【毕业学位论文】（Word原稿）失地农民生活满意度的统计分析——基于南京仙林大学城失地农民的调查-统计学

南京财经大学本科毕业论文（设计） 1 目录 中文摘要 3 英文摘要 4 一、问题的提出 5 二、失地农民及生活满意度定义的界定 5 三、问题分析 5 （一）相关研究现状 5 （二）研究方案 7 （ 三 ）研究 创新与特色 8 四、调查方案设计与实施 8 （一）调查对象和地点 8 （二）调查方式 9 9 9 9 （三）问卷设计 9 （ 四 ）设计样本量及其分配 10 （ 五 ）实际所得调查样本基本情况 10 （ 六 ）问卷信度和效度分析 11 11 13 五、失地农民生活满意度模型的构建 15 （一）模型一：基于因子分析的满意度评价模型 15 15 南京财经大学本科毕业论文（设计） 2 15 15 17 （二）模型二：基于 归模型的失地农民经济状况影响因素分析 22 测量 23 24 六、分析结论 28 七、政策及建议 28 （一）存在的主要问题 28 （二）具体的政策建议 28 29 29 参考文献 31 附录 33 南京财经大学本科毕业论文（设计） 3 失地农民生活满意度的统计分析 基于南京仙林大学城失地农民的调查 摘要 ： 针对十多年来大学城建设中产生的失地农民的生活状况问题，本文选择南京市仙林大学城拆 迁时间在 2 年至 12 年的失地农民，运用统计调查方法设计了 仙林大学城居民生活现状调查问卷 。 本文首先建立模型一对失地农民总体生活满意度进行测算，并建立合理的评分模型 ，计算出仙林大学城失地农民生活满意度平均得分为 生活满意度偏低，所以当地政府及群众都应加以重视并改善这种状况。 然后， 为分析对失地农民生活满意度影响显著的因素，本文利用非参数统计中的和检验，分析得出对总体满意度具有显著影响的四个变量，即住房满意度、收入满意度、劳累程度和社会保障，这四者正好是模型一中的经济状况满意度这一因子。 在此基础上 建立 归模型来分析影响经济状况满意度的主要因素， 得出影响较显著的因素主要包括是否有工作，健康状况，家庭月收入，是否参加医疗保险。 最后，本文结合失地农民的实际情况，从政府和失地农民 自身两个角度，在就业和医疗养老等方面提出有效合理的建议。 关键词 ：失地农民 ， 总体满意度 ， 因子分析模型 ， 归模型 南京财经大学本科毕业论文（设计） 4 To of we 2 we We to to a We is so be to To is we of to a on to be in On we to to of to to in of we 南京财经大学本科毕业论文（设计） 5 一、问题的提出 一直以来，农民问题始终是中国最根本的问题。随着工业化和城市化的进程，一方面，农民主动从农村进城打工，形成了滚滚的民工潮；另一方面，农地征用产生了大量的失地农民，他们被迫离开所依附的土地向城市转移。这两类农民群体受到广泛关注，其中失地农民问题，更是近几年来社会各界广泛关注的一个热点问题，由此也就引出了社会各界对于失地农民的生活状况的关注，即对失地农民生活满意度的关注。 江苏省南京市城市化进程 中当地农民被征地后都变成失地农民，栖霞区的仙林地区曾经就是农民 的土地与房屋。十多年 间 一座座大学纷纷在这里 建立起新校区，而 这些失地农民依附 也 大学城而生存，生活、工作以及其他很多方面都受到大学城的影响，到底大学城的开发给这些失地的农民带来的是正面的还是负面的影响呢？到底他们的生活状况以及生活满意度有没有的到改善和提高呢？这些问题都很值得研究。由此本文就引出了衡量失地农民生活状况的一个指标 生活满意度。 由此本文提出三个问题： 问题 1：大学城 失地农民的生活满意度如何？ 问题 2：十多年来大学城 失地农民的生活状况如何？存在哪些问题？ 问题 3：如何改善大学城 失地农民的生活状况提高他们的生活满意度？ 