第一篇：對高等數(shù)學(xué)課學(xué)習(xí)成績影響因素的統(tǒng)計(jì)分析

對高等數(shù)學(xué)課學(xué)習(xí)成績影響因素的統(tǒng)計(jì)分析

摘 要：本文調(diào)查了我校3個(gè)學(xué)院9個(gè)班級共371名學(xué)生，利用t檢驗(yàn)、方差分析等方法和SPSS17.0軟件，分析了性別、高考分?jǐn)?shù)、生源和專業(yè)對高等數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)成績的影響，在此基礎(chǔ)上，對如何提高學(xué)生學(xué)習(xí)成績提出了一些建議。

關(guān)鍵詞：高等數(shù)學(xué)；學(xué)習(xí)成績；t檢驗(yàn)；方差分析

中圖分類號：G642 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：B 文章編號：1002-7661（2015）16-003-01

一、問題背景和文獻(xiàn)綜述

高等數(shù)學(xué)課是理工專業(yè)學(xué)生必修的基礎(chǔ)課程之一，是學(xué)習(xí)專業(yè)基礎(chǔ)課、專業(yè)課的基礎(chǔ)，但由于各種原因的客觀存在，例如高校擴(kuò)大招生，生源質(zhì)量下降，學(xué)生學(xué)習(xí)興趣不高、學(xué)習(xí)態(tài)度消極，學(xué)生管理難度加大等，包括高等數(shù)學(xué)在內(nèi)的基礎(chǔ)課程學(xué)習(xí)狀態(tài)越來越差。解決該問題的關(guān)鍵在于，對大學(xué)生學(xué)習(xí)現(xiàn)狀的準(zhǔn)確把握，包括學(xué)生學(xué)習(xí)興趣、聽課狀況、學(xué)習(xí)目標(biāo)、學(xué)習(xí)計(jì)劃、學(xué)習(xí)習(xí)慣、學(xué)習(xí)時(shí)間以及學(xué)習(xí)的主動(dòng)性、自覺性等方面，只有準(zhǔn)確掌握上述細(xì)節(jié)信息，才能有針對性的提出對策，相關(guān)研究整理如下：

舒蘇（2011）認(rèn)為學(xué)習(xí)目的不明確，學(xué)習(xí)方式轉(zhuǎn)變認(rèn)識不足等是影響大學(xué)生學(xué)習(xí)高等數(shù)學(xué)的原因，并據(jù)此提出了一些提高學(xué)習(xí)高等數(shù)學(xué)效率的對策。袁芳（2011）對理工科大學(xué)生高等數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)困難的成因解釋為：學(xué)生數(shù)學(xué)認(rèn)知結(jié)構(gòu)缺陷、心理表象錯(cuò)誤、知識聯(lián)系錯(cuò)誤、思維定勢負(fù)面影響、認(rèn)知水平限制以及元認(rèn)知能力缺陷等。鄭艷玲（2010）以濟(jì)南大學(xué)文科專業(yè)100名學(xué)生和86名理科學(xué)生為研究對象，通過調(diào)查問卷，結(jié)合訪談、觀察和比較等方法，對高校文科學(xué)生數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)過程中的非智力因素進(jìn)行了調(diào)查研究，并認(rèn)為數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)態(tài)度不明確，學(xué)習(xí)興趣、學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)不高是學(xué)習(xí)困難的主要原因。徐勇、黃思翔（1997）認(rèn)為高校新生入學(xué)后會存在各種不適，并以某學(xué)院59名新生高等數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)情況為研究樣本，主要結(jié)論在于，入學(xué)數(shù)學(xué)成績與高等數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)相關(guān)不顯著，但學(xué)習(xí)適應(yīng)性存在性別差異，女生能夠較快適應(yīng)高校學(xué)習(xí)。上述研究從教學(xué)過程的特定環(huán)節(jié)出發(fā)，分析了可能影響學(xué)生學(xué)習(xí)成績的因素，參考上述研究，本文對我校學(xué)生高等數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)成績的影響因素進(jìn)行了一些分析，并相應(yīng)的提出了一些建議。

二、樣本選擇和數(shù)據(jù)分析

此次共統(tǒng)計(jì)了3個(gè)學(xué)院9個(gè)班級共378名同學(xué)的性別、高考分?jǐn)?shù)、生源所在地以及高等數(shù)學(xué)A2期末考試分?jǐn)?shù)幾個(gè)指標(biāo)，其中3名同學(xué)生源所在地不清楚，4名同學(xué)缺考，剔除后樣本量為371個(gè)，并利用SPSS17.0軟件進(jìn)行相關(guān)數(shù)據(jù)分析，相關(guān)結(jié)果如下。

1、性別與學(xué)習(xí)成績

所統(tǒng)計(jì)學(xué)生中男、女生分別為245和126個(gè)，平均成績分別為65.2367和74.8524，差異較大，t檢驗(yàn)結(jié)果也顯示平均成績顯著不同（顯著性水平0.05和0.01）。同時(shí)，方差是否相等的檢驗(yàn)顯示男女生之間存在差異，女生間成績較平均，男生成績離散程度較大。

