序論：寫作是一種深度的自我表達。它要求我們深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隱藏在內心深處的真相，好投稿為您帶來了七篇因子分析論文范文，愿它們成為您寫作過程中的靈感催化劑，助力您的創作。

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1.1試驗過程

1.1.1T檢驗與信度分析

進行因子分析前必須對問卷進行穩定性和可靠性檢驗。經過單個樣本檢驗，可得Sig=0.00，當Sig＜0.05，就可說明12個題項具有較好的區分度，即能夠區分出不同題項被測試的反應程度，故皆可保留應用。根據信度系數劃分，當信度系數＞0.9，表示信度好;信度系數＞0.8，表示信度可接受;信度系數＞0.7，表示應重新修訂量表。驗證所得信度系數為0.894，說明問卷信度較好，可轉入因子分析步驟。

1.1.2因子分析

選擇變量并設定因子參數或分析方法，如進行描述、抽取、旋轉等步驟(操作過程略)。在進行因子分析前，必須進行KMO與球形測試，用于判斷是否適合進行因素分析。KMO值為0.846(＞0.6)，適合進行因素分析。同時Bartlett''''sTestX2值為846.109，Sig＜0.05，達到顯著，亦說明適合進行因素分析。根據荷載值可知:第一個新因子主要支配著a4、a5、a6、a8、a9、a11;第二個新因子主要支配a1、a3、a12;第三個新因子主要支配著a2、a7、a10。每個新公因子互不交叉，且至少支配2個及以上原因子，即提取的新因子可代表原有因子，滿足問卷分析內容效度的要求。以特征值≥1為提取標準，共提取3個因素，累積貢獻率為70.726%，已經達到因子分析要求。因子分析過程自動根據特征值大小對新因子進行排列。看出以特征值≥1為標準，共可提取3個新公因子。這從另一角度證明了因子分析的有效性。

1.2結果分析

將新提取的3個公因子分別命名為F1、F2、F3。F1主要反映出a4(實習意愿)、a5(獨自實習傾向)、a6(參與實習主動性)、a8(工作環境適應性)、a9(人際關系影響)、a11(個人重要性)中的信息。以上6項可歸結為大學生個人的認知與行為在實習成效中的影響作用，可將F1稱為實習個體成熟度。F2主要反映出a1(實習必要性認識)、a3(實習安排服從度)、a12(他人影響)的信息。這3項涉及個體認知、過程有關，可將F2命名為實習適應能力。F3主要反映出a2(對實習的期望)、a7(對實習內容的滿意)的信息。這2項可以解讀為與實習目標層次和實際實習內容等有關，故命名為實習匹配程度。經過因子分析后，可以歸納出影響高校大學生實習成效的主要因素是:實習個體成熟度、實習適應能力、實習匹配程度。

2提升高校大學生實習成效的管理建議

總體而言，本次問卷設計、數據統計分析是成功的，所得結果亦較符合實際情況。本文所提煉的新因子基本表達了原有信息，較好地反映了目前高校大學生實習過程中的影響因素以及高校組織實習所面臨的困難。基于因子分析結果，提出高校和大學生應從以下幾方面來共同提高實習效果。

2.1提前培育大學生對實習認知與接納的態度

實習是以學生為主體、學校或企業為主導的一項相互配合的活動。大學生是否清楚地意識到實習對自身的作用、能否從心理接納實習并將意識轉化為實習行動，這是決定大學生實習成效的首要因素。因此，高校必須將實習所要達到的目的、實習過程與方法、實習與理論如何結合等問題，在實習前及時進行教導，讓大學生在思想上樹立起強烈的實習意識和對實習活動的接納意愿。同時，應培養大學生的獨立自主意識和獨立工作能力，形成正確的實習價值觀和自主實習心態。此外，大學生亦應在實習期間初步學會自行化解工作難題或困擾的能力，以獨立自主的勢態迎接實習挑戰。

2.2注重培養大學生實習協調與適應能力

大學生開展實習必須基于實習單位的業務及統籌安排，僅僅認識到實習的重要性并不能取得預期的實習成效。因此，只有將實習必要性的認知融入到實習過程和行為活動中，并將實習內容與實習單位的任務安排結合起來，同時，也應注重培養并提高大學生處理人際關系的能力，注意與實習單位的員工進行有效協作，充分學習或利用他人的知識技能，這樣，才能更好地完成實習任務并取得預期的實習效果，最終提高大學生對實習單位的適應能力和實習效果。

2.3因人而異提高實習雙向匹配程度

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Abstract： The main factors affecting the quality of undergraduate thesis in finance and economics specialty of dependent college are analyzed， on the basis of establishment of scale data， the factor analysis method is used to screen out the factors affecting the quality of their papers， and the quality control program is proposed to provide reference for management and decision-making of finance and economics undergraduate thesis at independent colleges.

