【畢業(yè)學(xué)位論文】（Word原稿）影響考研成功率的因素分析——以鄭州航空工業(yè)管理學(xué)院為例-統(tǒng)計(jì)教育學(xué)

影響考研成功率的因素分析 以 鄭州航空工業(yè)管理學(xué)院 為例 鄭州航空工業(yè)管理學(xué)院 目錄 摘要 2 一、問題的提出 2 二、相關(guān)研究綜述 3 三、 我校 考研成功率的概況 3 （一）我?？忌煽兛傮w 情況 4 （二） 所報(bào)與所學(xué)專業(yè)一致性的探究 4 （三） 專業(yè)型碩士 5 （四）考研輔導(dǎo)班對整體錄取結(jié)果的分析 5 四、考研 率影響因素的描述性分析 5 （一）政治、英語成績 與 考研 結(jié)果 的分析 5 （二） 平時成績 與錄取結(jié)果 6 （三） 總復(fù)習(xí)時間、每天學(xué)習(xí)時間與錄取結(jié)果的分析 7 （四 ） 固定教室與錄取結(jié)果 8 五、模型的構(gòu)建 8 （一）數(shù)據(jù)來源及變量的選擇與測量 8 （二）研究假設(shè) 9 （三）實(shí)證模型設(shè)計(jì) 10 六、實(shí)證分析與結(jié)論 10 （一）多元線性回歸模型分析 11 （二） 二項(xiàng) 型分析 12 七、啟示及建議 14 參考文獻(xiàn) 16 附錄 17 1 摘要 ：近年來隨著高校本科生招收人數(shù)上漲，就業(yè)難已成為社會的一大難題。一方面高校 畢業(yè) 生就業(yè)競爭日益激烈，而另一方面社會對畢業(yè)生的要求 也 越來越高。面對如此殘酷 的局面，眾 多 的 高校本科畢業(yè)生選擇 了 考研。 隨著 全國高等教育研究生招生規(guī)模 的不斷擴(kuò)大，各高校對于本校的考研率也越來越重視 功 率的高低直接關(guān)乎學(xué)校 的 生源問題， 同時， 越來越多的人 也 把考研 成功 率 作為評價一個學(xué)校教學(xué)質(zhì)量的主要指標(biāo)。如何才能提高本校的考研 成功 率，針對這個問題，本研究項(xiàng)目對 鄭州航空工業(yè)管理學(xué)院 2011年考研情況進(jìn)行 了 問卷調(diào)查 ， 運(yùn)用 多元線性回歸和二項(xiàng) 數(shù)量 模型實(shí)證分析 了 影響考研成功率的因素。結(jié)果表明 ： “ 復(fù)習(xí)期間每天 學(xué)習(xí)時間 ”在兩個模型中都呈現(xiàn)正相關(guān)， “是否報(bào)有考研輔導(dǎo)班”在兩個模型中都呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)， “ 考研復(fù)習(xí)總時間 ” 在兩個模型中都無顯著影響，“平時成績”對“考研總成績”無影響，但對“錄取結(jié)果”起到積極的影響作 用，“擁有固定自習(xí)室 ” 對“考研總成績”有正向影響，但對“錄取結(jié)果”并無明顯影響。 本文的創(chuàng)新之處： 我們不僅利用 考研 的 政治成績、英語成績、復(fù)習(xí)總時間、每天復(fù)習(xí)時間 等一些常規(guī)變量進(jìn)行探究； 同時， 結(jié)合 一般本科院校教學(xué)資源緊張的 特點(diǎn)，將有無固定備考自習(xí)室也納入其中進(jìn)行分析；隨著考研輔導(dǎo)班的大量涌現(xiàn)，其影響作用也不可忽視；平時成績的高低與考研成功率到底有無必然聯(lián)系，也成為了我們關(guān)注的焦點(diǎn)，我們力爭從多方面、更廣泛角度探究考研 成功 率的影響因素， 通過 構(gòu)建 模型，最終得出 更為 符合實(shí)際情況的結(jié)論 。 關(guān)鍵詞 ：考研 成功 率 ； 多元 線性 回歸 ； 二項(xiàng) 、問題 的 提出 從 1999 年開始，我國對本科生實(shí)施擴(kuò)招政策，教育部 統(tǒng)計(jì) 數(shù)據(jù)表明， 20002010 年全國高校畢業(yè)人數(shù)從 107 萬已增至 635 萬人。面對不容樂觀的就業(yè)形勢，畢業(yè)后何去何從是每位高校畢業(yè)生必須慎重考慮的問題。 與此同時，隨著社會主義現(xiàn)代化建設(shè)事業(yè)的迅速發(fā)展 , 改革的不斷深化 , 社會對高層次專門人才的需求 也 日益增加 ,在高素質(zhì)高人才的社會需求與嚴(yán)峻的就業(yè)壓力雙重因素的驅(qū)動下， 考研成為了 眾多 高校畢業(yè)生理想的選擇之一 ， 尤其是 2007年 末、 2008年初的金融危機(jī)爆發(fā) 以后，這種現(xiàn)象 就 更為普遍 。 歷年的考研人數(shù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表明，自 1997年至 2011年的 15年里，中國大學(xué)生的考研人數(shù)由最初的 增長速度高達(dá) 625%。同時，國家也大幅度擴(kuò)大研究生的辦學(xué)層次與規(guī)模，統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示， 2011年全國招收碩士研究生 上年增加 3萬人，漲幅達(dá) 考研受到了高校以及社會上廣大群體的熱力追捧，而應(yīng)屆本科畢業(yè)生在考研大軍 2 中所占 比例 更是 有目共睹。 