二、失地农民及生活满 意度定义的界定 所谓失地农民，是指在现代化进程中基于城市扩张和小城镇建设需要而征用农村集体土地所造成的无地或少地的农村人口。 满意度指数是一种加权平均指数，它是在个人生活满意度指数基础上计算出群体生活满意度指数，并在群体满意度指数上可以计算出整个国家居民满意度指数。不同档次的满意度指数反映了居民的不同的生活满意度状态，也从侧面反映了整个社会的和谐程度。 三、问题分析 （一）相关研究现状 南京财经大学本科毕业论文（设计） 6 近年来，国内外学者对失地农民和居民生活满意度的研究很多，但将二者充分结合的研究还比较匮乏，目前已有的研究特点主要集中体现在以 下几个方面： 目前几乎所有的研究均认为失地农民面临着极大的就业困难，尽管在具体数据上略有差异，但绝大多数调查结果均显示中国失地农民的失业率在 20% 30 %，这一比例明显高于其他社会群体，且由此导致了大部分农民生活满意度的不平衡。如段玉洁（ 2010)对于成都失地农民就业情况的研究就表明了失地农民就业了稳定率低、就业质量不高，面临的生活压力较大。 龚志宏、王艳成（ 2007）认为，建立失地农民社会保障制度，要着眼于为失地农民提供长远的生 活保障，把“生有所靠、病有所医、老有所养、壮有所业”作为失地农民社会保障构建的主要任务，以真正达到提高农民生活水平和维护社会稳定的双重目的。杨盛海、曹金波（ 2005）指出，政府或社会保障部门应该建立面向失地农民的全面的社会保障，按照不同年龄，设立教育、养老、医疗、最低生活保障等多种保障，确保失地农民在城市健康稳定地生活。马驰、张荣（ 2004）认为补偿、保障和就业是解决失地农民生存和发展的三个主要方面，补偿、保障是基础环节，就业是关键环节，只有将这三者结合起来，才能使失地农民享受到城市化带来的巨大收益。 生活满意度反映的就是生活质量的高低，生活质量的本质和核心是以人为本，从人们群众的根本利益出发谋发展、促发展，不断满足人民群众日益增长的物质文化需要，切实保障人民群众的经济、政治和文化权益，让发展的成果惠及全体人民。如叶继红（ 2007）从 10个指标进行分析测量，即经济收入、消费支出、生活条件、工作环境、居住环境、社会交往、社会地位、家庭状况、子女问题、休闲方式等，用以了解失地农民具体的生活满意度。 南京财经大学本科毕业论文（设计） 7 综上所述，现有文献中有很大一部分研究失地农民的就业和社会保障，以经济状况研究为主，而关 于他们的心理、满意度、观念意识等研究，却较少，且不尽完善。不足之处有：一是研究的失地农民的拆迁时间都比较短，没有对拆迁时间较长的失地农民进行调查；二是仅通过简单的描述性统计方法来分析失地农民就业的影响因素，而且并未考虑不同地区的特殊的影响因素，这样的分析不够精确；三是关于生活满意度的定量分析中， 少有 可以直接用来衡量失地农民总体生活满意度的指标；四是关于大学城的失地农民研究较少。 （二）研究方案 基于上述思考，本文对南京市仙林大学城失地较早的农民进行了实际问卷调查，将得出的数据经过分析处理，通过建立因子分析模 型着重分析 影响失地农民生活满意度的主要因素， 并建立总体生活满意度的评分模型 ；然后本文 进一步建立了 重分析了 对失地农民生活满意度影响最大的经济状况进行了分析；另外， 本文详细调查了解了失地农民的心理、想法与心声，如他们最希望改善的方面，对生活的认可程度，对以后的生活有怎样的想法和期望等等。 具体的研究思路如下图： 南京财经大学本科毕业论文（设计） 8 图 1 研究思路图 （ 三 ）研究创新与特色 本文的创新之处，一是首次选择 2的大学城失地农民统计调查；二是利 用统计调查数据构建失地农民满意度指数并成功的运用因子分析作评价；三是通过建立归模型作影响因子分析。 