關鍵詞： 本科畢業論文；影響因素；論文質量

Key words： undergraduate thesis；influencing factors；quality of papers

中圖分類號：D642.477 文獻標識碼：A 文章編號：1006-4311（2013）27-0221-02

1 獨立學院本科畢業論文質量影響因素

1.1 畢業論文質量影響因素的確定 在文獻查閱的基礎上，經過專家小組的討論，基于本科畢業論文過程管理的思想，鑒于財經類本科畢業論文的完成涉及本科培養、選題、資料搜尋、寫作、定稿、答辯與論文評價等階段，因此確定了畢業論文質量的24個相關影響因素，見表1。

1.2 分析模型的選擇及數據選取 因子分析模型的基本原理是將眾多的原始變量表現為較少因子的線性組合，以少數因子來概括和解釋錯綜復雜的線性組合，以少數因子來概括和揭示錯綜復雜的社會現象，從而建立起能揭示出事物之間最本質關系的簡潔數學模型。基本模型如下：

設有P個原有變量x1，x2，x3，…，xP，且每個變量（或經過標準化處理后）的均值為0，標準差為1。現將每個原有變量用k個因子的線性組合來表示，則有：

x■=a■f■+a■f■+a■f■+…+a■f■+ε■x■=a■f■+a■f■+a■f■+…+a■f■+ε■…x■=a■f■+a■f■+a■f■+…+a■f■+ε■（1）

式（1）是因子分析的數學模型，aij（i=1，2，…，p；j=1，2，…，k）稱為因子載荷，是第i個原有變量在第j個因子上的負荷；ε■為特殊因子，表示原有變量不能被因子解釋的部分，其均值為0，相當于多元線性回歸模型中的殘差。

本文以大連理工大學城市學院財經類畢業生及畢業論文為研究基礎，發放調查問卷。按照分從抽樣將從提劃分為30個次總體，然后采用隨機抽樣的方法抽取調查樣本，以保證研究的代表性。本次調查共發放問卷400份，收回392份，回收率達到98%，其中剔除無效問卷27份，有效回收率達到91%。在問卷中，通過上文的論文質量因素指定調查量表作為調研工具，積分方式采用李克特1（完全不符合）—5（完全符合）的5點積分法，采用同質信度所分析問卷的α系數為0.872，表明量表的新都可以接受，能夠比較全面反映獨立學院本科畢業論文的影響因素。

2 獨立學院本科畢業論文影響因素的因子分析

2.1 相關性檢驗及原始數據的處理 本文采取Bartlett球形檢驗和KMO檢驗來分析變量是否具有相關性。表2顯示，KMO測度值的計算結果為0.726，說明適合因子分析。Bartlett的球星度檢驗的概率值為0.000，小于顯著水平0.05，表明原假設被拒絕，適合做因子分析。

2.2 因子提取及命名解釋 根據標準化后的數據建立變量的相關系數矩陣、特征值、特征向量等，從而得到財經類本科畢業論文質量影響因素的因子特征根及方差貢獻率（表3）。從結果來看，根據特征值大于1的原則，提取的5個公共因子的累積方差貢獻率達到了89.145%，能夠充分反映原始數據提供的信息。故使用主成分分析法相應提取5個公共因子。便于公共因子對實際問題的分析解釋，我們對載荷矩陣進行了因子旋轉，選用方差最大化法，經過5次旋轉后，得到旋轉因子載荷矩陣（表4）。從計算結果看，第一個公共因子FA在上f1-f8上載荷值較大，主要反映了學生在論文寫作前的財經知識儲備、寫作經驗的積累和在論文寫作中的必備能力，因此可以將第一個公共因子命名為基礎因子。第二個公共因子在f9-f12、f18上載荷值較大，表現了學生在論文寫作中的態度，因此可以認為FB為態度因子。第三個公共因子FC在f16、f17、f19、f22-f24上載荷較大，反映學生論文質量亦受外界環境與壓力影響，故將FC命名為環境與壓力因子。第四個公因子在f13、f14、f15上載荷較大，集中反映了自主選題情況，命名為題目因子。第五個因子FD在f20和f21上載荷較高，反映了學校及老師對論文寫作的管控，因此把該因子命名為管理監督因子。

3 獨立學院本科畢業論文質量影響因素分析及對策建議

3.1 基礎因素及其控制 在基礎因子的8個原始變量中，財經專業基礎知識掌握的越好、財經專業技能儲備的越多，畢業論文質量才越有保障。同時，學生在畢業論文寫作中的各種能力的高低對論文質量有顯著影響。

3.2 態度因素及其控制 在本科畢業論文的寫作中，態度直接影響質量。在態度因子的3個原始變量中，論文寫作態度對論文質量起著決定性作用，它直接決定畢業論文寫作時間的投入多少以及畢業論文格式的規范化程度。另外2個變量說明畢業論文的寫作是個師生互動的過程，畢業論文題目的老師介入以及論文寫作時間的科學安排，在論文寫作過程中師生的良好互動有助于論文質量的提高。

3.3 環境與壓力因素及其控制 在涉及環境因素的3個原始變量中，學院良好的學術氛圍有助于學生畢業論文的寫作；學院文獻提供水平較高會使得學生畢業論文的論證有夯實的基礎；指導老師自身的學術水平比較高才能指導出高質量的畢業論文。

3.4 題目因素及其控制 題目因素是影響本科畢業論文的內在因素。題目因子的3個原始變量中，論文題目是否自選、論文題目是否感興趣、論文選題是否新穎是影響本科畢業論文的因內因素。

3.5 管理監督因素及其控制 管理監督因素主要反映在指導教師的態度上和學院畢業論文監督管理。論文指導教師的態度也影響了論文質量。獨立學院教師存在“兩頭大、中間小”的現象。獨立學院師資上的特點造成了教師指導論文的經驗不足，指導質量有待提高，責任心不是很強，影響了畢業論文的質量。因此筆者認為應當加強對論文指導教師的管理，明確論文指導教師的工作職責，堅持選拔有一定學術水平、責任心較強的教師擔任獨立學院財經類本科畢業論文的指導教師，并且完善指導教師指導論文的培訓制度。獨立學院應基于畢業論文全過程加強論文質量管理，建立問責機制，及時發現和參與解決畢業論文質量管理中存在的問題。

參考文獻：

[1]教育部.獨立學院設置與管理辦法（中華人民共和國教育部令第26號）[Z].2008-02-22.