2、專業(yè)（學(xué)院）與學(xué)習(xí)成績

所統(tǒng)計(jì)3個(gè)學(xué)院的學(xué)生數(shù)分別為75、114和182個(gè)，平均成績分別為62.09、70.61和69.80分，以學(xué)院作為因素的單因素方差分析結(jié)果顯示，不同學(xué)院的學(xué)生成績有顯著差異（顯著性水平0.05）。不同學(xué)院學(xué)生成績的方差間無顯著差異。

3、高考成績與學(xué)習(xí)成績

所統(tǒng)計(jì)371個(gè)學(xué)生高考成績與高等數(shù)學(xué)成績之間的相關(guān)系數(shù)為0.1026，考慮到不同省份的高考試卷難易程度、總分不同，又計(jì)算了吉林省內(nèi)同學(xué)（共213名，占所統(tǒng)計(jì)同學(xué)的57.41%）的高考成績與高等數(shù)學(xué)成績之間的相關(guān)系數(shù)，為0.1071。由于其余各省的同學(xué)數(shù)均較少，無統(tǒng)計(jì)意義，所以未計(jì)算。從上述計(jì)算結(jié)果上看，高考成績與大學(xué)學(xué)習(xí)成績之間的相關(guān)程度不高。

4、生源與學(xué)習(xí)成績

所統(tǒng)計(jì)371個(gè)學(xué)生中，東北三省共228名學(xué)生為第一組，山東、江蘇、天津、江西等省共45名學(xué)生為第二組，海南、云南、貴州、新疆、內(nèi)蒙等省（自治區(qū)）共19名學(xué)生為第三組，按照不同組別，分析其對學(xué)生成績的影響。第一、二、三組的成績分別為66.56、77.44和55.68分，成績差異較大，方差分析結(jié)果也顯示，不同組別的學(xué)生成績有顯著差異（顯著性水平0.05），也就是說，生源所在地對學(xué)生成績具有顯著影響。而且，分?jǐn)?shù)較高組成績的方差也較小，但在統(tǒng)計(jì)上無顯著差異。

三、主要結(jié)論和相關(guān)建議

本文分析結(jié)果顯示，學(xué)生入學(xué)成績與高等數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)成績之間關(guān)聯(lián)程度不大；女生成績顯著高于男生；不同專業(yè)、生源所在地學(xué)生的學(xué)習(xí)成績具有顯著差異。

女生較男生適應(yīng)性更強(qiáng)，所以我們認(rèn)為，讓學(xué)生更快適應(yīng)大學(xué)學(xué)習(xí)生活，完成從高中較大壓力下、被督促的被動(dòng)學(xué)習(xí)，向?qū)W習(xí)動(dòng)機(jī)明確、較少督促下的主動(dòng)學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)變，是提高學(xué)生學(xué)習(xí)成績的關(guān)鍵因素。同時(shí)，專業(yè)和生源對學(xué)習(xí)成績具有顯著影響，說明良好的學(xué)風(fēng)是提高學(xué)習(xí)成績的關(guān)鍵因素，大到學(xué)校、學(xué)院，小到班級、宿舍，都要建立好的學(xué)習(xí)風(fēng)氣，高考成績反倒影響不大。

參考文獻(xiàn)：

[1] 舒蘇.大學(xué)生學(xué)習(xí)高等數(shù)學(xué)的影響因素及對策[J].江蘇教育學(xué)院學(xué)報(bào)（自然科學(xué)），2011，27（6），29-30.[2] 袁芳.理工科大學(xué)生高等數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)困難成因及教學(xué)對策[J].菏澤學(xué)院學(xué)報(bào)，2011，33（2），132-135.[3] 鄭艷玲.影響高校文科學(xué)生數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)的非智力因素的調(diào)查[J].高等函授學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2010，23（3），52-54，64.[4] 徐勇，黃思翔.高校新生高等數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)情況初探[J].廣東教育學(xué)院學(xué)報(bào)，1997，（2），74-79.

第二篇：影響學(xué)習(xí)成績最大的因素是什么？

情商對學(xué)習(xí)成績的影響究竟有多大？

文：葉樹林

大家有沒有想過，為什么學(xué)生A可以上北大，而學(xué)生B只能上三本？難道是因?yàn)閷W(xué)生A比學(xué)生B聰明？還是學(xué)生A掌握的知識點(diǎn)比學(xué)生B掌握得多？其實(shí)都不是，因?yàn)槲覀兌贾澜^大部分學(xué)生的智力并沒有本質(zhì)的區(qū)別。而經(jīng)歷高中三年的學(xué)習(xí)，學(xué)生掌握的知識點(diǎn)也沒有本質(zhì)的差別。那么最終影響學(xué)生高考成績的又是什么呢？