四、调查方案设计与实施 （一）调查对象 和地点 针对十多年大学城建设中的失地农民的生活状况问题，本文选择南京市仙林大学城三个拆迁安置点 （仙林新村、尧辰村、摄山星城） 拆迁时间 2年至 12年的失地农民。 南京财经大学本科毕业论文（设计） 9 （二 ）调查方式 本次调查采用调查对象以无记名方式自行填写问卷调查表为主，调查人员辅助填写为辅，即调查对象能自行填写则自行填写，若不能则由调查人员读给调查对象听，请其选择后由调查人员代为填 写。调查完毕当场收回问卷。 采用面对面访谈，面访对象为被征地农民、政府机构办事人员。 采用文献法广泛、全面搜集分析相关理论等方面的文献资料，以便为本课题的研究提供坚实的文献基础，文献资料的搜集主要通过以下途径进行一是广泛收集己经出版的相关图书，查阅、复印各种相关的报刊资料。二是在互联网上搜集相关的信息资料。 （三 ）问卷设计 在对失地农民的生活状态进行研究时，本文主要采用问卷调查方法。运用统计调查方法和随访设计了“仙林大学城居民生活现况调查问卷”（见附录 1）。 第一部 分是标题、导语部分，主要用来说明调查的目的及注意事项； 第二部分是调查对象及其家庭的基本情况，包括调查对象的性别、年龄、受教育程度、拆迁时间以及家庭人口数、家庭月收入等； 第三部分是问卷的主体部分 调查对象的生活情况，包括经济状况、调查对象的健康、医疗与养老状况以及综合满意度。 对于满意度的每个测量因素在问卷中均采用分值进行测量：分值 1表示“非常不满意”，分值 2表示“不太满意”，分值 3表示“一般”，分值 4表示“比较满意”，分值5表示“非常满意”。即得分越高表明被调查者对该因素的满意度 越高。 南京财经大学本科毕业论文（设计） 10 （ 四 ）设计样本量及其分配 本次调查采取分层抽样的方法对南京市仙林大学城周围三个安置区（仙林新村、尧辰村、摄山星城）的失地农民进行了调查。由于三地失地农民数量相差不大，因此在三个地区采取等比例分配样本，即每个安置区调查 70份。为了使样本更具有代表性，按照所调查失地农民的总体年龄、性别比例，对样本量进行了划分。其中，在年龄方面，考虑到仙林大学城周围的农民失地时间较长，为了较真实的反映失地农民的真实情况，选取拆迁时年龄在 20岁以上（即现在 30岁以上）的人进行调查。抽样分配如下： 表 1 抽样分配表 年龄段 抽样总人数 抽样男 抽样女 304 22 22 408 29 29 502 21 21 60 上 66 33 33 合计 210 105 105 （ 五 ）实际所得调查样本基本情况 本次调查共计发出问卷 210份，回收问卷 185份，问卷回收率为 其中有效问卷为 166份，有效问卷率为 实际所得样本情况下： 南京财经大学本科毕业论文（设计） 11 表 2 被调查对象基本情况 样本特征 层次 人数 百分比 性别 男 女 82 84 地区分布 仙林新村 尧辰村 摄山星城 35 64 67 年龄 30 40 50 60 岁以上 31 42 45 48 文化程度 没上过学 小学文化 初中文化 高中以上 32 31 57 46 被征地时间 1999 以前 2000005 以后 20 119 25 （ 六 ）问卷信度和效度分析 信度（ 指测量结果（数据）一致性或稳定性的程度。一致性主要反映的是测验内部题目之间的关系，考察测验的各个题目是否测量了相同的内容或特质。稳定性是指用一种测量工具（譬如同一份问卷）对同一群受试者进行不同时间上的重复测量结果间的可靠系数。如果问卷设计合理，重复测量的结果间应该高度南京财经大学本科毕业论文（设计） 12 相关。 折半信度（ 将测量工具中的条目按奇偶数或前后分成两半，采用 关系数高提示内部一致性好。然而，折半信度系数是建立在两半问题条目分数的方差相等这一假 设基础上的，但实际数据并不一定满足这一假定，因此信度往往被低估。 