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溫州民營科技企業技術創新能力評價是流星通過網絡搜集，并由本站工作人員整理而的，溫州民營科技企業技術創新能力評價是篇高質量的論文，本文來源于網絡，版權歸原作者所有，希望此文章能對您論文寫作，提供一定的幫助。溫州民營科技企業技術創新能力評價為免費畢業論文提供，不可用于其他商業用途。

[摘要]企業創新能力評價涉及眾多指標，利用多指標評價企業創新能力是一個復雜問題。本文構建了技術創新指標體系，利用多元統計中常用的因子分析法原理，結合SPSS13.0統計分析軟件，對溫州民營科技企業技術創新能力進行了綜合評價。

[關鍵詞]民營科技企業技術創新能力綜合評價

在熊彼特的創新理論中，“創新”是經濟增長與發展的“主發動機”，是“建立一種新的生產函數”。經典的創新測度把創新與發展理解為一種線性關系，即科學研究是創新的起始點，增加科學研究的投入將導致下游的創新與新技術的增加。

一、技術創新能力評價指標體系

借鑒國家統計局國家經濟景氣監測中心提出的企業自主創新能力評價指標體系，并結合溫州民營科技企業實際情況，構建了溫州民營科技企業技術創新能力評價指標體系。

人力投入能力：科技活動人員尤其是研究與開發人員是技術創新活動的核心力量，是一個具有國際可比性的重要指標，從事技術開發的技術創新人員的數量、素質直接決定著企業技術創新能力的強弱。企業技術創新能力的提升，最基本的條件就是培養和造就一批具有高素質的技術創新人才。人力投入能力體現在企業技術職稱人員比例、大專以上人員比例、科技活動團隊強度和R＆D團隊強度幾方面。

財力投入能力：技術創新經費的投入是開展技術創新活動的根本保障和前提，是決定技術創新能力的一個非常重要的因素。從另一方面來說，創新經費的投入水平也反映了企業對于技術創新的重視程度。由科技活動投入強度和R＆D投入強度來衡量企業的財力投入能力。

創新產出能力：反映其各種要素組合產生的實際成效，是評價企業技術創新能力最直接、最重要的指標。包括百元總收入利稅、全員勞動生產率、產品出口創匯率、技術性收入比率。

二、民營科技企業技術創新能力評價

因子分析從研究多個變量之間的相互依賴關系人手，在盡量保持原有信息量完整的前提下，尋找少量能夠控制所有變量的公因子，將每個變量表示成公因子的線性組合，再現原始變量與公因子之間的相關關系，最后計算主要指標的合理權重，依照公因子得分對每個樣本對象進行綜合評價。利用SPSS13.0統計分析軟件對樣本進行因子分析，得到這十二家民營科技企業技術創新綜合能力。

經KMO和Bartlett檢驗，變量之間的相關系數矩陣不是一個單位陣，而且KMO（用于比較觀測相關系數值與偏相關系數值的指標）的值為0.52>0.5，球形檢驗卡方統計量＝72.925，P＝0.005<0.01，表明適合對這些變量進行因子分析。分析共同度表，本文指標變量與因子之間具有較強的相關關系，因子能夠充分反映樣本指標的信息量，進行因子分析的效果顯著。

設定主成分的特征值必須大于1，并且按照因子分析的原則，所選取的主因子對方差解釋的累積達到85％以上。用SPSS求得特征根分別為2.72、2.107、1.931、1.81、……前4個特征值大于1的因子對方差解釋的累積百分比為85.675％，滿足設定的條件，因此提取4個公因子。根據特征根求出的權重分別為27.196％、21.071％、19.305％、18.103％。

以“方差極大化”為準則進行因子正交旋轉，從而得到方差極大化后的因子載荷矩陣，4個因子的總體方差累積貢獻率還是85.675％。根據旋轉后的因子載荷矩陣可以得到明確經濟意義的主公共因子。

第一公共因子F1主要由R&D投

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入強度、科技活動投入強度等指標決定，它們作用在第一公共因子上的載荷量分別為0.931、0.885。我們把其定義為企業創新財力投入能力因子，其方差貢獻率達27.196％，成為決定企業技術創新能力的最重要因子。第二公共因子F2中技術性收入比率載荷量領先于其他因子，達到了0.936，所以我們把其定義為技術產出能力因子，方差貢獻率達21.071％。第三公共因子F3中產品出口創匯率載荷量領先于其他因子，達-0.807，所以我們將其定義為出口能力因子；R&D團隊強度、科技活動團隊強度載荷量亦較高，分別達0.770、0.676，我們把其定義為人力投入能力因子。出口創匯能力因子和人力投入能力因子方差貢獻率達19.305％。第四公共因子F4主要由百元總收入利稅和全員勞動生產率指標決定，它們作用在第四公共因子上的載荷量分別為0.91、0.759。將其定義為社會貢獻力因子，其方差貢獻率達18.103％。

根據因子得分系數和原始變量的標準值可以計算每個因子的得分數，旋轉后的各因子得分，進一步結合相應的方差貢獻率，可以建立如下的綜合線性評價函數：

（為第個企業的技術創新能力綜合得分）

根據上面的綜合線性評價函數及各樣本企業各主因子得分，計算出樣本企業技術創新能力綜合得分并進行排序：創力電子（0.777）、萬谷科技(0.722)、東甌生物(0.68)、華潤電機(0.196)、正泰設備制造(0.124)、昌泰電力開關(-0.065)、強盛石化機械(-0.128)、銀達印業(-0.235)、寶特儀表(-0.398)、吉爾達鞋業(-0.479)、奧特塑膠(-0.545)、碩穎數碼科技(-0.648)。

