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    基于主成分分析的大學生兼職影響因素探究

    2017-09-27 07:21:56潘陳蓉孫鵬汪芳凱陳貝貝張杰
    關鍵詞:載荷矩陣因子

    潘陳蓉,孫鵬,汪芳凱,陳貝貝,張杰

    (阜陽師范學院數(shù)學與統(tǒng)計學院,安徽阜陽236037)

    基于主成分分析的大學生兼職影響因素探究

    潘陳蓉,孫鵬,汪芳凱,陳貝貝,張杰*

    (阜陽師范學院數(shù)學與統(tǒng)計學院,安徽阜陽236037)

    近幾年大學生兼職問題受到廣泛關注。2015年對安徽省某地方高校在讀大學生兼職影響因素進行調(diào)研,問卷采用Likert五分量表法,運用主成分分析理論和方差的性質(zhì)等數(shù)理統(tǒng)計知識,對大學生兼職影響因素模型進行研究,得到三個主成分并進一步探究,最后對大學生兼職中存在的問題提出對策建議。

    大學生兼職;主成分分析;兼職影響因素

    “大學生兼職”意為在校大學生在學習之余從事有報酬的工作活動。考慮到經(jīng)濟發(fā)展和社會就業(yè)的形勢,越來越多大學生選擇兼職:既可以獲得勞動收入,也是通過實踐提升就業(yè)競爭力的一種方式。然而,選擇兼職時通常存在著一些困惑,比如與所學專業(yè)關聯(lián)度,對學業(yè)的沖擊,性別因素、兼職中的侵權問題等[1-5]都會影響兼職選擇。

    主成分分析作為一種經(jīng)典的綜合評價方法,是基于考慮各指標間相互關系,把多個變量問題轉換為一個或較少幾個彼此獨立的典型變量,這些較少的指標在反映原來多個指標的信息時具有代表性,稱為主成分,是應用降維思想使問題簡單化的多元統(tǒng)計方法。通常主成分分析更適于對模型進行精確的分析[6-7]。在社會與自然科學多要素交互影響的研究中,為了全面客觀分析問題,通常要從多方面觀察數(shù)據(jù)。主成分分析可以很好地處理不同角度數(shù)據(jù)的相關性,實現(xiàn)多指標的綜合評價,從而在諸多學科領域有著廣泛的應用[8-10]。

    本文對安徽省某地方高校在讀本科大學生兼職影響因素開展調(diào)查,在已有研究和實踐基礎上建立數(shù)學模型,運用主成分分析法得到三個主成分并進一步分析說明,最后為大學生兼職提出積極的建議。

    1 模型構建與實證分析

    1.1 數(shù)據(jù)收集

    2015年10月,課題組對所在高校影響學生兼職的因素進行摸底[11],訪談對象為50名在校大學生,涵蓋文科、理工科、經(jīng)管類和藝體類相關專業(yè),主要從大二、大三學生中隨機選取。訪談提綱由3個問題構成:(1)是否會選擇兼職?(2)選擇兼職會關注哪些問題?(3)在校大學生身份對兼職的影響?以這3個問題為主線,適時進行追問,時間控制在20分鐘以內(nèi),使受訪對象在相對輕松的壞境下表明真實想法。課題組由此獲得經(jīng)驗數(shù)據(jù)并對觀點歸納,確定大學生兼職的影響因素,進而設計調(diào)查問卷細化研究。

    考慮到當前大學生兼職主要是機會型而非生存型,調(diào)查問卷主要涉及11個兼職影響因素指標,依次為:x1為工作經(jīng)驗,x2為朋友圈,x3為社交能力,x4為實踐能力,x5為兼職時間,x6為兼職時段分布,x7為兼職收入,x8為兼職成本,x9為兼職與專業(yè)相關度,x10為專業(yè)影響力,x11為兼職與學業(yè)關系。采用Likert 5分制,1~5分由“非常同意”到“完全不同意”或是“很強”到“沒有影響”表明程度。

    課題組于2015年12月至2016年3月對省屬某地方高校做過兼職的本科學生進行問卷調(diào)查,共發(fā)放調(diào)查問卷360份,回收有效問卷325份,有效回收率達到90%。假設調(diào)查得到的數(shù)據(jù)真實可靠;假設在模型建立過程中使用的數(shù)據(jù)都是隨機選取的。