951年提出了一种新的方法（ s 这种方法将测量工具中任一条目结果同其他所有条目作比较，对量表内部一致性估计更为慎重，因此克服了折半信度的缺点。 在本模型中采用了 析结果如下表所示： 表 3 案例处理汇总 N % 案例 有效 160 排除 a 6 计 166 100.0 a. 在此程序中基于所有变量的 列表方式删除。 表 3 显示出有效样本有 160 个，占总样本的 无效样本有 6 个，只占总样本的 由此可说明问卷数据的收集比较有效。 表 4 可靠性统计量 s 于标准化项的 数 644 11 由表 4可得到本次问卷中的 s 数为 准化以后的s 数为 有 11个变量。由于其大于 可推断出为本模型所设计的问卷所得的数据具有较好的信度， 说明问卷调查质量比较高，可以在此南京财经大学本科毕业论文（设计） 13 数据的基础上进行各种模型的分析和检验。 效度被定义为：对一个既定的目标，在做出决策和提供解释的过程中，测量的有用性程度。传统上将效度分为三个主要类型：内容效度、效标效度和结构效度。 采用主成分分析法对问卷前期四因素设定做验证性因素分析（ 结果表明提取的四因素特征值分别都大于 1，且可解释总变异的 进一步采用具有 准化的正交旋转法可得到结构较为清晰的四因素分布，与前期因素设定一致。表明问卷同时具备较高的效度。 表 5 检验 取样足够度的 量。 球形度检验 近似卡方 5 京财经大学本科毕业论文（设计） 14 表 6 解释的总方差 成份 初始特征值 提取平方和载入 旋转平方和载入 合计 方差的 % 累积 % 合计 方差的 % 累积 % 合计 方差的 % 累积 % 1 6 7 8 9 10 提取方法：主成份分析。 图 2 旋转成分矩阵 南京财经大学本科毕业论文（设计） 15 五、失地农民生活满意度模型的构建 （一）模型一：基于因子分析的满意度评价模型 在主观层面上，影响失地农民生活满意度的因素很多且很杂，然而在实际中哪些因素对满意度的影响程度较大、较显著呢？为了挖掘出众多因素中的重要变量，本文就建立了因子分析模型，从已有的十个变量中提取出更有效变量进行分析。 采用问卷第三部分的满意度调查数据作为模型的研究数据。 1X：住房满意度；2X：交通满意度；3X：商业配套满意度； 4X：医疗满意度；5X：环境满意度；6X：社会治安满意度； 7X：收入满意度；8X：劳累程度；9X：邻里关系；10X：社会保障 （ 1）调查问卷的数据真实有效且准确无误； （ 2）仙林大学城的失地农民作为南京地区的调查对象，不具有特殊性，即具有普遍代表性； （ 3）模型中使用的变量符合因子分析的条件； （ 4）对模型分析中得出的部分结果可以作模糊处理； （ 5）本文中的所有检验的显著性水平 都为 （ 6）居民的评价是相互独立的。 （ 1）因子分析法的基本思想 因子分析法是通过对变量相关系数矩 阵内部结构的研究，找出能控制所有变量的少数几个变量去描述多个变量之间的关系，这少数的几个随机变量是不可观测的，通常称之为因子，然后根据不同的因子对变量进行分类。因子分析的基本模型为： 南京财经大学本科毕业论文（设计） 16 1 1 1 1 1 2 2 1 12 2 1 1 2 2 2 2 21 1 2 2p p p m m pX a F a F a FX a F a F a FX a F a F a F 方程的系数 ( 1 , 1 )i p j， ， ， ， 示公共因子对某个变量的贡献，即因子载荷，彼此是不相关的，常数i称为残差。 因子分析法还定义了一个表达因子对所有变量总贡献的量一一特征值（ 记为 21ig e n v a lu e a 通常认为，当特征值低于 1时，该因子没有意义。 因子分析的过程就是求出该方程组的因子载荷及残差。