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關鍵字：評估數據、因子分析法

中圖分類號：G250文獻標識碼： A

引言：

因子分析是主成分分析的一種推廣和擴展，對于實際應用非常重要，也是利用降維的方法進行統計分析的一種多元統計方法。因子分析研究相關矩陣或協方差的內部依賴關系，由于它將多個變量綜合為少數幾個因子，以再現原始變量與因子之間的相互關系，因此得到了廣泛的應用因子分析的用途主要有：尋求基本結構簡化觀測系統；用于數據簡化。通過因子分析可以用所找出的少數幾個因子代替原來的變量做因子分析、判別分析、聚類分析等。

1.因子分析法

1.1因子分析法相關概念

因子分析通常以最少的信息丟失為前提，將原有的眾多變量綜合成較少的幾個綜合指標，即因子。

因子負荷。即因子分析式中各因子的系數值，用于反映因子和各個變量間的親切程度。當各公因子間不相關時，因子負荷值就等于因子與變量的相關系數。它的絕對值越大，說明該因子對當前變量的影響程度越大。

公因子方差比(Communalities)。是指提取公因子后，各變量中信息分別被提取出的比例，或者說原變量的方差中由公因子決定的比例。公因子方差比在0-1之間，取值越大，說明該變量能被因子說明的程度越高，如果各因子間完全獨立，則公因子方差比和因子負荷實際上是等價的。

特征值（Eigen value)。特征值可以看成因子分析影響力度的指標，代表引入該因子或主成份后可以解釋平均多少原始變量的信息。

KMO統計量。用于研究變量之間的偏相關性，它是比較各變量之間的簡單相關和偏相關的大小，取值范圍在0-1之間。如果各變量之間存在內在關系，則由于計算偏相關是控制其他因素就會同時控制潛在變量，導致偏相關系數遠遠小于簡單相關系數，此時KMO統計量接近1，做因子分析的效果好。一般認為當KMO大于0.90時，效果最佳，0.70以上時效果尚可，0.60時效果極差，0.50以下時不適宜做因子分析。

球形檢驗。用于檢驗相關矩陣是否是單位矩陣，即各變量時否各自獨立。如果結論為不拒絕假設，則說明這些變量可能各自獨立提供一些信息，之間可能沒什么關系。

1.2因子分析法的基本步驟

(1) 根據具體問題，判斷是否需要進行因子分析，并采用KMO檢驗及球形檢驗來判斷數據是否符合分析要求；

(2) 進行分析，按一定標準確定提取因子數目；

(3) 考察因子的可解釋性，求解初始因子負荷矩陣；

(4)對初始因子負荷矩陣做旋轉處理；

(5) 因子的實際意義的解釋與說明，估計因子得分；

(6)得出綜合評價值，即總因子的估計值。

2.因子分析法應用于評估數據處理

2.1 評估指標是否適合進行因子分析

我們首先對學生的評估數據進行數據處理，從剔除評估噪聲后的298條評估數據中計算出每位教師的單項指標平均得分，然后根據因子分析的原理計算出他們的綜合得分。經對比大部分指標間的相關系數都比較高，各變量之間也有比較強的線性關系，因此能從中提取出公共因子，評估指標適合進行因子分析。

利用的球形度檢驗觀測值為238.466，相應的概率值接近于0。如果顯著性水平為0.05，由于概率小于顯著性檢驗水平，應該拒絕零假設，認為相關系數矩陣與單位矩陣具有顯著的差異。另一方面的值為0.892，根據給出度量標準可知評估指標適合進行因子分析。

2.2 分析提取因子

以下根據評估指標的相關系數矩陣，指定提取兩個特征根，采用主成分分析法的因子分析初始解，

每組中數據項的含義依次為特征根、特征根的方差貢獻率和累積方差貢獻率。如表2-1所示。

表2-1

第一組數據描述的是初始因子解的情況。第1個因子的特征根為6.412，解釋13個評估指標的總方差，累積方差貢獻率為49.323%；第2個因子的特征根為5.071，解釋13個評價指標的總方差，累積方差貢獻率為98.254%。其余數據含義依次類推。

第二組數據描述的是因子解的情況。由于指定提取兩個因子，兩個因子共同解釋了評估指標總方差的98.254。總體上，評估指標的信息丟失很少，因子分析效果比較理想。

第三組數據描述的是最終因子解的情況。旋轉后的累積方差比沒有改變，同樣也沒有影響原有評估指標的共同度。但是旋轉之后重新分配了各個因子解釋原評估指標的方差，改變了各因子的方差貢獻，使得因子更易于解釋。

第1個因子的特征根較高，對解釋原有評估指標貢獻也最大；第2個因子次之，第3個以后的因子特征值均較小，對解釋原有評估指標貢獻也很小，完全可以被忽略掉，由此可知提取兩個因子是較為合適的。

