數信學生考研成功率影響因素的調查實證分析

周圍

摘 要：為了提高數信學院的考研成功率，本研究將選擇出與考研成功率關系密切的變量，運用多元回歸模型和二項Logistic模型對各因素的影響程度及方向進行實證分析。

關鍵詞：考研成功率 多元回歸 二項Logistic回歸

1.調查背景及目的

近年來隨著高校本科生招收人數持續上漲，就業難已成為社會的一大難題。隨著全國高等教育研究生招生規模的不斷擴大，考研不斷地升溫，持久不衰，越來越多的人開始加入考研大軍，“據悉，2010年全國報考人數為140.6萬；2011年全國報考人數為151.1萬；2012年全國報考人數為165.6萬，”三年數據的變化，不難發現考研人數每年都在增加，大學已不在是終極目標，它已經成為通往研究生考試的跳板，各高校對于本校的考研成功率也越來越重視，但考研成功率卻普遍較低。

為了提高數信學院的考研成功率，本研究將選擇出與考研成功率關系密切的變量，并將影響考研成功率的因素劃分成外部因素和自身因素兩大類，在問卷調查的基礎上，對這些變量和考研成功率之間的關系進行描述性分析。之后，進一步運用多元回歸模型和二項Logistic模型對各因素的影響程度及方向進行實證分析，并考察外部因素和自身因素的交互作用對考研成功率的影響，最終得出更為符合實際情況的結論。為數信學院及學生的考研工作提供可靠數據，對癥下藥，從而高效提高數信學院的考研成功率。

2.調查對象及內容

本研究選擇對北方民族大學數學與信息科學學院13級學生考研情況進行調查分析，調研結果顯示，2013屆參加研究生考試共72人，25人錄取，占所調查全體考生的34.72%，其中400分以上有0人，350分-400分有14人，300分-350分共9人，300分以下的僅有2人；47人未被錄取，占所調查的全體考生62.67%，考上985院校的有8名，211院校有4名，普通高校有13名。調查分析中選擇出與考研成功率關系密切的變量，并將影響考研成功率的因素劃分成外部因素和自身因素兩大類，在問卷調查的基礎上，對這些變量和考研成功率之間的關系進行描述性分析。之后，進一步運用多元回歸模型和二項Logistic模型對各因素的影響程度及方向進行實證分析，并考察外部因素和自身因素的交互作用對考研成功率的影響，從而提出能提高數學與信息科學學院考研成功率的相關建議與措施。

3.模型設計

3.1數據來源及變量的選擇與測量

本文的數據選自2017年5月“數學與信息科學學院13屆畢業生考研情況調查”的數據。該調查采用抽樣調查方式，調查對象為2013屆數信學院本科畢業生。該調查共發放 問卷100份，回收問卷52份，其中有效問卷49份。

因變量的選擇與測量：

本文將考研情況調查過程中的“考研總成績”（Y）和“錄取結果”（L）兩個變量作為因變量來描述我校考研情況的好壞。Y通過被調查者對“您考研的總分成績”這個選擇題的回答來完成。L通過被調查者對“您的研究生錄取學校及專業”這個填空題的回答來完成，將邏輯上沒有回答和回答“未被錄取”的記為0，填寫相應學校及專業的記為1。可知，L是一個二元選擇變量。

自變量的選擇與測量：

在“考研總成績”模型中，選取“考研復習總時間”，“考研復習期間每天學習時間”，“是否報有考研輔導班”，“有無固定考研自習室”以及“平時成績”五個變量來測量影響考研總成績的因素。

在“錄取結果”模型中，將“考研總成績”，“考研復習總時間”，“考研復習期間每天學習時間”，“是否報有考研輔導班”，“有無固定考研自習室”以及“平時成績”六個變量來測量影響錄取結果的因素。