    1.2 模型構建

    首先應用主成分分析技術對兼職影響因素指標進行主成分提取。模型主成分的提取就是確定原來變量xj(j=1,2,…,11)在對應主成分zi(i=1,2,…,m)(m≤11)上的載荷lij(i=1,2,…,m;j=1,2,…,11)。

    兼職影響因素指標構成一個325×11階的數(shù)據(jù)矩陣:

    在(2)式中,系數(shù)lij由下列條件確定:

    相關系數(shù)矩陣計算公式為:

    R是一個實對稱矩陣(rij=rji),其主對角線上元素全為1,rij(i,j=1,2,…,11)為原變量xi與xj的相關系數(shù):

    主成分的貢獻率就是主成分解釋的方差比例,方差越大,表明這一主成分反映自變量的信息越多。累計貢獻率的計算公式為:

    主成分載荷矩陣計算公式

    其中eki為向量ek的第i個分量。

    由此可以進一步計算主成分得分Z[3]為:

    1.3 模型分析

    首先,選用標準差方法對數(shù)據(jù)進行標準化處理,用SPSS軟件[12]對標準化數(shù)據(jù)進行KMO檢驗,得到KMO值為0.750,Bartlett's球形度檢驗結果中近似卡方值為884.179,sig=0.000,可知適合做主成分分析。

    表1 KMO和Bartlett's檢驗

    對標準化處理后的數(shù)據(jù)進行分析,得到兼職影響因素指標的相關系數(shù)矩陣,見表2。

    根據(jù)相關系數(shù)矩陣,計算特征值和各個主成分的方差與累計貢獻率,如表3。

    由表3可知,第一,第二,第三主成分的特征值大于1且累計貢獻率達到58%以上,且其他數(shù)據(jù)解釋量呈明顯遞減趨勢。

    同時,由圖1可以看出,在第三個成分之后,坡線的走勢較為平坦,表示無公因子值得抽取,因而保留三個成分較為合適。記z1為第一主成分,z2為第二主成分,z3為第三主成分。應用最大方差法對成分矩陣進行旋轉,使每個變量僅在一個因子上呈現(xiàn)較大的載荷,因子提取方法為主成分分析法,這里提取三個因子。具體數(shù)據(jù)見表4。

    表2 兼職影響因素指標的相關系數(shù)矩陣

    表3 主成分分析的特征值與方差解釋量

    由表4可以看出,第一主成分在x1、x2、x3、x4這 4項指標上呈現(xiàn)出較大的載荷量,而這4項指標體現(xiàn)了大學生通過兼職所得到的收獲,因而命名為兼職收獲影響因子。第二主成分由x5、x6、x7、x8這4項指標來體現(xiàn)兼職條件對大學生兼職意愿的影響,命名為兼職條件影響因子。第三主成分包含x9、x10、x11共3項指標,涵蓋大學生的專業(yè)與學業(yè)對兼職的影響,命名為專業(yè)學習影響因子。其中,獲取工作經(jīng)驗是大學生兼職選擇最看重的,社交與實踐能力的培養(yǎng)與提高比重也很高,也印證了當前大學生兼職并非傳統(tǒng)意識下僅為獲取經(jīng)濟收入的生存型。

    表4 旋轉后的因子載荷矩陣

    圖1 皖北地區(qū)大學生兼職影響因素調(diào)查問卷的陡坡圖

    圖2 初始因子及旋轉后因子載荷分布

    將初始載荷矩陣進行旋轉后可見主成分更容易識別,圖2(a)為初始因子對應于3個主成分的載荷分布圖,旋轉后的主成分分布如圖2(b)。計算各主成分得分如表5所示。

    由成分得分系數(shù)矩陣可以得出前三個主成分的線性組合表達式為:

    表5 成分得分系數(shù)矩陣

    容易看出,第一主成分z1中指標x1,x2,x3,x4比重較大,指標x5,x6,x7,x8在第二主成分z2中比重較大,指標x9,x10,x11對第三主成分有較大影響。

    本模型在樣本選取方面有一定的局限性,比如選取高校的數(shù)量與所在地區(qū)、調(diào)查對象數(shù)等;還有一些影響因素沒有體現(xiàn)使得主成分的累計貢獻率不高,比如選擇兼職對周圍同學的輻射影響沒有考慮,不同學科專業(yè)各年級可以分別展開研究等等。

