基于邏輯回歸模型的高考選科影響因素研究

郭亦潔

摘 要：為了分析影響學生高考選科的因素，本文通過問卷調查搜集數據，運用二值邏輯回歸分析方法對高考最終科目選擇與個人因素數據指標建立統計學聯系，研究兩者之間的關系。由于高考選科學生自主選擇的比例較大，通過分析科目興趣與科目選擇之間有較強的正相關關系，我們建立了科目興趣與個人因素的邏輯回歸方程，得出影響各科目興趣和選擇的主要因素。

關鍵詞：高考選科；邏輯回歸；高中生

中圖分類號：TP391.3 文獻標識碼：A 文章編號：1671-2064（2018）22-0243-02

1 引言

為了進一步增加學生在高考科目中選擇的自由度，高考新方案允許學生從理化生政史地六門學科中任意選擇三門（部分地區），與傳統文理科二選一相比，這給予了學生更多的選擇機會。高考選考科目的選擇將影響到大學入學以及以后職業的選擇，所以進行這方面的研究對于高中教學以及學生成長都是很重要的。然而關于這方面的研究卻比較少，劉寶劍[1]、杜芳芳[2]分別調查統計了浙江省和江蘇省學生高考學科的情況，他們在影響高考選科因素調查數據中分別得出76.33%和79.50%的學生在選科中自己起決定作用?；诖蠖鄶祵W生具有獨立選擇能力的結果，本文進一步分析了影響學生高考選科的自身因素，包括性別、愛好、性格等。由于影響最終選定科目的因素很多，為了尋找自身因素與選科的關系，我們找到一個中間變量即科目興趣，首先研究選科與科目興趣之間的相關性，然后利用邏輯回歸的方法對選科與個人因素的關系進行分析，得出了影響個人決定的主要因素。

2 研究對象和方法

2.1 研究對象

我們利用隨機抽樣的方法，采用網絡問卷調查形式搜集了來自北京市2017級各所高中學生在新高考政策下的選科情況，共收集345份問卷，有效問卷345份。

2.2 分析指標

問卷主要涉及自身愛好、文學素養、實踐能力、邏輯能力、藝術修養等，采用選擇題的方式，每個問題有5個候選答案，分別對應不同的程度1-5，依次分別表示不贊同、不太贊同、一般、贊同、非常贊同。調查包括以下學生的能力或喜好程度，x1-性別，x2-文學，x3-科技，x4-寫作，x5-時政，x6-電腦，x7-自然，x8-體育，x9-藝術，x10-實踐，x11-邏輯，x12-口才，x13-社交軟件，x14-性格，x15-旅游，除x1是二值變量外，其它變量為5值離散變量。感興趣的科目和選擇參加高考的科目分別表示為，y1m-物理，y2m-化學，y3m-生物，y4m-政治，y5m-歷史，y6m-地理，其中m=i表示對科目是否感興趣，m=c表示是否選擇該科目，所有變量均為二值變量。

2.3 二值邏輯回歸模型

2.4 變量選擇與逐步回歸法

由于我們在調查中考慮的自身因素變量較多，但并不是對科目興趣與選擇都有影響，所以希望從中挑選出影響顯著的變量來建立回歸關系式。逐步回歸法是一種常用的篩選變量的方法，其基本步驟是首先設定引入變量和剔除變量的顯著性水平αin，αout，逐個引入對因變量顯著的新變量，并對方程中每個變量進行檢驗，剔除不顯著的變量，最終得到只具有顯著變量的回歸方程。

3 研究結果

3.1 數據的統計結果

學生自身因素的調查統計結果如表1所示，其中男生135人，女生210人?？梢钥闯?2%的學生計算機能力處在中等以及偏下水平，頻繁使用社交軟件的學生占53%，而使用較少的占18%?？颇颗d趣以及最終選科的情況如圖1所示。

3.2 相關性分析

科目興趣yki和科目選擇變量ykc的相關系數如表2所示，空白處表示相關系數小于0.1或p值大于0.1，由表可知科目興趣yki與科目選擇ykc之間呈較強的正相關關系，據此，我們可通過求科目興趣yki與自身因素X之間的回歸方程來研究自身因素對科目選擇的影響。

3.3 邏輯回歸分析

4 結語

根據回歸系數幾率比可知，男生選擇物理的居多，計算機能力和邏輯能力比較強的學生對物理更加感興趣；動手能力強的學生更熱衷于化學；對動植物或醫學興趣每增加一層，對生物的興趣度增加62%；喜歡政治的學生更喜歡關注時政新聞；平時喜歡文學的學生很容易對歷史學科感興趣；結果顯示影響地理興趣的因素為旅行。另外，喜歡文學的學生對理化生不太感興趣，實踐能力強的學生對政治歷史的熱情較小。

本文建立的高考選科邏輯回歸方程反應了學科興趣與個人因素的關系，分別求出了各科的邏輯回歸模型，從而間接反映了決定高考選科的個人因素，本研究除了可以作為高中生選科咨詢的參考外，還可以針對學生興趣愛好在對應科目進行培養，以及對多樣化高中學科教育有一定的借鑒意義。

參考文獻

[1]劉寶劍.關于高中生選擇高考科目的調查與思考——以浙江省2014級學生為例[J].教育研究，2015，（10）：142-148.

[2]杜芳芳，金哲.新高考改革背景下高中生科目選擇意向現狀及對策——基于浙江省五所高中的調查分析[J].教育理論與實踐，2016，（8）15-18.

[3]高惠璇.應用多元統計分析[M].北京大學出版社，2005.

[4]Hamilton， Lawrence C，郭志剛，譯.應用STATA做統計分析[M].重慶大學出版社，2011.