高考應(yīng)試專家管衛(wèi)東這樣描述高考：高考＝知識點(diǎn)+思維+情商。這條公式表明高考作為選拔類考試，它考查的不僅僅是考生對知識點(diǎn)的掌握程度，更重要的是考生的思維能力及情商，尤其是后者，更是重中之重。情商占據(jù)著高考的70%!高考就像是砌模型。知識點(diǎn)就是模型的小部件；思維就是如何把小部件組合起來的思想過程；而情商就是影響砌模型的內(nèi)在因素，如外界太吵導(dǎo)致你靜不下心控制自己的手指做一些細(xì)微的動(dòng)作，或者是覺得自己做不好這樣技術(shù)活而導(dǎo)致還沒開始就放棄。由此可知，情商才是最終的決定因素，無論你已經(jīng)準(zhǔn)備好此模型的所有部件或是已經(jīng)知道如何砌，但只要你的情商沒到位，那么結(jié)果都是可想已知。高考同樣如此，上面已經(jīng)提到，經(jīng)歷高中三年學(xué)習(xí)的學(xué)生該學(xué)習(xí)的知識都已經(jīng)學(xué)習(xí)過，也就是高考所需的部件已準(zhǔn)備好，但此時(shí)學(xué)生缺的正是思維能力及情商能力。

同時(shí)，情商不但影響著學(xué)生考場的臨場發(fā)揮，也影響學(xué)生平時(shí)學(xué)習(xí)的效果。大大小小的考試、家長及老師的關(guān)心、距離高考的日子越來越近等諸多因素，無時(shí)無刻地影響著學(xué)生，就好像是幾面無形的壓力墻逐漸壓著學(xué)生，讓學(xué)生透不過氣。如此多的壓力鞭策著學(xué)生學(xué)習(xí)，但是學(xué)習(xí)因?yàn)樾睦斫辜倍鵁o論如何努力都不見效果。越是沒有效果對學(xué)生的壓力就越大，學(xué)生的焦急情緒就越強(qiáng)，如此下去就形成了一個(gè)惡性循環(huán)。這樣的學(xué)習(xí)怎么會有效果呢？

綜上所述，要想取得好成績，除了知識點(diǎn)打扎實(shí)，思維能力到位之外，更重要的擁有一個(gè)成熟的心理，也就是上面提到的情商。而且不單單是在考場上注重心理成熟，在平時(shí)學(xué)習(xí)生活中也需注重心理成熟。

第三篇：影響初中生學(xué)習(xí)成績的非智力因素

影響學(xué)習(xí)成績的非智力因素

（劉艷江蘇省泰州市孔橋中學(xué)225321）

學(xué)習(xí)是一個(gè)漫長而復(fù)雜的過程。學(xué)習(xí)成績的高低，不僅取決于學(xué)生的注意力、觀察力、記憶力、思維力和想象力等智力因素，也取決于興趣、情感、意志和性格等非智力因素的積極參與。這兩者對于優(yōu)秀成績的獲取都是不可缺少的。案例中這位學(xué)生智力并沒有問題，導(dǎo)致他成績退步的原因應(yīng)該是非智力因素。

非智力因素是指智力因素之外參與并影響學(xué)習(xí)活動(dòng)的個(gè)性心理因素，它主要通過對心理過程產(chǎn)生起動(dòng)、導(dǎo)向、維持與強(qiáng)化作用而影響學(xué)生學(xué)習(xí)成績。根據(jù)非智力因素對心理活動(dòng)的調(diào)節(jié)范圍以及對學(xué)習(xí)活動(dòng)直接作用的程度，可將非智力因素劃分三個(gè)不同層次：第一層次，指學(xué)生的理想、信念、世界觀。它屬于高層次水平，對學(xué)習(xí)具有廣泛的制約作用，對學(xué)習(xí)活動(dòng)具有持久影響；第二層次，主要是指個(gè)性心理品質(zhì)，如需要、興趣、動(dòng)機(jī)、意志、情緒情感、性格與氣質(zhì)等，這些屬于中間層次。它們對學(xué)習(xí)活動(dòng)起著直接的影響；第三層次，指學(xué)生的自制力、頑強(qiáng)性、榮譽(yù)感、學(xué)習(xí)熱情、求知欲望和成就動(dòng)機(jī)等等，它們是與學(xué)習(xí)活動(dòng)有直接聯(lián)系的非智力因素，對學(xué)習(xí)產(chǎn)生具體的影響。這些因素充滿活力，對學(xué)習(xí)的作用十分明顯。

因此，要改善“小升初”學(xué)生的學(xué)習(xí)成績，重點(diǎn)是激發(fā)孩子學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)，培養(yǎng)學(xué)習(xí)自律性，逐步引導(dǎo)其將聰明才智運(yùn)用到學(xué)習(xí)中來。

另外，在引導(dǎo)和激發(fā)的過程里，還應(yīng)注意處于青春期學(xué)生思維變化與心理成長。一般來說，在這階段，學(xué)生思維變化上的特點(diǎn)是：形式邏輯思維逐漸發(fā)展并趨向成熟的同時(shí)，辯證邏輯思維出現(xiàn)、形成和較快發(fā)展且逐漸占優(yōu)；思維的創(chuàng)造性和批判性日益明顯，但片面性和表面性依然存在。在心理上，其自我意識高漲，反抗心理普遍存在，情緒表現(xiàn)矛盾性突出。所以，家長和老師應(yīng)了解并結(jié)合上述思維和心理特點(diǎn)，合理制訂學(xué)習(xí)計(jì)劃與目標(biāo)，盡量采取積極鼓勵(lì)與正向評價(jià)的方法，避免學(xué)生產(chǎn)生逆反心理。