    2 對策與建議

    高校應鼓勵大學生兼職規(guī)劃指導的專項研究。比如成立專門的服務機構,發(fā)布校內(nèi)外的兼職崗位,使信息發(fā)布有專業(yè)化導向并使兼職有安全保障。開展就業(yè)指導課程的教學,普及職業(yè)發(fā)展和就業(yè)基礎知識;建立并開放大學生職業(yè)規(guī)劃工作室,開展個性化職業(yè)指導等。

    學校對大學生兼職還應給予必要的理論引導。選擇兼職不應局限于改善經(jīng)濟狀況,更要考慮立足于自我發(fā)展。同時可以通過參加大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項目、職業(yè)規(guī)劃設計比賽、頂崗實習等鍛煉方式提升自我就業(yè)競爭力。

    需要注意的是,大學生在兼職中時有侵權現(xiàn)象發(fā)生,要樹立和增強安全意識、維權意識,懂得自我保護。

    [1]李林原,蔣佳芮,張靜,等.層次分析法在大學生兼職規(guī)劃中的研究[J].成都師范學院學報,2016,32(3): 119-124.

    [2]顏艷.基于成本收益理論的大學生兼職分析[J].教育教學論壇,2015,44:57-59.

    [3]徐悅,王軍,郭宏.大學生兼職情況調(diào)查與對策研究[J].安徽工業(yè)大學學報(社會科學版),2015,32 (2):117-119.

    [4]趙果.大學生兼職的現(xiàn)狀調(diào)查與職業(yè)發(fā)展研究[J].遼寧師范大學學報(社會科學版),2013,36(6):859-863.

    [5]涂婷,黃文龍,華珊,等.在校女大學生兼職情況的調(diào)研報告[J].湖北經(jīng)濟學院學報(人文社會科學版),2010,7(9):154-156.

    [6]方開泰.實用多元統(tǒng)計分析[M].上海:華東師范大學出版社,1986:339-352.

    [7]鄧雪,江璐瑤,孫全德.多元統(tǒng)計分析方法的理論研究及應用分析[J].數(shù)學的實踐與認識,2016,46(4): 190-197.

    [8]馬志飛,李在軍,張雅倩.基于地理加權主成分的經(jīng)濟發(fā)展綜合評價研究[J].華中師范大學學報:自然科學版,2016,50(2):276-281.

    [9]劉二林,俞葵.基于主成分分析的安徽省區(qū)域產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化效率評價[J].安徽工程大學學報,2014,29 (4):69-74.

    [10]石洪景,黃和亮.基于主成分分析的食品價格影響因素研究[J].北京航空航天大學學報(社會科學版),2012,25(5):77-80.

    [11]劉星,李新建.基于扎根理論的多元雇傭工作群體的雇傭身份斷層與激活因素研究[J].管理學報,2015,12(7):1001-1011.

    [12]王蘇斌,鄭海濤,邵謙謙,等.SPPS統(tǒng)計分析[M].北京:機械工業(yè)出版社,2003:43-48.

    Study on the influence factors of college students’part-time job based on principal component analysis

    PAN Chen-rong,SUN Peng,WANG Fang-kai,CHEN Bei-bei,ZHANG Jie*
    (School of Mathematics and Statistics,Fuyang Normal University,Fuyang Anhui236037,China)

    The issue of college students'part-time job has attracted much attention recently.Applying Likert scale method to investigate the students'part-time job in a certain college of Anhui province in 2015,using principal component analysis and variance's properties in mathematical statistics,the problem of part-time job was studied,and three principal components are extracted for a further study.Finally,some countermeasures and suggestions are put forward for the problems appeared in the college students'part-time job.

    college students'part-time job;principal component analysis;influence factors of part-time job

    O212.4,G646

    A

    1004-4329(2017)01-021-05

    10.14096/j.cnki.cn34-1069/n/1004-4329(2017)01-021-05

    2016-08-20

    安徽省大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓練項目(201510371071);阜陽師范學院教學團隊(2014JXTD01)資助。

    張杰(1981-),女,碩士,講師,研究方向:概率統(tǒng)計。Email:zjp562@126.com。

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