大學生英語成績績點影響因素分析

支雅博 尹莉 李夢雅

【摘要】本文利用我校2014年的學生基本數據建立了可以通過各種檢驗的學生英語成績的模型。通過對該模型的含義分析得出各主要因素對我校學生英語成績的影響程度，并針對現狀提出自己的一些建議。根據實際分析.采用回歸分析法，研究了性別、文理性質、支出水平等因素對大學生學習成績的影響。結果表明這些因素中，性別、閱讀量和年級因素對大學生英語成績有顯著的影響。

【關鍵詞】績點；支出；學生成績；性別

一、引言

學生的英語學習成績是一個系統因素集成的必然結果。系統因素的一個主要組成部分是主觀因素，它是影響學習成績的主要原因，即學生自身因素一包括學習能力、學科知識與能力、綜合素質、心理素質、身體素質等。

和主觀因素相對的因素是客觀因素。對大學生而言，學生主觀努力程度是影響其學習成績好壞的主要因素，自覺主動學習的學生成績往往是優秀的。除此之外，我們也應該注意到性別、地區性質、文理性質、年級、支出水平等因素對大學生學習也有影響。相對自身努力主觀因素，這些因素稱為客觀因素。我們通過數據分析初步探討了性別、地區性質、支出水平、年級、課外閱讀量、文理性質等因素對大學生學習成績是否有顯著影響。

二、理論分析

（一）性別

男生和女生的差別，總的概括可以分為三大類：非智力因素、智力因素、生理因素。非智力因素的差異表現在：女生的向師性、自覺性比男生要強，學習態度更端正，完成學習任務好，注意力比男生集中，學習習慣比男生好。智力方面的差別主要表現在：女生的抽象思維優于男生，男生的邏輯思維優于女生。生理方面的差異主要表現在女生比男生發育快，懂事早，興奮與抑制機能更加平衡、控制行為能力強。

（二）閱讀量

學生的課外閱讀及自習時間直接反映了其花在學習上的精力，我們易發現，課外閱讀時數多的學生，其績點普遍高于閱讀時數低的學生，閱讀時數的多少基本上與學生成績高低呈正相關。

（三）年級

大一、二年級學生由于高中基礎較好，且課程科目少，往往平均績點較高。大三學生績點易低于大一、二學生。大四學生受各項其他因素如實習、考研等影響，且結課課程最多，最易拉低績點。

三、計量方法

（一）變量選擇

研究影響大學生績點的因素離不開一些基本的客觀變量。回歸變量的選擇是建立回歸模型的一個極為重要的問題。如果遺漏了某些重要變量，回歸方程的效果肯定不會好。而考慮過多的變量，不僅計算量增大許多，而且得到的回歸方程穩定性也很差，直接影響到回歸方程的應用。通過對實踐的觀察，出生地區（x1）、年級（x2）、支出水平（x3）、課外閱讀量（x4）、文理性質（x5）、性別（x6）都有可能對gpa（y）產生影響。

自變量：x1、x2、x3、x4、x5、x6

因變量：y

（二）模型設定

genr lnx2=log（x2）；genr lnx4=log（x4）；genr lnx6=log（x6）；genr lny=log（y）

P值大于0.05，不拒絕現有的模型設定。

設立模型后，X2（年級）、X4（閱讀量）、X6（學生性別）對Y（績點）影響的模型成立。

四、數據來源

本文對我校在校大學生進行了調查，從其中選出6種因素：出生地區（x1）、年級（x2）、支出水平（x3）、課外閱讀量（x4）、文理性質（x5）、性別（x6），對學生績點（y）做出相關分析。

五、數據描述

描述性統計量見表1。

六、回歸結果檢驗

回歸分析：

Y=0.57+0.26*X2+0.11*X4+0.33X6+βgrade=0.17

t值=（7.16） （3.46） （3.24） （3.15） βgrade=0.17=0.17 F=11.05 D.W=I.89 βgrade=0.17=17%，說明總離差平方和的17%被樣本回歸直線解釋，未被解釋的部分高達83%，因此樣本回歸直線對樣本點的擬合優度弱。

D.W.值為1.89，離2相差不遠，可以認為變量之間是互相獨立的。

F=11.05>10，說明X2，X4，X6對Y具有很強的解釋力。

七、結論

由回歸分析可知：βgrade=0.17，βreading=0.05，βsex=0.46，閱讀量對績點的影響小于年級對績點的影響小于性別對績點的影響。該模型選取很好。