眾所周知，在校大學(xué)生有充足的 備考 時間、較好的 學(xué)習(xí)生活條件、 優(yōu)越 的考研 備考 氛圍 為 研究生考試做準(zhǔn)備，但我們卻不得不 面對這樣一個事實(shí)，可以說大部分高校的 考研 成功率 與之并不平衡，提升考研 成功 率仍舊是各大高校爭相討論和亟待解決的問題。 雖然各大研招機(jī)構(gòu)擴(kuò)大了碩士研究生的招生人數(shù)，報(bào)錄比也由 1997年的 擴(kuò)招到了 2011年的 3:1，但是考研 成功 率卻并未呈現(xiàn)出明顯變化。 因此， 探究考研成功率低的原因，調(diào)查和分析影響考研 成功 率的因素 ，提出有效 的 解決方案 具有重大意義。 二、 國內(nèi)外 研究綜述 國內(nèi)一些知名學(xué)者對考研 成功 率的影響因素提出了很多的不同方面的觀點(diǎn)。朱 璟 、鄧鵬 等 （ 2006） 認(rèn)為 ,惟有準(zhǔn)確、完整、系統(tǒng)地掌握 高等數(shù)學(xué) 基礎(chǔ)知識 ,靈 活運(yùn)用解題方法 ,注重綜合分析問題和解決實(shí)際問題能力的培養(yǎng) ,才能 在考研中 取得良好的效果 。 王艷潔 （ 2009） 提出加強(qiáng)對學(xué)生的教育和管理 , 采用數(shù)學(xué)分層次教學(xué)法和開設(shè)選修課等措施 對提高考研率有一定的積極作用 。 隋邦平（ 2010）認(rèn)為英語是美術(shù)專業(yè)考研者的瓶頸， 文化理論與外語基礎(chǔ) 是 美術(shù)專業(yè)考研學(xué)生揮之不去的魔咒 。隨教授認(rèn)為 打好基礎(chǔ)，強(qiáng)化訓(xùn)練，深入研究，明確目標(biāo)，有的放矢 ， 在各個環(huán)節(jié)上都好充分的準(zhǔn)備，并且科學(xué)合理地安排協(xié)調(diào)時間，發(fā)揮自己的聰明才智，就一定能取得最終的勝利。 曹滿和黃聯(lián)國 （ 2011） 從 輔導(dǎo)員在新建本科院校學(xué) 生考研工作中可以充分發(fā)揮角色優(yōu)勢 方面出發(fā) , 得出 學(xué)生考研意識、學(xué)習(xí)方法、心理疏導(dǎo)及信息服務(wù)等多方面 因素對考研 起引導(dǎo)作用。 曾智華（ 2011）針對研究生入學(xué)英語考試中英譯漢成績偏低的問題，通過實(shí)例闡述了考研英語中常用的五種實(shí)用翻譯技巧，說明了在翻譯考研英語的被動語態(tài)句時，應(yīng)靈活地采用多種翻譯技巧，才能使譯文通順流暢，更加符合漢語表達(dá)習(xí)慣。 綜上所述，現(xiàn)有文獻(xiàn)通過對考研現(xiàn)狀的調(diào)查，探討了影響考研率的因素，但存在以下不足之處：一是僅通過簡單的描述性統(tǒng)計(jì)方法來分析考研成功率的影響因素，這樣的分析不 夠精確，并且不能確定 其對考研成功率影響的大小；二是沒有對考研 成功 率的影響因素進(jìn)行分類分析或僅從主客觀兩個方面進(jìn)行分析。 基于上述思考，本研究在調(diào)查 問卷 的基礎(chǔ)上，對影響因素進(jìn)行 定性 分析后，進(jìn)一步運(yùn)用 多元 線性 回歸模型和二項(xiàng) 型 對各因素的影響程度及方向進(jìn)行實(shí)證分析，并考察 其 對考研 成功 率的影響。 三、考研成功率的概況 本文采用問卷調(diào)查的方式，以 鄭州航空工業(yè)管理學(xué)院 2011 屆 部分 考研學(xué)生作為調(diào)查對象，對考研情況進(jìn)行了調(diào)查和分析 。 3 （一） 考生 成績總體 情況 調(diào)研結(jié)果顯示， 2011 屆 參加研究生考試共 135 人， 53 人錄取，占所調(diào) 查 全體考生 的 其中 400 分以上有 4 人， 350 分 有 36 人， 300 分 2 人， 300 分以下的僅有一人； 82 人未被錄取，占所調(diào)查的全體考生 350 分 共 10 人， 300 分 的有 39 人， 300 分以下的有 33 人 （如表 1所示）。 表 1 成績 分布 和錄取結(jié)果的列聯(lián)表分析 1 成績 錄取結(jié)果 未錄取 錄取 人數(shù) 橫向比例 人數(shù) 橫向比例 300分以下 33 1 300分 350分 39 12 350分 400分 10 36 400分 及 以上 0 0 4 100% 2 53 由表 1中分析的情況可知，在成績分組中 ,錄取和未錄取的比例都不相同，并且出現(xiàn)了較大的差異，在 400分及以上的成績組中未被錄取的比例為 0，而錄取的比例 高達(dá) 100%；在 350分 400分的成績組中，未被錄取的比例為 而被錄取的成績?yōu)?300分 被錄取的比例為 而被錄取的比例僅為 相對而言，對 于 300分以下的分組中，未被錄取的比例都在 97%以上，這些都說明， 成績的高低對于考研錄取結(jié)果具有很重要的影響作用。 （二） 報(bào)考專業(yè) 與所學(xué)專業(yè)一致性的探究 伴隨著考研大軍的逐步壯大，另外一個現(xiàn)象也尤為引起 了 我們的關(guān)注：越來越多的學(xué)生在研究生的報(bào)考階段并未選擇自己本科階段所學(xué)專業(yè)，而 轉(zhuǎn)為自己所更為喜歡或者社會上更為熱門的專業(yè)。 因此，我組對所調(diào)查的 135 人也進(jìn)行了此項(xiàng)研究。 本科階段所學(xué)專業(yè)與研究生報(bào)考專業(yè)相同的共計(jì) 100 人，不同的有 35人，比例高達(dá) 根據(jù)問卷調(diào)查的情況，我們可以看出財(cái)會類、語言類以及經(jīng) 濟(jì)類等眾多專業(yè)的考生所報(bào)與所學(xué)專業(yè)基本一致，并未有過多的變化；而數(shù)理類等較少專業(yè)的考生選擇了報(bào)考其他專業(yè)。 （如表 2 所示）。 由表 2 的結(jié)果可以看出，一方面，縱向比例顯示：無論是未被錄取還是被錄取的學(xué)生，其所報(bào)與所學(xué)專業(yè)相同的比例更大，分別為 而所1 列聯(lián)表分析又稱為交叉分組下的頻數(shù)分析 ,主要分析多個變量不同取值下的分布 ,掌握多變量的聯(lián)合分布特征 ,進(jìn)而分析變量之間的相互影響和關(guān)系。 4 報(bào)與所學(xué)專業(yè)不同的比例則較低，僅占 這說明，雖然跨考在當(dāng)下受到熱捧，但更多的學(xué)生在報(bào)考時還是選擇了與自己所學(xué)相同的專業(yè)。另一方面，橫向比例顯示：所報(bào)與所學(xué)專業(yè)不同的 35 人中，有 20 人成功考取研究生學(xué)位，占到 這說明，跨考對于考研成功率并不是絕對性的障礙。 表 2 所報(bào)與所學(xué)專業(yè)是否一致 的列聯(lián) 表 分析 報(bào)考專業(yè)與所學(xué)專業(yè) 錄取結(jié)果 未錄取 錄取 人數(shù) 縱向 比例 橫向比例 人數(shù) 縱 向比例 橫向比例 相同 67 67% 33 33% 不同 15 20 （三）專業(yè)型碩士 伴隨著 2010 年 1 月教育部對研究生結(jié)構(gòu)進(jìn)行了 調(diào)整 ，在 2009 年總碩士研究生人數(shù)不變的基礎(chǔ)上， 2010 年 國家減少學(xué)術(shù)型碩士 名，名，并且計(jì)劃往后幾年繼續(xù)減少學(xué)術(shù)型碩士名額用以增加全日制專業(yè)型碩士。教育部計(jì)劃往后幾年逐漸達(dá)到全日制專業(yè)型和全日制學(xué)術(shù)型碩士比例為 7：3。因此越來越多的人選擇了專業(yè)型碩士研究生，在我們所調(diào)查的 53 名被錄取的考生中，有 13 人為專業(yè)型碩士，所占比例達(dá)到 （四）考研輔導(dǎo)班對整體錄取結(jié)果的分析 隨著 就業(yè)壓力的不斷加大和研究生就業(yè)平臺的相對寬廣 ， 更多的畢業(yè)生選擇了 考研，一些人 也 由此 看 到 了 商機(jī)，越來越多 的 考研輔導(dǎo)機(jī)構(gòu)遍布了各大高校。但是考研輔導(dǎo)班的成效究竟如何，值得深入的探究和分析。因此，我組對此 也進(jìn)行了相關(guān)的分析。 分析結(jié)果顯示，所調(diào)查的 135 人中， 55 人未報(bào)考研輔導(dǎo)班，其余的 80 人均報(bào)有考研輔導(dǎo)班。在考取研究生的 53 人中，報(bào)考研輔導(dǎo)班的人數(shù)共計(jì) 27 人（包括單科與全程），所占比例近 50%，說明考研輔導(dǎo)班對于考研是否成功并無決定性的影響 。 四、 影響 考研 率因素的描述性分析 影響考研成功率的因素眾多，只有選擇出與考研成功率關(guān)系密切的變量，才能構(gòu)建出科學(xué)合理的模型。首先對這些變量 和考研成功率之間的關(guān)系進(jìn)行描述性分析。 （一） 政治、英語成績與考研 結(jié)果的分析 圖 1、圖 2 是考研 政治、英語成績與錄取結(jié)果的三維簇狀柱 形圖 ，可以明顯看出， 被錄取的考生中政治、英語成績的 中位數(shù) 均高于其他 考生，即可以得出結(jié) 5 論：政治、英語成績的高低直接關(guān)乎錄取結(jié)果 。 0102030405050分以下 5050分以上錄取未錄取圖 1 考研政治 成績 與錄取結(jié)果的三維簇狀柱形圖 01020304055分以下 5550分以上錄取未錄取圖 2 考研 英語成績 與錄取結(jié)果的三維簇狀柱形圖 （二） 平時成績與錄取結(jié)果 圖 3所示為平時成績與錄取結(jié)果的頻數(shù)分布直方圖 ，可以明顯看出， 被錄取的考生 的平時成績主要集中于 755分以上，并且兩個區(qū)間的人數(shù)基本相當(dāng) ；而未被錄取的學(xué)生的平時成績則主要集中在 75一區(qū)間。由此可見，平時成績的高低并不能決定 考研最終的成敗。 