附：（作者姓名：劉艷；單位：江蘇省泰州市孔橋中學(xué)；郵編：225321；聯(lián)系方法：***；E-mail:suanbao@yeah.net）

第四篇：影響大學(xué)生學(xué)習(xí)成績 因素優(yōu)秀論文申請

大學(xué)生學(xué)習(xí)成績影響因素的實(shí)證分析

專業(yè)年級：信息與計(jì)算科學(xué)09-1班

學(xué)生姓名：李媛媛

指導(dǎo)教師： 張慶豐

職

稱：講師

摘要：大學(xué)承擔(dān)著科學(xué)研究、培養(yǎng)人才和服務(wù)社會的重要使命，而為社會培養(yǎng)優(yōu)秀人才是大學(xué)最根本的使命。學(xué)習(xí)成績是對大學(xué)生是否掌握相應(yīng)科學(xué)知識的評價(jià)，同時(shí)也在一定程度上影響其學(xué)業(yè)、求職和就業(yè)，也反映出大學(xué)生對學(xué)習(xí)、知識的態(tài)度甚至整體素質(zhì)的高低。非智力因素是大學(xué)生全面發(fā)展的主導(dǎo)，是影響大學(xué)生成績的主要因素。本文在問卷調(diào)查的基礎(chǔ)上，分析了非智力因素對大學(xué)生學(xué)習(xí)成績的影響，采用方差分析法，因子分析法和主成分分析法，利用SPSS軟件對調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，從而找出影響學(xué)生學(xué)習(xí)成績的主要原因，對如何提高大學(xué)生學(xué)習(xí)成績提出了有效的建議，也為進(jìn)一步的教育改革提供了一定的理論依據(jù)。

關(guān)鍵詞：非智力因素 學(xué)習(xí)成績 方差分析 因子分析 主成分分析

一、本課題研究的目的和意義

在高校中，學(xué)習(xí)成績量化指標(biāo)在考查學(xué)生中所占比重最大，如評定優(yōu)秀畢業(yè)生，評定獎(jiǎng)學(xué)金，評定文明大學(xué)生以及向用人單位推薦優(yōu)秀畢業(yè)生等。當(dāng)今社會，隨著高校的擴(kuò)招，越來越多的大學(xué)生不得不參與到殘酷激烈的競爭中。在人才市場人滿為患時(shí)，許多用人單位紛紛提高了自己的招聘要求，在許多在大學(xué)期間成績不是很好的同學(xué)被用人單位拒絕的情況下，為了提高就業(yè)機(jī)會，一份漂亮出眾的成績就顯得尤為重要了。對大學(xué)生的學(xué)習(xí)成績進(jìn)行分析已成為高校中的熱門話題，學(xué)習(xí)成績的好壞不僅直接影響大學(xué)生能否完成學(xué)業(yè)，而且對今后的求職和職業(yè)選擇都有著重要的影響，如何改善如今大學(xué)生普遍成績不太好的現(xiàn)狀，則需要對這一系列影響大學(xué)生學(xué)習(xí)成績的因素進(jìn)行分析，從而找出影響大學(xué)生成績的主要因素，這對如何提高大學(xué)生學(xué)習(xí)成績提出了有效的建議，對大學(xué)生的管理與成才起著重要的作用。

二、設(shè)計(jì)方法（設(shè)計(jì)思想或、設(shè)計(jì)方案論證、研究方法等）

（一）研究方法

1、文獻(xiàn)法

通過對教育學(xué)、教育心理學(xué)等相關(guān)資料的收集整理，分析大學(xué)生學(xué)習(xí)狀況的理論研究和實(shí)證研究，為問卷調(diào)查的設(shè)計(jì)做必要的準(zhǔn)備。

2、問卷調(diào)查法

在文獻(xiàn)分析的基礎(chǔ)上采用問卷調(diào)查形式。對所調(diào)查的內(nèi)容做了歸納和總結(jié)，反復(fù)修改完善，設(shè)計(jì)了一份“關(guān)于影響大學(xué)生成績的主要因素調(diào)查問卷”進(jìn)行調(diào)查。

（二）技術(shù)路線

1、查找相關(guān)文獻(xiàn)，確定論文框架。

2、進(jìn)行問卷調(diào)查，收集分析數(shù)據(jù)資料，分析影響大學(xué)生成績的主要因素。

3、從非智力因素入手，綜合分析結(jié)果,提出提高大學(xué)生成績的對策。

4、大學(xué)生成績的影響因素種類多樣，結(jié)構(gòu)復(fù)雜，難以完全用定量方法或簡單歸結(jié)而進(jìn)行優(yōu)化分析與評價(jià)，需采用方差分析法，因子分析法和主成分分析法，利用SPSS軟件對調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。

三、主要設(shè)計(jì)參數(shù)