如果在方程中残差i的值很小，可以忽略，方程将变成齐次的： 1 1 1 1 1 2 2 12 2 1 1 2 2 2 21 1 2 2p p p m X P X P X P X P X P X P X 式中的1由 按照各个变量对因子的方差分析情况将可以产生主成分分析结量描述的因子将通过对变量贡献的大小依次排列，其中前几个大部分变量的载荷，因此，只需选用前几个因子就把所有变量值包括了，剩下的因子将作为次要因子而忽略。为了使因子结构特征比较明确，可以采用旋转，产生的因子对变量的载荷更为集中，而自身仍保持正交旋转。 因子分析的步骤如下： 1）选择所要分析的变量； 2）进行 试是否适合因子分析； 3）决定因子的数目，本文取特征值 大于的因子； 南京财经大学本科毕业论文（设计） 17 4）从相关矩阵中取出共同因素； 5）旋转因子，增加变量与因子之间关系的解释； 6）求出因子得分。 （ 2）指数评价标准 在建立评价指标体系、确定评价标准以及评价指标重要性系数的基础上，根据以下方程可以确定满意度评价指数： 1 1 2 2 3 3 4 4Z F F F F 式中： Z 代表满意度评价指数： ( 1 2 4 )i i ， ， 代表各评价要素的重要性系数；1因素，2照上述过程得到的满意度指数，综合得分 满意度越高； 意度越低。 因子分析法是研究相关矩阵内部依存关系，将多个变量12 nx x x、 、 （可以观测的随机变量，也即显在变量）综合为少数几个因子12 F、 、 （不可观测的潜在变量）以再现指标与因子之间的相关关系的一种统计方法。 本文通过因子分析法进行旋转和计算，得到较为理想的因子载荷矩阵和因子得分系数矩阵。每一个对象得分总值可由下式计算：对各个方面的满意度做因子分析，分为 4个因子。因子分析过程如下： (1) 可行性检验 表 5 检验 取样足够度的 量 球形度检验 近似卡方 5 京财经大学本科毕业论文（设计） 18 由表 5可 知巴特利特球度检验统计量的观测值为 应的概率 。显著性水平 为 于 应拒绝原假设，认为相关系数矩阵与单位矩阵有显著差异。同时， 据 （ 2）提取因子 首先进行因子分析，根据原有变量的相关系数矩阵，采用主成分分析法提取因子，以各个变量的线性组合作为因子的形成，一个主成分为一个因子。在用 据相关矩阵特征值来判断需要提取的主成分因子。在默认值下，系统要求提取特征值大于 1的因子。 表 6 解释的总方差 成份 初始特征值 提取平方和载入 旋转平方和载入 合计 方差的 % 累积 % 合计 方差的 % 累积 % 合计 方差的 % 累积 % 1 6 7 8 9 10 提取方法：主成份分析。 南京财经大学本科毕业论文（设计） 19 表 6所示为总方差解释表，旋转平方和载入中给出了特征值、特征值占总方差的比例、特征值占总方差百分数的累计值，由于采用的是主成分分析法，提取的因子就是主成分。从表 6中可以看出，主成分 1的特征值为 第一主成分，表明该因子是对失地农民生活满意度影响最大的主成分；主成分 2的特征值为 第二主成分，表明该因子是对失地农民生活满意度具有第二重要影响的主成分，以此类推。表中特征值大于 1的成分只有 4个，且这 4个主成分对总方差的累计贡献率已达到 可以认为这些主成分已 经较好的解释了总体的信息，因此提取 4个因子是可取的。 图 3 碎石图 崖底碎石图能够很直观的帮助本文确定主成分合适的个数，将特征值从大到小排列，崖底碎石图就是 i 对序号 i （即特征值的大小对特征值的号码）的（ i ， i ）的图。在该图上，本文选取一个拐点对应的序号，此序号后的特征值全部较小且彼此大小差不多，这样选出的号 码数作为主成分的个数，由图可以看出，提取 4个主成分是合适的。 为获取主成分的实际意义，对成分矩阵作最大方差旋转，得到下图所 示结果。 