6 010203040506 5 分以下 655 5 分以上錄取未錄取圖 3 平時 成績 與錄取結(jié)果的頻數(shù) 分布直方圖 （三） 總復(fù)習(xí)時間、每天學(xué)習(xí) 時間與錄取結(jié)果的分析 圖 4 是考研總復(fù)習(xí)時間、每天復(fù)習(xí)時間與錄取結(jié)果的箱線圖 ，可以明顯看出，被錄取的考生中的總復(fù)習(xí)時間、每天復(fù)習(xí)時間的 中位數(shù) 均高于其他考生， 分析圖表可知，總復(fù)習(xí)時間、每天學(xué)習(xí)時間越長，總體的的成績越好，錄取結(jié)果相應(yīng)的也越理想。 即可以得出結(jié)論：總復(fù)習(xí)時間、每天復(fù)習(xí)時間的長短與 錄取結(jié)果有直接的關(guān)系。 9 . 07 . 56 . 04 . 53 . 01 2 . 01 0 . 59 . 07 . 56 . 0準(zhǔn) 備 時 間 m , 0 準(zhǔn) 備 時 間 m , 1學(xué) 習(xí) 時 間 h , 0 學(xué) 習(xí) 時 間 h , 1準(zhǔn) 備 時 間 、 學(xué) 習(xí) 時 間組 塊 變 量 : 考研 總復(fù)習(xí)時間、 每天學(xué)習(xí)時間與錄取結(jié)果的箱線圖 7 （四） 固定教室 與錄取結(jié)果 作為一般的本科院校且新校區(qū)正在建設(shè)，學(xué)校內(nèi)教學(xué)資源相對緊張， 考研自習(xí)室較少，而眾多考生又都希望擁有固定的學(xué)習(xí)備考地點(diǎn)，以期望有良好的學(xué)習(xí)氛圍和備考條件。為探究固定自習(xí)室的有無與考研結(jié)果有無必然聯(lián)系和直接影響，現(xiàn)對我們所調(diào)查的 135 個樣本做此項(xiàng)研究，數(shù)據(jù)顯示： 135 人中有 101 人有固定自習(xí)室，占其總體的 被錄取的 53 人中有 45 人有固定自習(xí)室，其比例高達(dá) 未被錄取的 82人中有 56人有固定自習(xí)室， 占其總體的 相對較 低。由此可見，擁有固定自習(xí)室對考研的結(jié)果有顯著的影響。 五 、模型的構(gòu)建 （一）數(shù)據(jù)來源及變量的選擇與測量 本文的數(shù)據(jù)選自 2011 年 5 月 “ 鄭州航空工業(yè)管理學(xué)院 2011 屆畢業(yè)生考研情況調(diào)查”的數(shù)據(jù)。該調(diào)查采用 抽樣 調(diào)查方式，調(diào)查對象為 2011 屆本科畢業(yè)生，調(diào)查范圍為 我 校 部分 院系及專業(yè)。該調(diào)查 共發(fā)放問卷 200 份，回收 156 份問卷 ，其中 有效 問卷 135 份 。 1因變量的選擇與測量 本文將考研情況調(diào)查過程中 的 “ 考研總 成績”（ Y ）和 “錄取結(jié)果”（ L ）兩個 變量作為因變量來描述我?？佳星闆r的好壞。 Y 通過被調(diào)查者對“ 您考研的總分成績 ”這個 選擇題 的回答來完 成 ，我們將其總分成績劃分為 4 個分?jǐn)?shù)段，分別為： 300 分及以下、 300、 350以及 400 分以上，并根據(jù)其組中值進(jìn)行數(shù)據(jù)錄入。 L 通過被調(diào)查者對“ 您的研究生錄取學(xué)校及專業(yè)”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(yīng)學(xué)校及專業(yè) 的 記為 1。可知， L 是一個二元選擇變量。 2自變量的選擇與測量 在“考研總成績”模型中， 選取 “考研復(fù)習(xí) 總 時間”、 “考研復(fù)習(xí)期間每天學(xué)習(xí)時間”、 “是否 報(bào)有 考研輔導(dǎo)班” 、 “有無固定考研自習(xí)室”以及“平時成績”五 個變量來測量影響考研 總成績的 因素 ，并將其分別記為： “ 、 “ 、“ 、 “ 、 “ 對考研復(fù)習(xí) 總時間的調(diào)查，問卷設(shè)計(jì)了四 個區(qū)間段： 3 個月及以 內(nèi) 、 4 6 個月、 7 8 個月、 9 個月及以上。對考 研期間每天復(fù)習(xí)時間的調(diào)查，問卷共設(shè)有五個區(qū)間段： 6 小時以下、 6時、 8時、 10時以及 12 小時以上。 對 是否報(bào)有考研輔導(dǎo)班的調(diào)查，問卷設(shè)計(jì)了五個 選項(xiàng) ：“全程報(bào)班”、“政治單科”、“英語單科”、“數(shù)學(xué)單科”以及“沒有報(bào)班” ，在兼顧測量的準(zhǔn)確性和精簡性的情況下，本文將五 個 選項(xiàng)合并為兩種選擇：“報(bào)班”及 “沒 有 報(bào)班”。 如果被調(diào)查者選擇了“ 沒有報(bào)班 ”這個選項(xiàng)，則 8 =0，否則 1。 “有無固定考研自習(xí)室” 是二元選擇變量 ， 如果被調(diào)查者選擇了“ 沒有固定自習(xí)室 ”這個選項(xiàng)，則 0，否則 1。 對平時成績的調(diào)查，問卷共設(shè)有四個選擇項(xiàng)： 65 分以下、 65、 75以及85 分以上。 