四、設(shè)計(jì)要點(diǎn)及特點(diǎn)（或設(shè)計(jì)內(nèi)容、研究內(nèi)容等）

高校是教學(xué)和科研的重要基地，也是培養(yǎng)人才的重要場所。大學(xué)生活作為同學(xué)們從學(xué)校步入社會的過渡階段，學(xué)習(xí)成績依然是同學(xué)們關(guān)注的主要問題，學(xué)業(yè)成績是對學(xué)生進(jìn)行測評的主要指標(biāo)，對個(gè)體的發(fā)展具有重要意義。因此，有關(guān)學(xué)業(yè)成績的研究引起了教育界的重視。影響學(xué)業(yè)成績的因素一直是人們關(guān)注和研究的重要問題。在實(shí)際的教學(xué)過程中，影響學(xué)生成績的因素是多方面的。比如學(xué)生學(xué)習(xí)的興趣、學(xué)習(xí)積極性、性別、家庭因素、高考成績和生活?yuàn)蕵芬蛩氐扔绊憣W(xué)生的成績。這些因素有的對成績影響大，有的對成績影響小，究竟哪些因素的影響是顯著的，哪些因素的影響是不顯著的呢？針對這些問題，本文通過對我院大

一、大二和大三136名大學(xué)生進(jìn)行抽樣問卷調(diào)查，以他們的最重要的基礎(chǔ)課成績——數(shù)學(xué)和英語成績?yōu)槔?，考察影響大學(xué)生學(xué)習(xí)成績的主要因素，包括學(xué)生性別、父母受教育程度、家庭收入、父母影響度、籍貫、學(xué)習(xí)氣氛等客觀因素，學(xué)習(xí)興趣、學(xué)習(xí)時(shí)間、上網(wǎng)時(shí)間、出勤率、自覺看書等主觀因素，還有高考成績。根據(jù)搜集的數(shù)據(jù)，運(yùn)用方差分析法、因子分析法和主成分分析法,經(jīng)SPSS軟件的計(jì)算，分析影響學(xué)生學(xué)習(xí)成績的因素。

五、結(jié)論

在性別因素對大學(xué)生學(xué)習(xí)成績影響的分析中，結(jié)果表明，性別因素對大學(xué)生的數(shù)學(xué)成績并無顯著性影響，而對大學(xué)英語成績有顯著性影響；在大學(xué)生成績的年級差異進(jìn)行單因素方差分析中，結(jié)果表明，三個(gè)年級的學(xué)生成績有顯著性的差異；在歷史因素對大學(xué)生學(xué)習(xí)成績的相關(guān)分析中，結(jié)果顯示，高考成績與英語成績相關(guān)性顯著，與大學(xué)數(shù)學(xué)成績相關(guān)性不高；在影響數(shù)學(xué)成績的多因素回歸分析中，結(jié)果表明，學(xué)習(xí)時(shí)間、自覺看書和專業(yè)興趣度都會促進(jìn)學(xué)習(xí)成績的提高，而上網(wǎng)時(shí)間卻給學(xué)習(xí)帶來負(fù)效應(yīng)；在大學(xué)生綜合影響因素的分析中，結(jié)果表明，影響學(xué)習(xí)成績的首要因素是學(xué)習(xí)環(huán)境和學(xué)習(xí)積極性(專業(yè)興趣度、學(xué)習(xí)氛圍），其次是家庭因素（父母的文化程度）,生活費(fèi)用、父母月收入、父母影響、出勤率、學(xué)習(xí)時(shí)間、自覺看書、上網(wǎng)時(shí)間各個(gè)因素都依次有不同程度的影響。

六、主要參考文獻(xiàn)

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Empirical Analysis of Factors Affecting Academic

Performance in University Abstract: University undertakes the important mission of scientific research, cultivating talents and serving the society, and cultivating the excellent talents for the society is the fundamental mission of university.Academic record is the evaluation of whether college students to master relevant scientific knowledge.At the same time, to a certain extent, it affects their school work, job hunting and employment.It also reflects the college students' attitude towards learning, knowledge and overall quality of high and low.Non-intelligence factor is the all-round development of college students, and it is the main factors affecting college grades.On the basis of questionnaire survey, this paper analyses the influence of non-intelligence factors on college students' academic performance, using analysis of variance, factor analysis and principal component analysis.For the survey data ,we use SPPS software to conduct statistical analysis.Thus find the main reasons affecting students' learning achievement , putting forward effective suggestions on how to improve college students learning and also providing a certain theoretical basis for further education reform.Keywords: non-intelligence factor;academic record;variance analysis;factor analysis;principal component analysis

第五篇：我國農(nóng)村居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)及其影響因素的統(tǒng)計(jì)分析

基于因子分析的我國農(nóng)村居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)研究

姓名：周文鋒

學(xué)號：2011211098

摘要：農(nóng)村居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)是衡量農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要因素。本文以多元統(tǒng)計(jì)分析理論為基礎(chǔ)，采取因子分析法，運(yùn)用SAS軟件，來研究2012年我國各地區(qū)農(nóng)村居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)狀況，并對我國31個(gè)省、市、自治區(qū)按照因子得分進(jìn)行排序，發(fā)現(xiàn)南北方農(nóng)村居民消費(fèi)存在一定差距，由此作出綜合評價(jià)，進(jìn)而為提高農(nóng)村的消費(fèi)水平提出一些政策建議。