如下表2-2所示，因子成分矩陣是因子分析的核心內容，根據該表可以得到教師評估指標的因子分析模型：

表2-2因子成分矩陣

由此可以看出，初始的13個評估指標在兩個因子上的成分都不明顯。此外，兩個因子的實際意義相對來說也是比較模糊的。

2.3 計算因子得分

表2-9所示為采用回歸法對因子得分的系數進行估計，并輸出因子的得分系數。根據表2-9可以得出各因子的得分函數如式：

注：完全可以根據各因子的得分并聯系各因子的實際意義，對教師進行分類，并對教師的實際教學情況提出較為合理的建議，以利于教師對教學的改進。

表2-3因子得分系數矩陣

得分系數矩陣

2.5 計算綜合評估值

用公式(2-1)計算出每位教師的兩因子得分，然后再采用計算因子加權總分的方法，得到教師的總排名。以兩個因子的方差貢獻率為權重，可以得到計算公式（2-2）：

依（2-2）就可以得到教師的因子分析得分及排名順序。最后，應用計算因子加權總分的方法，得到教師的因子分析排名順序。

3.結束語

本文采用因子分析方法對收集到的數據進行處理，并且最終得出每位教師的得分與排名。盡管本文對教學評估從理論到實踐進行了相對深入的研究，但由于教學質量評估是一個教育科學研究的新領域，尤其是在我國尚處于起步階段，同時論文的篇幅和研究時間有限，無法對評價的所有問題都進行詳盡和深入的研究。所以有待我們繼續進行下一步的研究,需要不斷對其方法、手段和步驟在理論上進行挖掘，在實踐中摸索，使這一領域的研究不斷豐富。

參考文獻

[1]邱東. 多指標綜合評價方法的系統分析[M].中國統計出版社,1991:153-167.

[2]林敏,杜光年,劉志斌.灰色因子分析及其應用[J].統計與決策.2005,(11):128-129.

[3] 張樂,何先平.因子分析與教學評價指標的確定[J].宜賓學院學報.2005,(12):112-115.

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關鍵詞：不健康食品；影響因素；因子分析

中圖分類號：R155.5 文獻識別碼：A 文章編號：1001-828X（2016）015-0000-01

一、不健康食品的解讀

本文將腌制食品，肉類加工食品，防腐劑隨意添加的食品，餅干（不含低溫烘烤和全麥餅干），方便面，罐頭，冷凍甜品，話梅蜜餞，油炸、燒烤類食品以及學校周邊的小攤小吃，麻辣燙、麻辣拌、麻辣香鍋、米線等食物歸類為不健康食品。

二、調查問卷設計，發放

1.調查對象及抽樣方法：選取三個年級十個分院300名學生進行分層抽樣。

2.問卷設計：將不健康食品分為主食類和零食類。影響因素分為四個方面，即學生自身素質，家庭影響，校園及周邊就餐環境及食品本身特點。

三、不健康食品攝入影響因素的因子分析

四、因子分析模型的建立

五、結論及建議

本文通過對吉林農業科技學院大學生不健康食品攝入的影響因素的調查與分析，從一定程度上反映出大學生群體的不健康食品攝入情況。影響因素中最為突出的是流行性因素即學生們更關注食品的外觀、廣告，容易受周邊熱潮的影響，此外，辨別能力和自控能力的影響作用也不容忽視。希望學生們增強健康意識，更多地注重健康飲食，盡量免受不健康食品的誘惑，在追求流行個性化的道路上健康、快樂地生活。

參考文獻：

[1]徐可進.現代不健康食品的解讀與思考[J].長春中醫藥大學，2006.

[2]王伯金.吉林省大學生體育健康意識和行為調查的研究[J].東北師范大學（碩士學位論文），2007.

[3]鄧若冰.電視食品廣告對城市小學生健康影響研究――以江蘇為例[J].南京師范大學碩士論文，2013.

作者簡介：張文利（1992-），女，河北承德人，滿族，學生，所在學校：吉林農業科技學院文理學院，研究方向：概率論與數理統計。

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關鍵詞：技能；素質；抽樣調查；統計分析；教學效果

中國分類號：B848.2

1. 研究背景

近幾年來，職業教育蓬勃發展，學校規模不斷擴大，職業教育質量越來越受到社會、學生、家長的重視。在校生規模已經占據了高等教育的50%以上[1]，因此，職業教育發展的好壞決定了我國經濟在世界市場上競爭力強弱。職業教育的辦學質量與水平最關鍵的是教師隊伍的素質，提高教師素質是培養高質量技能型人才的有力保證。

2. 研究目的

通過統計學的方法分析教師素質的影響教學效果的主要因素，建立教師素質與教學效果之間的模型，探討教師各方面的素質對教學效果的影響，得到教師素質與教學效果的定量與定性的關系，為提高教師素質給予有效的指導，提高教學效果。

3. 研究方法

根據研究目的設計調查問卷，利用設計好的調查問卷對學生進行抽樣調查，對獲取的數據采用因子分析法和回歸分析法對數據進行定量分析。利用因子分析法找出影響教學水平的主要因素，然后利用回歸分析法對影響教學水平的主要因素和反應教師教學成果的變量進行回歸分析[2]，最后綜合分析得出結論。

4. 調查問卷內容

通過查閱相關資料[2][3]與結合本校實際，本研究提出了一些教師素質的主要因子，以此建立教師素質的評價體系。共四個方面分別是：（1）職業意識包括道德修養、政治覺悟、教育觀念、合作精神；（2）知識水平包括專業知識深度廣度、教育心理學知識、人文科技知識；（3）能力素質包括創新精神、科研能力、課堂教學能力、多媒體設備使用能力、實踐指導能力；（4）身體心理素質包括心理素質、身體素質。根據這些標體系，設計教師素質調查表進行問卷調查。

5. 研究過程

5.1調查并整理數據

我院醫藥系共49個班級，其中高職班級30個，中職班級19個。從高職班級中利用隨機抽樣的辦法抽出14個不同班級，每個班抽出2位教師一共28位教師（不重復），每個班隨機選擇25位學生參加問卷調查，樣本容量350，其中男生35人，女生365。問卷回收率100%，數據有效率100%。變量數與樣本容量比達1：21，樣本容量遠遠大于100，因此數據具有較好的代表性，能取得較好的統計分析效果[4]。對回收的答卷進行整理并做成一個Excel文件，為了便于分析計算數據類型設為數值類型，標題行16個字段代表16個變量。