在“錄取結(jié)果”模型中，將“考研總成績” 、 “考研復(fù)習(xí) 總 時間”、 “考研復(fù)習(xí)期間每天學(xué)習(xí)時間”、 “是否 報(bào)有 考研輔導(dǎo)班” 、 “有無固定考研自習(xí)室”以及“平時成績”六個 變量來測量影響 錄取結(jié)果的 因素 ，其設(shè)定與 “考研總成績”模型中一致。 （二）研究假設(shè) 由前述可知，本研究用兩個變量測量學(xué)生的考研情況： 一是 “ 考研總 成績”，總分?jǐn)?shù)越高，說明考試結(jié)果越好。二是考研的 “錄取結(jié)果” ，若被錄取，則說明考研結(jié)果好。 考研成功率低已然是不爭的事實(shí)，而 對于二本類院校的考生而言，考研難度則 更為突出。一方面，本科階段就讀學(xué)?？赡懿o碩士點(diǎn)，考生無法獲得“直升本校研究生較為容易”這一優(yōu)勢，并且保送及推免名額少之又少；另一方面， 學(xué)生所報(bào)考的學(xué)校排名越靠前或報(bào)考的專業(yè)越熱門 ，專業(yè)課考試難度加大，會降低考研 成績 ，同時 報(bào)考的人數(shù)會越多，導(dǎo)致錄取分?jǐn)?shù)越高，從而降低考研成功率。 對于影響考研 總成績 的 因素中， 考研復(fù)習(xí)總時間越長，每天學(xué)習(xí)時間越長，擁有固定考研自習(xí)室， 考研總成績 越高 ，而 是否參加考研輔導(dǎo)班、平時成績 的高低都對最終的 考研總成績 并無直接 影 。因此 ，本研究預(yù)期 “ 考 研復(fù)習(xí)總時間”、“每天學(xué)習(xí)時間”、“擁有固定考研自習(xí)室” 在我?？忌佳?總成績中占有重要的地位， “是否報(bào)有考研輔導(dǎo)班”、“平時成績”在我?？忌佳?總成績 中并不占有重要的地位 。 故在對變量進(jìn)行賦值的基礎(chǔ)上，有假設(shè) 1、 假設(shè) 2： 假設(shè) 1： “ 考研總 成績”模型中， “考研復(fù)習(xí)總時間”、“每天學(xué)習(xí)時間”、“擁有固定考研自習(xí)室” 有正向影響。 假設(shè) 2： “ 考研總 成績” 模型中， “是否報(bào)有考研輔導(dǎo)班”、“平時成績”無影響 。 本研究認(rèn)為， 錄取結(jié)果與考研總成績并非等同關(guān)系 ，“考研復(fù) 習(xí)總時間”、“每天學(xué)習(xí)時間”、“擁有固定考研自習(xí)室”、“是否報(bào)有考研輔導(dǎo)班”、“平時成績”對二者的影響并不一定完全相同， 故有假設(shè) 3 及假設(shè) 4： 假設(shè) 3：在“錄取結(jié)果”模型中， “每天學(xué)習(xí)時間”、“擁有固定考研自習(xí)室”有正向影響。 假設(shè) 4：在“錄取結(jié)果”模型中， “考研復(fù)習(xí)總時間”、 “是否報(bào)有考研輔導(dǎo)班”、“平時成績”無影響。 9 （三）實(shí)證模型設(shè)計(jì) 在具體模型設(shè)計(jì)方面，本文分別選用多元線性回歸模型與二元選擇模型中的型研究影響我校畢業(yè)生考研 率的的因素 。 本研究著重關(guān)注 “考研復(fù)習(xí) 總 時間”、 “考研復(fù)習(xí)期間 每天學(xué)習(xí)時間”、 “是否報(bào)有 考研輔導(dǎo)班” 、 “有無固定考研自習(xí)室”以及“平時成績”等 因素對考研成功率的影響。 但是，一方面，由于變量間可能存在多重共線性，在模型的構(gòu)建中，會造成模型設(shè)定不準(zhǔn)確，甚至出現(xiàn)嚴(yán)重的偏差；另 一方面 ， 交互影響變量很多 ，在分析時極不方便。因此， 為了解決此問題，同時又可以 消除多重共線性因素對模型的影響。我們采用 “逐步回歸” 的分析方法，將存在高度共線性的變量 從模型中剔除，進(jìn)而得出科學(xué)合理的模型。 1模型設(shè)計(jì) ：多元線性回歸模型 0 1 2 3 4 5Y X X X X X （ 1） 上 式 （ 1）中 ， Y 表示被解釋變量 “ 考研總成績 ” ，0表示截距項(xiàng)， u 表示隨機(jī)擾動項(xiàng)， 1X 、 2X 、 3X 、 4X 、 5X 分別表示 “考研復(fù)習(xí)總時間”、“考研復(fù)習(xí)期間每天學(xué)習(xí)時間”、“是否報(bào)有考研輔導(dǎo)班”、 “有無固定考研自習(xí)室”以及“平時成績”，即“ “ “ “ “ 、 、 、 、 分別表示 對應(yīng)變量的 回歸系數(shù) 。 2模型設(shè)計(jì) ：二項(xiàng) 歸模型 0 1 2 3 4 5L X X X X X （ 2） 上式 （ 2） 中， 2 2 11 1 1 P r o b Y n L nP r o b Y P，2錄取結(jié)果 ” ，由于它是一個二分類變量，本文選取二元選擇模型中的 錄取結(jié)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(shù)1會比率的對數(shù) L 稱為對數(shù)單位。回歸系數(shù)的意義是：解釋變量每變動一個單位，對數(shù)單位 L 的平均變化量，然而我們研究的目的不是對數(shù)單位 L ，而是概率 P 。