3.2研究假設

由前述可知，本研究用兩個變量測量學生的考研情況根據實際情況作出假設：

假設1：“考研總成績”模型中，“考研復習總時間”、“每天學習時間”，“擁有固定考研自習室”有正向影響。

假設2：“考研總成績”模型中，“是否報有考研輔導班”、“平時成績”無影響。

假設3：在“錄取結果”模型中，“每天學習時間”、“考研復習總時間”有正向影響。

假設4：在“錄取結果”模型中，“擁有固定考研自習室”、“是否報有考研輔導班”，“平時成績”無影響。

4.考研成功率的實證分析與結論

利用2013年畢業生考研情況調查的數據資料，選擇運用了軟件SPSS116.0分別對多元線性模型、二元Logistic模型進行參數估計。本文構建模型的主要目的是找出影響因變量的因素有哪些，而不是為了預測，所以我們首先采用變量了“全部引入法”。其次在在篩選變量時采用“逐步回歸法”。

多元線性回歸模型

（1）上式中， Y1表示被解釋變量“考研總成績”，表示截距項，ε表示隨機擾動項，X1，X2，X3，X4，X5分別表示“考研復習總時間”，“考研復習期間每天學習時間”，“是否報有考研輔導班”，“平時成績”以及“有無固定考研自習室”。

用逐步回歸篩選出了變量后，分析得到回歸方程：

從回歸方程系數大小及選取顯著性水平0.05，根據檢驗值≦0.05，拒絕原假設β=0，通過顯著性檢驗為標準，對照上表數據，我們可以得出結論“考研總成績”與“考研復習總時間”，“考研復習期間每天學習時間”有無固定考研自習室”

呈正相關，且通過了顯著性檢驗。“考研總成績”和“是否報有輔導班”，“平時成績”并無顯著關系。

二項Logistic模型

（2）式中 表示被解釋變量“錄取結果”，由于它是一個二分類變量，本文選取二元選擇模型中的Logistic模型分析考研“錄取結果”中“錄取”和“未被錄取”的概率之比，P為“錄取”的概率，1-P？為“未被錄取”的概率，將比數 稱為機會比率，機會比率的對數L稱為對數單位。回歸系

數的意義是：解釋變量每變動一個單位，對數單位L的平均變化量，然而我們研究的目的不是對數單位L，而是概率P。回歸系數β1 的意義是：解釋變量每變動一個單位，對因變量的影響作用我們可以從回歸系數的符號上來判斷：如果回歸系數為正，表明解釋變量越大，Y2取1的概率越大；反之，如果回歸系數為負，表明相應的概率越小。

分析得到二元Logistic模型為：

根據分析數據可以得出第三，第四，第五個回歸系數P值大于0.05，表明顯著為零，可以刪除這兩個變量。對剩下兩個變量模型進行擬合優度檢驗結果分析得到三種方法的P值均大于0.01不能拒絕實際值與預測值一致的假設，說明模型具有較好的擬合優度。

得到最終二元Logistic模型為：

由模型的檢驗結果可知，將X3和X4，X5三個變量剔除，保留X1、X2兩個變量，則可認為，對于“錄取結果”而言，“平時成績”和“擁有固定自習室”，“是否報有考研輔導班”對其基本沒有影響，“考研復習期間每天學習時間”“考研復習總時間”對其有正向影響作用。

5.結語

綜合以上分析可以看出：“復習期間每天學習時間”，“考研復習總時間”在兩個模型中都呈現正相關，“平時成績”，“是否報有考研輔導班”在兩個模型中都無顯著影響，“擁有固定自習室”對“考研總成績”有影響，但對“錄取結果無影響，針對以上結論，

這里給出幾點關于提高考研成功率的建議：

1.合理安排復習時間。

2.穩定的備考氛圍是良性催化劑。

3.是否參加輔導班因人而異。

4.態度決定一切。

參考文獻：

[1]王東華，多元統計分析與spss應用，華東理工大學[M]，2010

[2]何曉群，應用回歸分析（第三版），中國人民大學出版社