南京财经大学本科毕业论文（设计） 20 图 2 旋转成分矩阵 由以上结果可知影响满意度的 10个因素提取个 4因子是合适的，因子 1包含住房、收入、劳累程度以及社会保障，因子 1在总体上概括了失地农民的经济状况，所占百分比最大，为 其次是因子 2，包含交通、商业配套、医疗设施，是对失地农民所住地的基础设施的一个概括，百分比为 因子 3为卫生环境与社会治安，是对失地农民生活环境的概括，百分比为 最后因子 4是邻里关系，百分比最小为 本文将影响满意度的 10个因素总结为失地农民满意度测评指标体系（见表 7） 。 南京财经大学本科毕业论文（设计） 21 表 7 失地农民满意度测评指标体系 由于计算因子得分，需要用到因子得分系数矩阵（如表 8所示）。 表 8 成份得分系数矩阵 南京财经大学本科毕业论文（设计） 22 根据汤姆生因子得分：将公共因子 1 1 2 2m m m m p pF b x b x b x B X B 的最小二乘估计为： 1=R AB 因子得分的估计为 1f 其中， A 为因子载荷矩阵， R 为样本相关矩阵， X 为标准化后的原始数据矩阵 设1 2 1 0x x x、 、 分别表示各变量的标准化之后的值，1 2 4F F F、 、 分别表示因子得分，根据上表的结果，可以得到各因子的得分表达式： 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 02 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0310 . 3 1 5 * 0 . 0 3 2 * 0 . 0 0 2 * 0 . 0 4 9 * 0 . 0 7 9 * 0 . 0 0 8 * 0 . 4 2 7 * 0 . 2 5 4 * 0 . 0 2 1 * 0 . 4 1 3 *0 . 0 4 6 * 0 . 4 3 9 * 0 . 4 3 3 * 0 . 4 2 3 * 0 . 0 1 1 * 0 . 0 7 2 * 0 . 0 2 7 * 0 . 0 8 4 * 0 . 0 0 0 * 0 . 0 4 6 *0 . 0 9 3 * 0 A A A A A A A A A A A A A A A A 2 3 4 5 6 7 8 9 1 04 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 00 7 5 * 0 . 0 2 5 * 0 . 0 1 5 * 0 . 5 8 3 * 0 . 5 8 2 * 0 . 0 6 9 * 0 . 0 4 0 * 0 . 0 3 8 * 0 . 0 2 0 *0 . 3 4 9 * 0 . 0 2 1 * 0 . 0 2 5 * 0 . 0 8 1 * 0 . 2 3 5 * 0 . 1 6 7 * 0 . 0 3 8 * 0 . 1 8 3 * 0 . 8 3 5 * 0 . 0 1 6 *A A A A A A A A A A A A A A A A A 各样本的综合得分的方法为：把已提取的各个公因子的方差贡献率占提取公共因子的总方差贡献率作为权重，将各公共因子得分加权汇总。由上表 6可知权重( 1 9 . 4 8 5 % , 1 7 . 9 5 1 % , 1 4 . 7 2 9 % , 1 0 . 6 7 3 % )W ，即为调整后的方差贡献率。则评价的综合满意度得分 ，其中1 2 3 4() F F F。所以有： 1 2 3 4* 1 9 . 4 8 5 % * 1 7 . 9 5 1 % * 1 4 . 7 2 9 % * 1 0 . 6 7 3 %Z F F F F 运用以上建立的综合评价模型，把提取的 4个公因子 值代入公式中计算出综合得分 Z，就能评价失地农民的综合满意度，求出其均值为 与问卷中由总体生活状况满意度这一指标得出的总体均值 说明模型中存在冗余变量，需要建立更为精准的模型。 （二）模型二：基于 归模型的失地农民经济状况影响因素分析 鉴于模型一考虑的因素过多，导致结果与实际存在差异，因而建立模型二对影响总体生活状况的主要因素进行筛选，通过 通过 南京财经大学本科毕业论文（设计） 23 依据调查问卷中总体生活状况满意度的五个指标将调查对象分为 5个组，利用察这十个变量对于总体满意度是否有影响（结果见附录 2），得出住房满意度，收入满意度，劳累程度，社会保障对于总体满意度打分具有影响，由前面的因子分析可以发现这四个影响因素都属于经济状况这一大类。 表 9 变量汇总表 变量 变量类型 变量定义 因变量 综合满意度 1y 分类 最大值 =5，最小值 =1 自变量 性别 类 男 =1，女 =2 年龄范围 类 30， 40， 50， 60=4 教育程度 类 没上过学 =1，小学 =2，高 中 =3，高中以上 =4 家庭人口 续 最大值 =6，最小值 =1 家庭住房数 续 最大值 =4，最小值 =0 是否出租 类 是 =1，否 =0 是否有工作 类 是 =1，否 =2 月收入需要 类 4500=4 生活是否与期望相符 类 是 =1，否 =2，没有期望过 =3 认为自己是否是城市人 类 是 =1，否 =2 健康状况 类 身体不好 =1，有小病，但不影响生活 =2， 基本没病健康 =3 医疗费用 类 1000=4 是否参加医疗保险 类 是 =1，否 =2 是否参加养老保险 类 是 =1，否 =2 协变量 住房面积 续 最大值 =335，最小值 =0 家庭月收入 续 最大值 =6000，最小值 =100 注 1：将这四个满意度进行因子分析，利用其方差贡献 率作为权数进行加权，得出因变量值。 南京财经大学本科毕业论文（设计） 24 由于因变量满意度是多值定序数据，本文采用有序多值回归分析（ 建立累积 于满意度真实值为 1至 5，因此取 5个水平的反应变量，其取值为 1、 2、 3、 4、 5，相应取值水平的概率为 1P 、 2P 、 3P 、 4P 、 5P ，对 个模型如下： 111 1 11 2 3 4 51 2 1 22 1 11 2 3 4 51 2 3 1 2 33 1 11 2 3 4 51 2 3 41( ) ( ) . . ) ( ) . . )( ) ( ) . . )(1(o g i t L o g i t x P P P PL o g i t L o g i t x P P P P P PL o g i t L o g i t x P P P PL o g i 1 2 3 44 1 12 3 4 5) ( ) . . .) P PL o g i t x P P 回归系数的意义是：解释变量每变动一个单位，概率 P 的平均变化量，本文可以从回归系数的符号上来判断：如果回归系数为正，表明解释变量越大 ,的概率越大；反之，如果回归系数为负，表明相应的概率越小。 对模型进行不断调整最终得出所选变量如下 南京财经大学本科毕业论文（设计） 25 表 10 案例处理摘要 N 边际百分比 y 1 4 2 54 3 78 4 26 5 1 是否有工作 是 87 否 76 健康状况 身体不好 38 有小病，但不影响生活 29 基本没病健康 95 4 1 家庭月收入 4000 31 5 14 是否参加医疗保险 1 107 2 56 是否参加养老保险 1 65 2 98 生活是否满意 差 52 差不多 85 好 25 4 1 有效 163 缺失 3 合计 166 得出拟合结果如表 11： 南京财经大学本科毕业论文（设计） 26 表 11 模型拟合信息 模型 数似然值 卡方 著性 仅截距 最终 5 接函数： 表 12 拟合度 卡方 著性 29 差 29 接函数： 表 12可知模型的拟合优度检验统计量对应的 2 值为 由度为 629， 能拒绝实际值与预测值一致的假设，说明模型具有较好的拟合优度。 南京财经大学本科毕业论文（设计） 27 表 13 参数估计值 估计