0代表截距項(xiàng)， u 代表隨機(jī)干擾項(xiàng)， 1X 、 2X 、 3X 、 4X 、 5X 分別代表變量“ “ “ “ “ 、 、 、 、 分別代表 1X 、2X 、 3X 、 4X 、 5X 的回歸系數(shù)。 回歸系數(shù)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(shù)的符號上來判斷：如果回歸系數(shù)為正，表明解釋變量越大， 2Y 取 1 的概率越大；反之，如果回歸系數(shù)為負(fù)，表明相應(yīng)的概率越小。 六、實(shí)證分析與結(jié)論 10 利用 2011 年畢業(yè)生考研情況調(diào)查的數(shù)據(jù)資料 ,選擇運(yùn)用 別對多元線性模型、二元 型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。本文構(gòu)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(yù)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 ”。 （一） 多元線性回歸模型分析 多元線性回歸模型主要針對假設(shè) 1 以及假設(shè) 2，探究“考研總成績”這一模型中各變量的影響作用。 為驗(yàn)證各變量之間的共線性問題，我們采用“逐步回歸法” 中“前向逐步回歸” 進(jìn)行探究和分析 ，結(jié)果見 表 3。 表 3 回歸系數(shù)及顯著性檢驗(yàn) 步驟 1 2 3 常量 X 回歸系數(shù) 37 46 53 t 值 值 X 回歸系數(shù) 165 162 t 值 值 X 回歸系數(shù) t 值 值 據(jù)表三可知，逐步回歸的第一步中， 自變量 2X 與因變量的回歸系數(shù)的 小于 顯著性水平 =以我們認(rèn)為該回歸系數(shù)顯著不為 零，則進(jìn)行下一步回歸。同樣道理，第二步以及第三步回歸模型中各變量回歸系數(shù)所對應(yīng)的 P 值也都小于顯著性水平 =認(rèn)為所有的回歸系數(shù)均顯著不為零。因此，我們可以寫出最終的回歸方程 ： 2 3 4- 5 7 . 2 3 5 3 1 2 4 + 1 6 2Y X X X 由模型 得出的回歸方程可知，“考 研總成績 ” Y 與 “復(fù)習(xí)期間每天 學(xué)習(xí)時間 ”2X 及“有無固定自習(xí)室” 4X 呈正相關(guān)，與“ 是否報(bào)有 考研輔導(dǎo)班” 3X 呈負(fù)相關(guān) ， 而“考研復(fù)習(xí)總時間” 1X 與“平時成績” 5X 并未進(jìn)入模型， 說明 “考研復(fù)習(xí)總 時間” 1X 與“平時成績” 5X 對“考 研總成績 ” Y 并無顯著影響。 11 根據(jù)模型的回歸結(jié)果，同時參考我組之前做出的假設(shè)，我們可以得出結(jié)論：假設(shè) 1 中“復(fù)習(xí)期間每天 學(xué)習(xí)時間 ”以及“有無固定自習(xí)室”對“考 研總成績 ”有正向影響得到驗(yàn)證，同時，假設(shè) 2 中 “平時成績” 對“考 研總成績 ”無影響也得到了驗(yàn)證，而假設(shè) 1 中 “考研復(fù)習(xí)總時間” 對“考 研總成績 ”的影響估計(jì)有誤，實(shí)際上并無影響，假設(shè) 2 中“是否報(bào)有考研輔導(dǎo)班”對“考 研總成績 ”的影響則并不是我們實(shí)現(xiàn)所預(yù)料的無影響，而是呈現(xiàn)了負(fù)相關(guān)。 針對假設(shè) 1 中 “考研復(fù)習(xí)總時間” 對“考 研總成績 ”的影響估計(jì)有誤，我們通過與周圍老師及同學(xué)的溝通認(rèn)為：考研復(fù)習(xí)總時間過長會導(dǎo)致考生疲憊心理的加重，壓力過大，學(xué)習(xí)效率下降，因而影響最終的考研總成績；但考研復(fù)習(xí)總時間若過短，知識無法完全了解及掌握，知識框架無法構(gòu)建 完整 ，會導(dǎo)致學(xué)習(xí)根基不穩(wěn)定， 學(xué)生會有怯考的心理， 從而嚴(yán)重影響考研總成績。因此，考研復(fù)習(xí)總時間因人而異，考生應(yīng)根據(jù)自己的學(xué)習(xí)能力及狀態(tài)進(jìn)行調(diào)整，合理安排時間， 才能使 最終的 考研總成績盡如人意。 針對假設(shè) 2 中“是否報(bào)有考研輔導(dǎo)班”對“考 研總成績 ”的影響 與我們的預(yù)想有較大差別 ， 我們走訪部分學(xué)生了解到：一方面，從時間上來講，眾多考研輔導(dǎo)機(jī)構(gòu)課程安排較為密集，學(xué)生無法當(dāng)堂吸收全部知識及內(nèi)容，導(dǎo)致了時間的流失及內(nèi)容的浪費(fèi)，另一方面，從內(nèi)容上來講，眾多考研輔導(dǎo)機(jī)構(gòu)的課程安排與考生自己的規(guī)劃有所沖突，使得很多學(xué)生的學(xué)習(xí)效率有所下降。