基于因子分析的影响专业选择因素的分析研究

基于因子分析的影响专业选择因素的分析研究

摘要：随着大学专业开设的种类日趋繁多，以及当今就业形势严峻，高考志愿填报时，专业

的选择将会对每个人未来的发展产生深远的影响，而本文的目的在于研究影响高考志愿填报

的因素和因素所造成的影响。根据搜集的可能影响专业填报的因素设计调查问卷，在天津师

范大学管理学院进行问卷调查并得到相应数据，运用spss数理统计软件，采用因子分析的

方法，综合的分析了高考志愿填报中影响专业选择的因素。并把分析出来的结果进行更进一

步的剖析和解释，从而为以后即将踏入大学的学生们提供一些专业选择的相关信息和方法。

一引言

随着大学专业的开设日趋繁多，以及当今就业的严峻形势，高考志愿填报时，专业的选择将会对个人的发展产生深远的影响，通过在天津师范大学管理学院进行问卷调查，搜集相关数据。对所得到的数据进行科学的、系统的分析，得出影响高考志愿填报时专业选择的主要因素，为以后即将踏入大学的学生们提供一些专业选择的信息和方法，让他们能够选择出更适合自己的专业，并在这个方面有更好的发展。同时，通过对数据的分析，了解绝大多数人的思考方式和所存在的误区，从而让他们避免误区，更加理性和客观的选择自己的专业。

二分析调查研究的基本思路及其个影响因素和所涉及的概念

（一）此次调查问卷的设计思路及其影响因素

首先，在设计调查问卷之前，我通过和他人交流和查看相关专业选择的信息，总结出影响高考填报志愿时，专业选择的因素，并把这些因素进行筛选分类。然后，根据因素的性质和考察方面，对调查问卷的问题进行合理的排序，从而设计出调查问卷。

下面是影响高考志愿填报时影响专业选择的因素。

了解程度：对于所选择的专业的学习内容和就业方向等方面的了解程度。

兴趣程度：结合自身的条件和喜好程度，对于所选择的专业要学习内容的兴趣程度。

高考成绩：高考的成绩对专业选择的影响

学校选择：学校的选择对专业选择的影响程度

收入水平：毕业后，所从事的工作和所学专业相对口所能够得到的工资水平对专业

选择的影响程度

专业的冷热程度：当时专业的就业前景对于人们选择专业的影响程度。

未来发展潜力：结合自己对专业的预判，专业未来发展潜力对专业选择的影响程度。

他人建议：他人所提供专业方面的相关信息对专业选择的影响。

家人职业：家庭成员所从事的职业（即能够在您毕业后为您的就业提供相对应的资

源）对专业选择的影响程度

（二）所涉及的概念

信度分析：

即一组测量分数的真变异数与总变异数（实得变异数）的比率，它是指采用同样的方法对同一对象重复测量时所得结果的一致性程度。信度指标多以相关系数表示，

大致可分为三类：稳定系数（跨时间的一致性），等值系数（跨形式的一致性）和内

在一致性系数（跨项目的一致性）。【1】

因子分析：

在社会、政治、经济和医学等领域的研究中往往需要对反映事物的多个变量进行大量的观察，收集大量的数据以便进行分析，寻找规律。在大多数情况下，许多变量之间存在一定的相关关系。因此，有可能用较少的综合指标分析存在于各种变量中的各类信息，而各综合指标之间彼此是不相关的，代表各类信息的综合指标成为因子。因子分析就是用少数几个因子来描述许多指标或因素之间的联系，以较少几个因子反应原材料的大部分信息的统计学方法。【2】

需要说明的是，由于是初次尝试通过因子分析方法来研究高考志愿填报时影响专业选

择因素的问题，因此在研究比较方法、内容、体系、手段及指标体系设置方面，存在着

不足和缺陷。虽然因子分析是以一种科学、认真态度进行的研究，但其因子分析的结果

仅供参考。

三对调查问卷的信度分析

因为此次论文是以调查问卷为基础，所以需要对所收集到的数据进行信度（信度是指一组测量分数的真变异数和总变异数（实得变异数）的比率）分析。通过spss数理统计软件分析得到，F和Prob的值体现储量表的重复度量效果良好。同质性信度分析，Alpha=0.7283，标准化后Alpha值为0.7850。该值在信度可接受范围内，可以进行因子分析。

图1

四用因子分析方法进行实证分析

因子提取选取调查问卷中的主要数据,根据因子模型对其影响程度进行综合分析评价,同时借助计算机工具和SPSS统计软件进行相关数据处理，根据已经选定的指标,对

所得到的影响高考填报志愿时专业选择的因素进行处理，结果如图表1，表2所示: 由表1可知KMO值为0.559，大于0.5，bartlett球形检验的显著性水平为p=0.000，

说明各变量之间显著相关，可利用因子分析的方法。

KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling

Adequacy.

.559

Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 71.689 df 36 Sig. .000

表1

由表2可以明显地观察到,前三个主因子的贡献率达77.576%,这说明前四个主因子所含的信息量已占全部信息量的77.576%，按照特征值大于1的原则提取的前四个主因子，经过旋转后,四个主因子特征值仍大于1,其累计贡献率并没有发生变化,说明信息量经过旋转后并没有减少。因此,选取这四个主因子作为影响高考填报志愿时专业选择的因素进行分析，对相关原始数据进行标准化处理，得到标准化后的结果，求出特征根（表2）

表2

指标分类根据表2确定的四个主因子,采用主成分方法计算得出因子载荷矩阵，但因为得出的因子载荷矩阵结构不够简化,不易于对因子做出具有实际意义的解释，为了得到结果更为明确的因子载荷矩阵,对所得到的载荷矩阵实施方差最大旋转,旋转后的因子载荷矩阵为表3

Rotated Component Matrix(a)

Component

1 2 3 4

热门影响.564 .171 .501 -.410

发展潜力.273 .784 .181 -.026

高考成绩.102 -.125 .886 .087

家人职业.785 -.121 .145 .336

收入影响.845 .072 .044 .032

他人建议.075 -.071 .293 .863

学校影响.100 .340 .712 .360

了解影响.212 .497 -.040 .673