關(guān)鍵詞：消費(fèi)結(jié)構(gòu) 因子分析 綜合評價(jià) 南北差距

一、引言

（一）研究背景及意義

近年來，國家在完善城鄉(xiāng)流通網(wǎng)絡(luò)、增進(jìn)農(nóng)村消費(fèi)便利方面加大了政策支持力度，尤其是農(nóng)村流通體系的建設(shè)，推動(dòng)了農(nóng)村消費(fèi)潛力的釋放。2014年公布的“一號文件”連續(xù)11年聚焦三農(nóng)，而歷屆兩會期間，多位人大代表、政協(xié)委員紛紛提出多個(gè)關(guān)于三農(nóng)問題的議案，可見國家一直特別關(guān)注農(nóng)村問題。而消費(fèi)結(jié)構(gòu)的變動(dòng)可以反映一個(gè)國家或地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和居民生活富裕程度，尤其對農(nóng)村更能說明其進(jìn)步的情況。因此，本文以農(nóng)村居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)為依據(jù)，利用中國統(tǒng)計(jì)年鑒的截面數(shù)據(jù)，對我國農(nóng)村居民消費(fèi)進(jìn)行綜合探討，這對提高人們生活水平、生活質(zhì)量具有重要意義。

（二）文獻(xiàn)綜述

國內(nèi)學(xué)者對我國的農(nóng)村居民消費(fèi)狀況作了很多分析，總結(jié)來說，大致從消費(fèi)結(jié)構(gòu)和消費(fèi)水平這兩方面或文字性分析或統(tǒng)計(jì)方法研究或計(jì)量建模探討，比如孫艷玲對我國各地區(qū)農(nóng)村居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)所做的因子和聚類分析，方國斌對影響我國農(nóng)村居民消費(fèi)因素所做的回歸分析等等。本文先進(jìn)行我國各地區(qū)2012年農(nóng)村居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)的主因子提取及因子得分排序，以反映這31個(gè)地區(qū)農(nóng)村消費(fèi)質(zhì)量的特征，將結(jié)果與實(shí)際結(jié)合，來綜合評價(jià)各地區(qū)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r。

二、實(shí)證分析

（一）因子分析

考慮到各指標(biāo)間并不是獨(dú)立的，此外中國地域遼闊省份較多，因此統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)繁多且關(guān)系復(fù)雜，要利用此數(shù)據(jù)對消費(fèi)結(jié)構(gòu)進(jìn)行有效分析，基于消除相關(guān)性影響的多元統(tǒng)計(jì)分析方法是較為理想的方法。而因子分析是從研究相關(guān)矩陣內(nèi)部的依賴關(guān)系出發(fā)，把一些具有錯(cuò)綜復(fù)雜關(guān)系的變量歸結(jié)為少數(shù)幾個(gè)綜合因子的一種多變量統(tǒng)計(jì)分析方法。因子分析的基本思想是根據(jù)相關(guān)性大小把變量分組，使得同組內(nèi)的變量之間相關(guān)性較高，但不同組的變量相關(guān)性較低。每組變量代表一個(gè)基本結(jié)構(gòu)，這個(gè)基本結(jié)構(gòu)稱為公共因子。對于所研究的問題就可以試圖用最少個(gè)數(shù)的不可測的所謂公共因子的線性函數(shù)與特殊因子之和來描述原來觀測的每一分量。也就是從一些有錯(cuò)綜復(fù)雜關(guān)系的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象中找出少數(shù)幾個(gè)主要因子，每一個(gè)主要因子就代表反映經(jīng)濟(jì)變量間相互依賴的一種經(jīng)濟(jì)作用，抓住這些主要因子就可以對復(fù)雜的經(jīng)濟(jì)問題進(jìn)行分析和解釋。綜上考慮，用因子分析來分析我國農(nóng)村居民的消費(fèi)結(jié)構(gòu)比較合理，它可以有效地處理31個(gè)省市的大量數(shù)據(jù)，更加清晰深入的說明我國當(dāng)今農(nóng)村居民的消費(fèi)結(jié)構(gòu)狀況。

由2013年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》得到關(guān)于我國31個(gè)地區(qū)2012年反映農(nóng)村居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)的

8個(gè)有較強(qiáng)代表性的指標(biāo)數(shù)據(jù)。各支出方面分別如下：X1（食品）、X2（衣著）、X3（居?。?、X4（家庭設(shè)備及用品）、X5（交通通訊）、X6（文教娛樂）、X7（醫(yī)療保?。8（其他）。

表一：我國31個(gè)地區(qū)農(nóng)村居民家庭人均消費(fèi)支出表（單位：元）

北京 天津 河北 山西 內(nèi)蒙古 遼寧 吉林 黑龍江 上海 江蘇 浙江 安徽 福建 江西 山東 河南 湖北 湖南 廣東 廣西 海南 重慶 四川 貴州 云南 西藏 陜西 甘肅 青海 寧夏 新疆 x1 x2

x3

x4

x5 1398.8 604.33 625.99 912.25 668.71 699.03 611.34

x6

x7 760.41 543.75 490.25 588.87 548.77 840.52 727.02

x8 228.4 156.77 149.75 157.42 176.23 204.15 167.67 232.74 251.11 144 193.13 105.59 120.21 146.21 169.68 136.56 232.66 108.84 155.2 85.98 101.9 84.3 66.22 90.52 136.37 100.42 121.62 172.21 110.21

n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 3944.76 947.97 3019.86 780.72 1817 396.58 1859.98 501.77 2379.76 481.75 2299.99 517.86 2268.76 478.74 2164.94 544.64 4847.59 704.43 3049.11 610.7 3947.31 751.58 2180.8 331.94 3403.46 471.44 2232.83 264.96 2321.46 454.75 1701.75 424.12 2154.01 316.41 2574.81 317.99 3658.66 319.46 2085.63 156.47 2410.07 178.86 2216.15 380.18 2514.16 338.52 1740.58 226.81 2080.61 241.07 1592 1520.1 1648.6 372.62 332.72 303.14