因此，是否應(yīng)該參加考研輔導(dǎo)班，考生應(yīng)當(dāng)結(jié)合自身情況深思熟慮之后再做決定。 由此可見 ，提高考研成功率，每天的復(fù)習(xí)時間以及擁有固定考研自習(xí)室至關(guān)重要，而 復(fù)習(xí)總時間及是否報(bào)考研 輔導(dǎo)班則因人而異，無需當(dāng)做必備的因素。 （二） 二項(xiàng) 型分析 所 謂 型，或者說 歸模型， 主要用于 兩分類的 響 應(yīng)變量 即因變量擬合 一個回歸方程，可概率的取值在 0間，回歸方程的 因 變量取值可是在實(shí)數(shù)集中，直接做會出現(xiàn) 0圍之外的不可能結(jié)果。 我們利用二項(xiàng) 型主要針對假設(shè) 3 以及假設(shè) 4，探究“錄取結(jié)果”這一模型中各變量的影響作用。 利用 件運(yùn)行結(jié)果得到 二元 型 中的參數(shù)估計(jì)結(jié)果和參數(shù)的 顯著性檢驗(yàn)結(jié)果。 如表 4 和表 5 所示，可知二元 型 為： 1 2 3 4 51 7 . 1 0 0 . 0 9 8 0 . 4 7 1 . 3 2 0 . 5 3 + 0 . 1 5L X X X X X 依據(jù) 表 4 的結(jié)果 ， 分析回歸系數(shù)是否通過檢驗(yàn) ：第一個和第四 個回歸系數(shù) %，表明顯著為零，可以刪除這兩個變量 。 模型的擬合優(yōu)度檢驗(yàn)結(jié)果見表 5。三種方法的 P 值均大于 能拒絕實(shí)際值與預(yù)測值一致的假設(shè)，說明模型具有較好的擬合優(yōu)度。 12 表 4 二元 1） 自變量 系數(shù) 標(biāo)準(zhǔn)差 優(yōu)勢比 下限 上限 常量 1X X X 5 模型 的擬合優(yōu)度 檢驗(yàn) （ 1） 方法 卡方 自由度 P 9 差 9 1X 與 4X 剔除后，再次 利用 件運(yùn)行結(jié)果得到 二元 型中的參數(shù)估計(jì)結(jié)果和參數(shù)的顯著性檢驗(yàn)結(jié)果。（如表 6 所示） 表 6 二元 型參數(shù)估計(jì)與檢驗(yàn)結(jié)果 （ 2） 自變量 系數(shù) 標(biāo)準(zhǔn)差 優(yōu)勢比 下限 上限 常量 2X 據(jù) 表 6 的結(jié)果 ，所有變量的 P 值均小于 5%，表明 各回歸系數(shù) 顯著 不 為零，無需刪除變量。 且模型擬合優(yōu)度也通過檢驗(yàn)， 模型得到優(yōu)化。 表 7 模型 的擬合優(yōu)度 檢驗(yàn) （ 2） 方法 卡方 自由度 P 0 差 26 9896 20 型的擬合優(yōu)度檢驗(yàn)結(jié)果見 表 7。 三種方法的 P 值均大于 能拒絕實(shí) 13 際值與預(yù)測值一致的假設(shè)，說明模型具有較好的擬合優(yōu)度。 可以得出最終的 二元型 ： 2 3 51 7 . 7 4 0 . 5 3 1 . 3 2 + 0 . 1 7L X X X 由模型的檢驗(yàn)結(jié)果可知，將 1X 和 4X 兩個變量剔除，保留 2X 、3可認(rèn)為，對于“錄取結(jié)果 ”而言， “考研復(fù)習(xí)總時間” 和 “ 擁有固定自習(xí)室 ” 基本沒有影響， “考研復(fù)習(xí)期間每天學(xué)習(xí)時間” 以及“平時成績” 對其有正向影響 作用。 而 “是否報(bào)有考研輔導(dǎo)班”與其負(fù)相關(guān)。 根據(jù)模型的回歸結(jié)果，同時參考之前的假設(shè)，我們可以得出結(jié)論：假設(shè) 3 中“復(fù)習(xí)期間每天 學(xué)習(xí)時間 ”對“錄取結(jié)果”有正向影響得到驗(yàn)證，同時，假設(shè) 4中 “ 考研復(fù)習(xí)總時間 ” 對“錄取結(jié)果”無影響也得到了驗(yàn)證，而假設(shè) 3 中“是否擁有固定自習(xí)室 ” 對“錄取結(jié)果”的影響估計(jì)有誤，實(shí)際上并無影響，假設(shè) 4中“是否報(bào)有考研輔導(dǎo)班”對“ 錄取結(jié)果 ”的影響則并不是我們實(shí)現(xiàn)所預(yù)料的無影響， 而是呈現(xiàn)了負(fù)相關(guān)，“平時成績” 對“錄取結(jié)果”的影響則并不是我們實(shí)現(xiàn)所預(yù)料的無影響，而是呈現(xiàn)了正相關(guān)。 針對假設(shè) 3 中“是否擁有固定自習(xí)室 ” 對“錄取結(jié)果”的影響估計(jì)有誤 ，我組認(rèn)為：眾多考生對考研自習(xí)室有一些懼怕心理，認(rèn)為固定的考研自習(xí)室氣氛凝重，壓力很大，從而轉(zhuǎn)為了流動的自習(xí)室進(jìn)行備考。但是仁者見仁智者見智，適合自己的才是最有效的，并且在“錄取結(jié)果”中，成績并不是全部的影響因素，所以，對自習(xí)室的看法也就不見相同。 