5.2獲取教學效果數據

在教學效果方面，選取、教學課程達優達標和學生評價等三個指標來衡量，這些數據可以從辦公室與教務科得到。對教師的授課質量分為三個層次不達標，達標和達優，為了便于分析，教師所受課程達標賦值為1，達優賦值為2，不達標為0。

6. 數據分析

首先對影響教師素質的16個變量進行因子分析，找出影響教學水平的重要因素，然后對數據進行分析與整理，建立分析文件，然后對教師素質與和教師素質與教學效果進行回歸分析。

6.1因子分析

表-2 KMO 和 Bartlett 的檢驗

取樣足夠度的 Kaiser-Meyer-Olkin度量 .534

Bartlett 的球形度檢驗 近似卡方 398.431

df 120.000

Sig. .000

選擇16個變量作為分析變量，進行KMO與Bartlett球形度檢驗，采用最大方差法旋轉輸出。結果分析如下：表-2給出了KMO與Bartlett檢驗結果，從表可知KMO值為0.534說明適合做因子分析。

表-4 解釋的總方差

成份 初始特征值 提取平方和載入 旋轉平方和載入

合計 方差的 % 累積 % 合計 方差的 % 累積 % 合計 方差的 % 累積 %

1 4.21 26.33 26.33 4.21 26.33 26.33 2.85 17.84 17.84

2 2.80 17.49 43.82 2.80 17.49 43.82 2.69 16.82 34.66

3 2.07 12.95 56.77 2.07 12.95 56.77 2.58 16.15 50.81

4 1.58 9.84 66.61 1.58 9.84 66.61 1.88 11.72 62.53

5 1.45 9.09 75.70 1.45 9.09 75.70 1.68 10.47 73.01

6 1.10 6.87 82.57 1.10 6.87 82.57 1.53 9.57 82.57

… … … … … … … … … …

提取方法：主成份分析

由公因子方差表可知因子分析的變量共同度比較高（都達0.60以上表略），說明變量中大部分信息能夠被因子所提出。觀察解釋的總方差表4可知前六個因子特征值大于1，并且它們累計的特征值之和占總特征值的82.57%，所以提出前六個因子作為主因子。

觀察旋轉成份矩陣表（表略）可以看出：

成分1可規定為道德修養、教學能力、人文科技知識、身體素質的主要因素。

成分2可規定為教育觀念、創新精神、實踐指導能力主要因素。

成分3可規定為專業知識、科研能力、多媒體使用能力主要因素。

成分4可規定為教育學知識等主要因素。

成分5可規定為政治覺悟、組織管理能力、合作精神、溝通能力的主要因素。

成分6可規定為心理素質的主要因素。

6.2教師素質與教學論文的線性回歸分析

為了便于進行教師素質與教學論文的線性回歸分析，在教學效果數據文件中引入分子分析得分得到表-6，以下分析6.3和6.4都基于此表。由于篇幅關系回歸表系數表都省略了。

表-6 教學效果與因子分析得分表

教學效果 學生評分 論文數量 x1 X2 X3 X4 X5 x6

1 95.6 1 1.473 .391 .029 -.303 -.046 -.522

1 89.0 1 -.767 .754 -.135 .919 1.006 -.508

0 93.6 2 2.284 .333 .194 -.594 .552 1.686

1 93.2 2 1.361 1.146 -.106 -1.416 .283 .211

0 94.7 0 -.138 -.676 .199 1.115 -.810 .326

… … … … … … … … …

把教師教學數量作為因變量，Fac1-1～Fac6-1作為自變量，需要選擇選項中的在等式中包含常量。分析回歸分析結果表（表略）可以看出系數顯著地只有Fac3-1（為.421），即教師的專業知識、科研能力、多媒體使用對數量影響最大。

6.3教師素質與評教得分情況進行線性回歸分析，把學生評價分數作為因變量，Fac1-1～Fac6-1

表-8 學生評分與教師素質回歸系數a

模型 非標準化系數 標準系數 t Sig.

B 標準

誤差 試用版

（常量） 91.244 .343 265.706 .000

FAC1_1 .661 .349 .302 1.894 .070

FAC2_1 .788 .349 .360 2.260 .033

FAC3_1 .488 .349 .223 1.399 .174

FAC4_1 -.237 .349 -.108 -.681 .502

FAC5_1 .145 .349 .066 .414 .682

FAC6_1 .615 .349 .281 1.763 .090

a. 因變量： 學生評分

作為自變量，從表8中可以看出FAC1_1，FAC2_1主，FAC3_1，FAC6_1因子對學生評教分數有顯著影響，說明學生對教師時考慮了多方面并進行了比較客觀評價。

6.4教師素質與教學效果的有序回歸分析。把達標達優作為因變量，Fac1-1～Fac6-作為自變量，得到表-9，系數顯著地只有Fac1，說明教師的教學能力、多媒體熟練程度、身體素質的主要因素對達標達優影響最大。

