基于COX比例風險模型的高職單招生行為影響因素與管理對策分析

張 旭

(遼寧軌道交通職業學院 管理工程系，遼寧 沈陽 110023)

0 引言

高職院校單招學生的違紀行為經常發生，由于單招生源的多樣性，紀律和操行問題在國內職業院校是學生管理的主要議題。學生的違紀、違法行為對其他學生的影響是巨大的，雖然學校會根據《普通高等學校學生管理規定》及學校相關制度，對違紀學生給予嚴肅處理，但“潘多拉效應”給處于青春期的大學生管理帶來一定困難，無法根本上制止或減少類似事件的發生，如何采取有效的教育防范與干預措施，預防大學生違紀現象的發生，是當前高等教育管理者急需解決的一個重要課題[1-2]。因此，建立學生違紀行為診斷模型，對有違紀風險的大學生及時干預，這對減少違紀現象、確保人才培養質量具有重要意義。

1 理論模型

COX比例風險模型是醫學領域生存分析中常用的一個模型，常用于新藥療效的研究，社會學中也常用于刑滿釋放人員的再犯罪問題研究，該模型能分析帶有截尾時間的資料，且不要求估計資料的分布類型，由于上述優良性質，得到學者廣泛的應用，COX比例風險模型定義為：

h(t，X)=h0(t)exp(β1x1+β2x2+…+βmxm)

h(t，X)稱為風險函數，也稱為瞬時違紀率函數，指學生到t時刻尚未違紀，在t時刻之后很短的時間內發生違紀行為的概率。X=(x1，x2，…，xm)是協變量，協變量是固定值，且協變量的效應不隨時間改變而改變，即任何兩個個體的風險函數之比保持一個恒定的比例，

與時間t無關，這是做COX回歸分析的前提條件。β1，β2，…，βm是回歸系數，可根據樣本觀察值估計得到，當βi>0時，該協變量是危險因素，協變量的取值越大，風險函數h(t，X)越大，表示學生違紀的風險越大，當βi<0時，協變量是保護因素，協變量的取值越大，風險函數h(t，X)越小，表示學生違紀的風險越小。h0(t)是基準風險率，它是全部協變量x1，x2，…，xm都為0時的風險函數[3]。

2 學生違紀行為預警指標體系構建

高職院校學生管理部門一般要求班導師每周開展一次班會，發現學生有違紀行為及時采取措施并及時解決，所以本研究的時間以周為單位進行計算，數據時間起點是某院校2019年9月至2019年12月共15周期間各院系大一單招新生發生的違紀行為數據(前4周軍訓不計算在內)，由于學生的違紀行為類型較多，本研究選取常見的曠課、考試作弊、偷竊、打架斗毆等違法行為作為學生違紀標準，到期末一直未發生違紀行為的即為刪失數據。學生違紀既有自身法律意識不高、自控力差等主觀因素的影響，又有家庭、社會等客觀外部因素的影響，是客觀原因和主觀原因雙重影響的結果。限于數據的可獲得性，選取學生的性別(男/女)、戶口類別(城市/農村)、家庭經濟狀況(困難/不困難)、是否單親(是/否)、周末是否離校(是/否)指標構建學生違紀行為預警指標體系(見表1)。

表1 學生違紀行為預警指標體系

3 模型參數估計

3.1 基準風險率h0(t)的估計

基準風險率的估計采用劉德彬等學者發明的專利方法，統計在觀察時間內觀察到的學生數量A以及在所述觀察的學生中被觀察到發生違紀行為的學生數量B，則h0(t)=B/A。

3.2 回歸系數的估計及模型建立.

本研究使用SPSS 22統計軟件，由于選定的協變量數量不多，采用最大似然估計的向前逐步回歸法進入模型方程，進入方程和從方程剔除的顯著性水平分別為0.05和0.1，模型最終所得的參數估計結果如表2所示。

表2 COX回歸模型中的顯著變量

從表2可以看出，周末是否經常離校和家庭經濟情況對學生的違紀行為有顯著影響，回歸系數均為正值，是危險因素，周末經常離校學生的違紀風險是經常住校學生違紀風險的6倍，而困難家庭學生的違紀風險是不困難家庭學生違紀風險的5倍，這種現象與單招生源結構的復雜性有關，單招生源中家庭困難的學生居多，家庭經濟基礎對學生素質發展十分重要，個人天賦和監護人的素養決定了學生的下限，但經濟基礎決定了學生的發展上限，家庭條件優越的學生往往能獲得更好的教育，個人素質相對于困難家庭的學生往往要高一些。另外，周末不住校的學生經常去酒吧、網吧等社會娛樂場所，甚至參與賭博、詐騙等違法行為，沾染了社會不良風氣，違紀現象經常發生。學生家庭狀況是不可控的，但周末是否經常離校這個變量是可控的(見圖1)，因此，班導師要掌握每周末學生的離校情況，監控離校學生的行為，避免危險事件的發生。

圖1 周末是否經常離校對違紀風險的影響

4 模型建立及診斷違紀風險能力分析

本研究中A=455，B=154，h0(t)=B/A=0.338，β1=1.647，β2=1.897，則建立學生違紀風險預警模型為：

h(t，X)=0.338·e1.647·x6+1.897·x6

為預防違紀現象的發生，利用ROC曲線確定最佳的診斷界限值，最佳界值的確定常用尤登指數，即敏感性+特異性-1，該指數值取最大值處就是最佳的界值，即利用曲線的坐標，可以求得各個坐標點敏感性+特異性-1的值，其最大值對應的就是最佳界值，根據樣本數據計算得臨界值為1。利用風險預警模型計算的結果h作為檢驗變量，違紀結果s作為狀態變量進行ROC分析(見圖2)，ROC曲線下面積為0.784，檢驗P值為0.008，具有統計學意義，表明所建立的模型對學生違紀風險診斷準確度較好。

圖2 模型診斷能力的ROC分析

5 結語

本文利用COX比例風險模型對職業院校學生的違紀行為進行研究，為高校學生科學管理提供了思路。研究發現，影響單招生違紀行為的危險因素是學生的家庭經濟狀況和學生周末是否經常不住校兩個因素，這與單招生源結構的復雜性和職業教育的特殊性有關。單招生源大多來自貧困家庭，自控力差、不愛學習，部分學生身體或心理也存在一些病理癥狀，這種客觀和主觀的雙重不利因素，很容易讓經常不住校的學生受到社會毒瘤的污染，所以，班導師要與經常不住校的學生家長及時溝通，雙方管控學生的去向，預防學生與不良人員或行為接觸。

ROC曲線分析表明，根據學生的家庭經濟狀況和周末是否經常不住校兩個因素診斷學生違紀風險是合適的，班導師要根據學生的家庭信息，并關注周末經常不住校學生的去向，及時采取措施，減少學生違紀現象的發生。