2199.75 773.55 1263.51 451.3 1137.31 349.9 1142.14 298.29 1078.97 268.98 979.77 836.77 754.72

250.52 251.93 229.66

1152.67 1125.25 336.17 358.49 498.02 513.97 556.56 606.26 518.04

1066.27 766.08

1834.07 646.13 1493.21 532.95 1950.08 604.41 1139.78 346.9 1165.78 426.7 1030.18 278.31 1399.9 1060.7

405.75 361.63

1704.83 952.1 1499.95 902.23 516.6 794.98 494.46 937.55 525.11 496.1 481.58 760.07 453.01 435.58 489.31 463.94 371.35 470.19 363.95 503.34 436.03 683.73 620.79 646.42

385.92 565.83 342.7 500.98 343.83 394.63 400.22 466.63 270.24 253.97 394.23 329.29 226.44 289.22 40.86 445.47 327.3 283.28 373.36 261.74

1028.96 253.39 746.05 510.06 380.6 380.45 635.34 468.81 591.87 497.24 446.46 383.95 306.54 482.24 498.29 282.51 362.63 82.67 619.94 398.01 520.06 492.14 444.18

1311.05 1184.18 724.23

1206.16 397.86 1088.23 373.5 1196.1 1200.8 828.62 557.02 787.41 758.37 804.39 251.62 682.3

378.53 274.63 207.47 413.54 333.2 211.36 247 173.31 250.43

1258.06 298.69 1209.74 257.4 1033.17 304.95 1298.54 219.11 1858.62 404.47 1891.37 463.35 1891.1 429.95

（數(shù)據(jù)來源：2013年中國統(tǒng)計(jì)年鑒-分地區(qū)農(nóng)村居民家庭平均每人消費(fèi)支出）

對上述數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析，發(fā)現(xiàn)前兩個(gè)公共因子的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率已達(dá)到87.13%，能夠充分反應(yīng)原變量信息，因此選取這兩個(gè)公共因子進(jìn)行因子分析，結(jié)果顯示，第一主因子載

荷都在0.85以上，第二主因子載荷普遍偏小且有較多負(fù)值，這樣對公共因子解釋意義不明顯，所以對載荷矩陣進(jìn)行正交最大方差旋轉(zhuǎn)，旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣如圖所示：

表二:旋轉(zhuǎn)后的因子載荷陣

指標(biāo) 食物（x1）衣著(x2)居住(x3)家庭設(shè)備(x4)交通通訊(x5)文教娛樂(x6)醫(yī)療保健(x7)其他商品及服務(wù)(x8)

第一主因子（Factor1）

0.31002 0.86817 0.51620 0.51853 0.64179 0.75125 0.85310 0.67733 第二主因子(Factor2)

0.90191 0.37088 0.71229 0.77636 0.70290 0.58723 0.38472 0.61184

從表二可以看出，factor1在衣著，醫(yī)療保健，文教娛樂上有大于0.7的正載荷，結(jié)合實(shí)際該因子可以解釋為發(fā)展富裕因子；factor2在食物，家庭設(shè)備，居住和交通通訊上有大于0.7的正載荷，可以理解為生存基本因子。

2個(gè)主因子從不同的側(cè)面反映了居民的生活質(zhì)量,從整體來看,發(fā)展富裕因子成為第一主因子，反映了農(nóng)村居民的生活逐漸走向富裕的發(fā)展方向。由此看出,我國現(xiàn)階段農(nóng)村居民消費(fèi)的情況有了很大的改善與提升，支出的比重正在向衣著、文教娛樂、醫(yī)療保健等方面傾斜，說明農(nóng)民生活早已滿足最基本的吃與住，生活水平有了很大提高，在向著多元的消費(fèi)文化邁進(jìn)。

進(jìn)一步，由分析得出的數(shù)據(jù)我們可以令公共因子f?3.5480183factor1?3.4223480factor2

6.9703663然后我們計(jì)算各地區(qū)因子得分并對其排序，結(jié)果如下：

表三：因子得分及排序

Obs 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 group 北京 上海 浙江 江蘇 天津 福建 廣東 山東 吉林 內(nèi)蒙古 遼寧 黑龍江 湖北 山西

n 1 9 11 10 2 13 19 15 7 5 6 8 17 4 Factor1 2.53276 0.75513 0.70289 1.22681 1.64547-0.90643-1.35324 0.16319 1.50205 0.47255 0.66407 1.35466-0.24621 0.50691 Factor2 1.53741 2.60414 2.06215 0.86579-0.0766 1.41688 1.80451 0.16193-1.28681-0.39177-0.73043-1.50894 0.05798-0.75526 f