表-9 教學效果與教師素質回歸參數估計值

估計 標準誤 Wald df 顯著性 95% 置信區間

下限 上限

閾值 [教學效果 = 0] .903 .687 1.727 1 .189 -.444 2.251

位置 FAC1_1 1.235 .625 3.905 1 .048 .010 2.460

FAC2_1 1.720 .984 3.053 1 .081 -.209 3.650

FAC3_1 2.692 1.221 4.860 1 .027 .299 5.085

FAC4_1 .000 .692 .000 1 1.000 -1.356 1.355

FAC5_1 1.604 .830 3.729 1 .053 -.024 3.231

FAC6_1 -.788 .744 1.121 1 .290 -2.246 .671

7分析結論

7.1學生進行了比較客觀評價，并不是依據個人的喜好打分，學生評教打分還是考慮了多方面的原因，評教系統比較完善。

7.2教師的道德水平影響教師和學生的關系。具有較高道德修養，較好的專業知識和較好的多媒體使用能力的教師能順利地取得較好的教學效果，為教學論文的撰寫提供較好的保證。

7.3教師的道德修養決定著教師如何看待自己的教學工作。道德修養的高的教師對工作一絲不茍，精益求精，不斷總結自己的教學經驗，完成教學論文的質量和數量也較其他教師要高。

7.4教師的教學能力是取得良好教學效果的保證。專業知識和其他綜合知識也是影響教學效果和課程達標達優的的一個因素。教師的身體素質也是影響教學效果和課程是否達標達優的方面。

7.5精深的專業知識和寬泛的綜合知識和多媒體使用能力是順利完成科研項目的基礎。良好的心理素質是教師有恒心和毅力去完成論文和科研項目的保障。

總之，通過本研究表明：一個優秀的教師不僅要具備較好的專業知識，還要有豐富的人文科技知識，較高的信息技術水平，良好的師德師風，較高的政治覺悟，具有團隊精神和組織管理能力，這些都是取得較好教學效果和進行科研的基礎。

[1]張廣紅.高職院校“雙師型”教師素質的提高[J].教育理論與實踐，2011，20：24-25.

[2]楊維中等.SPSS統計與行業應用案例詳解[M]，北京：清華大學出版社，2011：214～215.

[3]黃淑蘭.高職院校教師綜合素質模糊評價[J]，楊凌職業技術學院學報，2010，9（5）：24-25

[4]賴毅憶，陳超.SPSS17.0中文版常用功能與應用實例精講[M]，北京：電子工業出版社，2010：316-317

作者簡介：龍軍，男，漢族，湖南人，黔西南民族職業技術學院，講師，碩士。主要研究方向：教學管理和計算機應用。

Statistical Analysis of the Relationship between the Quality of Teachers and Teaching Effect in Vocational Education

Long jun

（Qianxinan Vocational and Technical College for Nationalities，Xingyi Guizhou 562400，China）

Abstract：

篇(7)

Abstract: Based on the 2008-2009 financial targets set of the textile and apparel industry of eight state-brand and provincial-brand companies, this paper gets profitability and growth capacity, operational capacity, solvency three factors to measure the ability against financial crisis by statistical factor analysis, then uses two samples t test method to test whether there are differences between the national brands and local brands on anti-crisis capabilities, empirical analysis shows that differences exist at a certain confidence level.

關鍵詞:名牌產品企業;抗金融危機能力;因子分析;兩樣本t檢驗

Key words: brand companies;anti-crisis ability;factor analysis;two samples t test

中圖分類號:F27 文獻標識碼:A文章編號:1006-4311(2010)13-0031-02

0引言

在2008年的中國名牌評價工作緊鑼密鼓地進行時,由于“毒奶粉”等事件,國務院“三定方案”明確國家質檢總局不再直接辦理與企業和產品有關名牌評價的活動,于是有關中國名牌評價工作是否對提高企業的發展起到了較好的推動作用,成為爭論的焦點。與此同時,美國次貸危機從2008年9月開始全面升級,演繹了全球金融歷史的一次極其嚴重的危機,并蔓延至實體經濟,整個全球經濟增長減緩,我國經濟也受到了較大的沖擊,金融危機恰好是一場對所有企業共同的“體能測試”。在金融危機下,推動中國經濟快速增長的名牌產品企業的表現如何,這是非常值得關注的。

為此,對金融危機中的“名牌產品”獲得企業的表現進行調查研究,對其抗金融危機能力進行測度,并檢驗名牌級別越高,抗風險能力是否更強。考慮到數據獲取的難度和行業間的差距,本文選擇紡織服裝行業中上市的8家中國名牌產品和8家地方名牌產品企業的抗金融危機能力進行評價和比較。

1抗金融危機能力的評價指標體系

本文通過上述16家企業在金融危機影響下的2008-2009年度的主要財務指標來衡量企業的抗金融危機能力,現有的財務指標一般從盈利能力,償債能力,現金流狀況,營運能力,發展能力等幾方面[1-3]對企業財務狀況進行考察,考慮到現金流的數據比較難收集,因此從剩余四方面的指標來考察,如果在受金融危機影響期間企業在這幾方面的綜合評分存在優勢,那么從側面可以反應企業的抗金融危機能力較強,本文的評價指標集為T={A={A1凈資產收益率,A2經營凈利率,A3經營毛利率,A4資產凈利率,A5成本費用利潤率},B={B1流動比率,B2速動比率,B3資產負債率},C={C1應收賬款周轉率,C2存貨周轉率,C3總資產周轉率,C4期間費用率},D={D1銷售收入增長率,D2凈利潤增長率}} 。

2因子分析的數學模型

因子分析[4]是通過研究多個變量間相關系數矩陣的內部依賴關系,找出能綜合所有變量的少數幾個隨機變量,這幾個隨機變量是不可測量的,通常稱為因子。然后根據相關性的大小把變量分組,使得同組內的變量之間的相關性較高,但不同組的變量相關性較低。各個因子間互不相關,所有變量都可以表示成公因子的線性組合。因子分析的目的就是減少變量的數目,用少數因子代替所有的變量去分析問題。

