中系数的可靠性。 （ 3）在保留尽可能多的信息的前提下，使得 而在不影响选择第二专业概率的测算精度的情况下显得 “ 节约 ” 。 （ 4）相对于 归分析完全依赖统计方法的变量选择，因子分析可以更好的考虑变量的经济学意义，从而使得模型更可靠。 所高校的建模过程 对 旦大学、上海理工大学（后面的分析中各个指标值均以该顺序进行说明） ，我们把数据分为两组，一组是大一学生，另一组是大二到大四的学生。使用大二到大四的学生组数据 进行 索影响学生选择第二专业与否的因素，并且根据影响因素预测学生选择第二专业的概率。 同时， 我们把大二到大四的学生分为两组，一组选择第二专业，一组没有选择第二专业，即令学生选择第二专业与否为 0 根据 原有变量的相关系数矩阵及其检验 ， 可以 发现 ， 三个学校的 达到一半的相关系数都较高（大于 边检验值小于 各变量呈一定的线性关系，能够从中提取公共因子，可以尝试进行因子分析 (数据结果见附录 )；同时， 巴特利球形检验统计量 分别 为 应的概率 此可认为相关系数矩阵与单位阵有显著差异。 此外 ， 分别 根据 可知原有变量适合作因子分析。 在 使用主成分法进行因子分析 时 ，所有变量的共同方差基本达到 个变量的信息丢失都较少。因此本次因子分析提取的总体效果较理想。 在固定了 5个因子数目后， 方差的累积贡献率 在 80%左右 ，可以接受。 由于在数据处理的过程中， 各变量在因子上的载荷比较平均，实际含义比较模糊。 因此 我们将所得的因子载荷矩阵进行最大方差正交 旋转。 从得到的结果中我们发现，第 16， 17， 18题 在第一个因子上载荷比较大，命名为就业因子。 21， 22在第二个因子上载荷比较大，命名为机会成本因子。13， 14在第三个因子上载荷比较大，命名为知识需求因子， 19在第四个因子上载荷比较大，命名为收费因子。 15在第五个载荷比较大，命名为主专业满意度因子。如表 表 始变量的因子分类 因子 原始变量 潜变量 1 业因子 2 会成本因子 3 识需求因子 4 费因 子 5 专业满意度因子 利用 块，变量选取采用前进法，得到上述最优模型，整个模型和自变量都是显著的（其中， 前三个主因子得分） 。因此，得到 旦大学 海理工大学 验公式 分别 如下： 学学生选择第二专业的概率 ) 5 2 C+0 . 6 5 C+0 . 0 6 2 4 C+0 . 3 5 C+0 . 3 4 C+0 . 0 0 4 1 4 C+ex p ( 0 . 1 4 C+(1复旦大学 学生选择第二专业的概率 . 2 ) 5 1 C+0 . 1 5 C+0 . 0 4 0 5 1 1 0 3 6 0 3 6 2 C+ex p ( 0 . 3 9 C+1 上海理工 大学 学生选择第二专业的概率 . 3 ) 0 9 1 9 C+0 . 1 1 3 3 3 6 3 3 0 2 0 5 p ( 0 . 1 9 C+1 归模型 由以上结果可知，三所学校的主因子选择是基本一致的，其中包括因子的个数、因子的载荷、因子的命名，但是主因子的顺序有所区别，但三个最主要的因子都是就业因子、机会成本因子、知识需求因子，这些和我们所建立的指标体系也是相吻合的，说明因子分析比较成功。通过 到三所学校各自 的选择第二专业概率的经验公式，为大一同学是否选择第二专业提供参考。 在我们建立上述模型时，用到了一个合理的假设，即：假设大二大三大四的总体分布是相同的， 这里用 非参数统计方法。 对于这样一个 多样本（三个样本）问题，需要从位置和尺度两个方面检验这三个样本是否相同来考虑。这里需要说明，大二，大三，大四的总体分布是多维分布，其自变量是( 1 3 , 1 4 , . . . , 1 9 , 2 1 , 2 2 )C C C C 里以 (1) 置参数检验 验是 用来检验 k 个随机变量总体12, ,., 。这里，位置参数用中位数来代表，同时我们给出原假设0 0 1 2 3:H 这 三 个 总 体 的 位 置 参 数 完 全 一 致 （ ）， 1 1 2 3H ： 三 者 中 至 少 有 两 个 不 一 致 （ ， ， 不 完 全 相 等 ）。 这里 , 1,2,3i i 分别代表大二，大三，大四总体的中位数。显然，在原假设0们认为这三个随机变量总体是同分布的。 利用 行检验， 在 5%的显著性水平上，除 两个变量的值 是稍小于 外，剩余的可以认为原假设是成立的。这里可能是特定样本产生的误差，或者可以稍降低置信度，如 10%的显著性水平上，可以认为原假设是成立的，即这三个总体的位置在统计意义上可以认为是一致的。 (2) 验和 验尺度参数检验 这两个检验都可以用来检验尺度参数。现定义： 4 20C 被剔除的原因详见模型建立部分 5具体的数学形式这里恕不赘述，详见参考书目 10，第 94 到 95 页 用来表示随机变量 X 与 Y 的分布相同。则为了检验大二大三大四总体分布的尺度是否相同，建立如下原假设和被择假设： 1 1 2 2 3 3 1 2 3, , ,dd b X b X X X X令 其 中 分 别 对 应 大 二 ， 大 三 ， 大 四 总 体 分 布 ， b 是 位 置 参 数，0 1 2 3 0 1 2 3: , :H b b b H b b b三 者 的 位 置 参 数 完 全 一 致 （ =1 ）