2.04406 1.66296 1.37027 1.04955 0.79996 0.23428 0.19717 0.16257 0.13276 0.04818-0.02061-0.05132-0.09686-0.1128 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 寧夏 河北 湖南 安徽 陜西 河南 青海 新疆 四川 重慶 江西 廣西 海南 甘肅 云南 貴州 西藏 30 3 18 12 27 16 29 31 23 22 14 20 21 28 25 24 26 0.32133 0.14116-0.78756-0.41678 0.38776 0.06968 0.01797-0.15271-0.68941-0.40314-1.04057-1.40832-1.4559-0.36473-1.10994-1.10807-1.02139-0.66918-0.48389 0.41883-0.00541-0.88042-0.59122-0.58884-0.53876-0.05876-0.37134 0.12549 0.35831 0.28714-0.91951-0.22387-0.51887-1.10067-0.165-0.16573-0.19524-0.2148-0.2349-0.25481-0.27997-0.34225-0.37977-0.38752-0.46805-0.54093-0.6001-0.63712-0.67489-0.81878-1.06031

表三的排序方式是根據(jù)綜合因子的得分情況來排序的（我們可以稍微改變一下程序語句，便可得出按照第一主因子和第二主因子的得分的排序情況）。下表是各因子排名的前幾名省份。

表四：因子排名的前幾名省份 第一主因子

北京、天津、吉林、黑龍江、江蘇、上海、浙江、遼寧、山西、內(nèi)蒙古、陜西、寧夏、山東、河北、河南、青海等

上海、浙江、廣東、北京、福建、江蘇、湖南、廣西、海南、山東、江西、湖北、安徽、四川、天津、云南、重慶等

北京、上海、浙江、江蘇、天津、福建、廣東、山東、吉林、內(nèi)蒙古、遼寧等 第二主因子

綜合因子

下面是第一主因子和第二主因子的得分圖：

三、綜合評價(jià)及政策建議

表三因子得分結(jié)果和表五影響因素相關(guān)分析表明：

（1）從綜合因子排名來看，前十與第一第二因子排名省份大部分相同，而這些省份多處于東部沿海地區(qū)，說明我國農(nóng)村居民的整體消費(fèi)水平是由東部較發(fā)達(dá)地區(qū)的消費(fèi)水平所決定。其中具有代表性的北京、上海、浙江、江蘇，這些地區(qū)的農(nóng)村居民在8個(gè)方面的消費(fèi)普遍較高，其優(yōu)良的地理優(yōu)勢和經(jīng)濟(jì)條件為農(nóng)村居民的生存發(fā)展提供了寬松的環(huán)境。

但區(qū)別來看，第一主因子得分較高的大部分為北方省份，比如河北、山西、陜西、寧夏、內(nèi)蒙古、青海以及東三省等地，說明北方一些省份的農(nóng)村居民在衣著、醫(yī)療保險(xiǎn)、文教娛樂等方面支出比重大一些，生活向著發(fā)展富裕方向邁進(jìn)，消費(fèi)結(jié)構(gòu)向著多元化均衡發(fā)展。而第二主因子得分較高的大部分為南方省份，說明南方一些省份相比北方來說在基本的生存支出方面還有很大的比重，在衣著、文教娛樂、醫(yī)療保險(xiǎn)等方面支出稍低，消費(fèi)水平有待提高。

（2）根據(jù)凱恩斯的收入決定論，消費(fèi)由邊際消費(fèi)傾向和收入水平?jīng)Q定。國民收入增加時(shí)，短期內(nèi)消費(fèi)也增加。因此，就收入的角度分析，為提高南方省份的消費(fèi)水平，政府可結(jié)合當(dāng)?shù)囟嗌蕉嗨淖匀灰蛩?，鼓?lì)農(nóng)民大力發(fā)展果園種植業(yè)和水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)，實(shí)現(xiàn)農(nóng)民增收。同時(shí)可加大鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)的投資與建設(shè)，提高農(nóng)村勞動(dòng)力就業(yè)水平來增加農(nóng)民收入。

（3)從農(nóng)村人口自然增長率來看，它與農(nóng)村居民消費(fèi)水平呈負(fù)相關(guān)，且相關(guān)性顯著。由于近幾年我國的城鄉(xiāng)一體化發(fā)展及農(nóng)民遷移城市的情況，鄉(xiāng)村人口逐漸減少。但因?yàn)檗r(nóng)村人口基數(shù)較大，所以仍對農(nóng)村的消費(fèi)存在制約作用。因此，在農(nóng)村應(yīng)當(dāng)繼續(xù)堅(jiān)持計(jì)劃生育基本國策，鼓勵(lì)農(nóng)民少生優(yōu)生，減輕農(nóng)民的生活負(fù)擔(dān)。

（4）除了上述可量化因素以外，一些其他因素比如說交通因素也影響著南北方農(nóng)村消費(fèi)水平，南方山區(qū)丘陵多，這成了制約南方農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的條件，因此各地政府應(yīng)該加大農(nóng)村基礎(chǔ)交通設(shè)施的資金投入，加快道路建設(shè)，進(jìn)而加快物品流通，刺激農(nóng)村消費(fèi)，促進(jìn)農(nóng)民消費(fèi)

水平提高。

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