設有N個樣本,P個指標,X=(X1,X2,…,Xp)′為隨機向量,要尋找的公因子為F=(F1,F2,…,Fm)′,則模型如下:

X=aF+aF+…+aF+εX=aF+aF+…+aF+ε…X=aF+aF+…+aF+ε

稱為因子模型。矩陣A=(aij)稱為因子載荷矩陣,aij為因子載荷,其實質就是公因子Fi和變量Xj的相關系數。ε為特殊因子,代表公因子以外的影響因素,實際分析時忽略不計。對求得的公因子,需要觀察它們在哪些變量上有較大的載荷,再據此說明該公因子的實際含義。如果難于對Fi給出一個合理的解釋,需要進一步作因子旋轉,以求旋轉后能得到更加合理的解釋。因子分析有兩個特點:

其一,模型不受量綱的影響;

其二,因子載荷不是唯一的,通過因子軸的旋轉,可以得到新的因子載荷陣,使解釋意義更加明顯。

假設主因子的特征根為λi,主因子得分為Fi,則綜合得分:

F=λ(λ)F。

3抗金融危機能力的評價分析

3.1 數據來源和處理數據來源于上市的8家中國名牌產品和8家地方名牌產品企業的2008-2009公布的財務報表,根據原始數據計算本文的指標集數據,考慮到量綱問題,對數據進行標準化處理。

3.2 因子分析結果和分析因為只有在數據存在部分相關性的情況下,用因子分析評估比較好,故我們檢驗數據是否適合于因子分析。一種常用的方法利用SPSS做KMO檢驗,如表1,KMO=0.0631>0.6,巴特利球型檢驗的相伴概率為0.000小于顯著性水平0.05,由此本文認為指標變量適合做主成分分析。

通過因子分析法,提取主因子的條件是特征根大于1,利用SPSS16.0得出特征根大于1的各因子的方差貢獻率和因子載荷陣,如表2和3,將有較大載荷的指標綜合為一個因子,盈利能力指標A1-A5和成長能力指標D1-D2方面的指標綜合為一個“盈利和成長能力”因子,特征根為5.77;C1-C4綜合為“營運能力”因子,特征根為3.84;B1-B3綜合為“償債能力”因子,特征根2.37。用特征根的比重作為綜合評價的權重,故盈利和成長能力因子的權重w1=5.77/(5.77+3.84+2.37)=0.48,營運能力因子的權重w2=0.32,償債能力因子的權重w3=0.2。

利用權重w1,w2,w3和得出的主因子得分(表4中第3-5行)計算出綜合得分(表4中第6行)。接著我們從盈利和成長能力,營運能力,償債能力,綜合得分的平均得分角度對國家名牌和省級名牌進行比較。國家名牌企業的盈利和成長能力平均得分為0.58大于省級名牌的-0.58,國家名牌企業的營運能力平均得分為-0.11小于省級名牌企業的0.12,國家名牌企業的償債能力平均得分為-0.15小于省級名牌企業的0.15,國家名牌的加權綜合得分的平均值為0.22大于省級名牌的-0.21。因此,從平均數來看,國家名牌企業在盈利和成長能力有較大的優勢,但在營運和償債能力上省級名牌企業的優勢更加明顯,在綜合得分上國家名牌企業的平均得分大于省級名牌企業。

3.3 成組設計兩樣本均數的比較上面我們對國家名牌和省級名牌的各方面得分和綜合得分從平均值的角度進行了比較,但是兩組在各方面和綜合得分的差異是否顯著,我們必須運用SPSS做統計上的兩樣本t檢驗[5]。

通過表5,可以看出國家名牌和省級名牌在盈利和成長能力,營運能力,償債能力和綜合得分上的方差齊性檢驗均通過(sig>0.05),在方差齊性的基礎上進行等均值的t檢驗,盈利和成長能力的P=0.015,小于顯著性水平0.05,拒絕國家名牌和地方名牌的盈利和成長能力均值相等的原假設;在營運能力和償債能力方面則相反,接受均值相等的原假設。對于綜合得分來說,P=0.168,在顯著性水平0.05條件下接受原假設,而在顯著性水平0.2條件下則拒絕原假設,也就是說我們有80%的把握認為國家名牌在綜合得分上和省級名牌存在差異。

4結論

金融危機期間,國家名牌產品企業在盈利和成長能力上的優勢比較明顯,雖然省級名牌的營運能力和償債能力的平均值大于國家級,但從統計檢驗上看優勢并不明顯,因此認為省級名牌和國家名牌的營運能力和償債能力差不多。同時我們有80%的把握認為國家名牌企業的抗金融危機能力的綜合得分大于省級名牌產品企業。

中國名牌戰略的實施使得企業在技術標準、管理水平、產品質量、科技創新、人力資源、品牌價值等方面獲得提高,評出的國家名牌在以上幾方面更是同行中的佼佼者,故在金融危機這樣大的影響下,更能表現出較強的抗金融危機能力,再加上這幾年推行的卓越績效評價使得名牌企業的內部管理水平得到顯著提高,這種內力的提升是抵抗金融危機最有效地方法,因此我們要大力推行卓越績效評價,提高企業的“內力”來抵抗各種危機。

參考文獻:

[1]企業財務危機的灰色綜合預警模型研究[D].華中科技大學碩士學位論文,2007,28-29.

[2] 張昕源,基于數據挖掘技術的中國上市公司財務危機預警分析[D].吉林大學博士學位論文,2004,82-84.

[3]王璐,企業財務危機組合預警與控制應用研究[D].河海大學博士學位論文,2006,39-40.