針對假設(shè) 4 中“是否報(bào)有考研輔導(dǎo)班”對“錄取結(jié)果”的影響則并不是我們實(shí)現(xiàn)所預(yù)料的無影響，而是呈現(xiàn)了負(fù) 相關(guān) 這一現(xiàn)象，根據(jù)“考研總成績”模型的分析結(jié)果可以看出，考研輔導(dǎo)班對最終的成績因人而異，而考研的總成績又恰恰是錄取時的重要考量因素之一。因此，此結(jié)論應(yīng)與“考研總成績”模型的分析結(jié)果相同。 針對假設(shè) 4 中“平時成績”對“錄取結(jié)果”的影響則并不是我們實(shí)現(xiàn)所預(yù)料的無影響，而是呈現(xiàn)了正相關(guān) 這一現(xiàn)象，經(jīng)分析認(rèn)為：錄取結(jié)果不僅包括考研的最終筆試成績，也包含一定比例的復(fù)試成績， 各院校的復(fù)試則著重在專業(yè)課和英語的考核上，而 專業(yè)課 與英語水平的高低往往通過平時成績反映出來。因此，平時成績在最終的錄取結(jié)果上有很顯著的正向影響。 七 、啟示及建議 綜合以上分析 可以看出：“ 復(fù)習(xí)期間每天 學(xué)習(xí)時間 ”在兩個模型中都呈現(xiàn)正相關(guān)， “是否報(bào)有考研輔導(dǎo)班”在兩個模型中都呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)， “ 考研復(fù)習(xí)總時間 ”在兩個模型中都無顯著影響，“平時成績”對“考研總成績”無影響，但對“錄 14 取結(jié)果”起到積極的影響作用，“擁有固定自習(xí)室 ” 對“考研總成績”有正向影響，但對“錄取結(jié)果”并無明顯影響。針對以上結(jié)論，這里給出幾點(diǎn)關(guān)于提高考研成功率的建議： 通過分析可知，考研復(fù)習(xí)總時間不宜過長也不宜過短，合理調(diào)整自己的復(fù)習(xí)步驟， 制定適宜自己的復(fù)習(xí)計(jì)劃，按部就班最重要 。而每天的學(xué)習(xí)時間也要控制在合理范圍內(nèi)，過長容易疲倦，導(dǎo)致壓力過大，若是過短又會產(chǎn)生松懈的心理，總之，適合自己的才是最棒的，愿各位研友謹(jǐn)記。 無論有無固定自習(xí)室的影響作用如何，不可否認(rèn)的是有一個穩(wěn)定的備考環(huán)境、舒適的備考氛圍，在考研路上的積極作用只多不少。不用每天輾轉(zhuǎn)于教學(xué)樓去尋找教室，有一個屬于自己的、穩(wěn)定的備考空間是很必要的。不乏有些同學(xué)會對考研自習(xí)室有恐懼心理，認(rèn)為自習(xí)室的氣氛過于緊張，但仁者見仁智者見智，把自己的心態(tài)調(diào)整到最佳位置，在考研路上也會大大加分。 輔導(dǎo)班 因人而異 從模型的分析結(jié)果已經(jīng)可以看出，輔導(dǎo)班的作用并非我們之前所預(yù)想的情況。很多同學(xué)都是抱著人云亦云的態(tài)度參加的考研輔導(dǎo)班，認(rèn)為別人都報(bào)班，我若不報(bào)肯定會有損失，殊不知輔導(dǎo)班并未人人合適。要結(jié)合自己的情況，理性的做出判斷。 雖然平時成績并不能決定最終的考研結(jié)果，但平時成績至少可以表明一個人的學(xué)習(xí)態(tài)度，而這一點(diǎn)也越來越受到廣大學(xué)校的關(guān)注和認(rèn)同。并且，考研不比高考，只要筆試成績高就可以高枕無憂，復(fù)試成績也在錄取結(jié)果中占有一定的比例，雖不大，但不容忽視。學(xué)校無法完全了解一個同學(xué)大學(xué) 四年的所有經(jīng)歷和過往，因而，他更愿意通過一些更為直觀的東西洞察這一切，平時成績作為參照當(dāng)之無愧。所以，不論畢業(yè)后的方向是考研還是工作，扎實(shí)自己的文化知識基礎(chǔ)，打牢知識根基，是很必要的。 雖然我們的調(diào)查并未將此項(xiàng)因素作為研究對象，但從其他各因素中我們也可略知一二。過分的緊張會讓自己疲憊不堪，不戰(zhàn)而敗，過分的放松會讓我們怠慢松懈，所以如何調(diào)整好自己的心態(tài)，決定了事情的基本走向 。相信廣大研友一定有此能力，將自己的各項(xiàng)指標(biāo)調(diào)節(jié)到最佳狀態(tài)，從而在最終的戰(zhàn)場上大獲全勝。 此項(xiàng)研究由于組員能力水平 及調(diào)查范圍有限，論文中若有不妥之處還望海涵，謹(jǐn)以此論文獻(xiàn)給眾多研友，希望大家在考研路上更為堅(jiān)定的實(shí)現(xiàn)夢想。 15 參考文獻(xiàn) 及書目 ： ） 黃聯(lián)國 . 輔導(dǎo)員對新建地方本科院校學(xué)生考研的引導(dǎo)作用 J. 泉州師 范學(xué)院資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院 ， 2011（ 3）。 學(xué)生考研數(shù)學(xué)的現(xiàn)狀分析及對策探討 J2009（ 27） . 鄧鵬 J 2006（ 9）。 5. 計(jì)分析從入門到 精通 6. 計(jì)分析教程 16 附錄 問卷調(diào)查原始數(shù)據(jù) 政治 英語 準(zhǔn)備時間 m 學(xué)習(xí)時 間 h 有無固定 自習(xí)室 平時成績 有無報(bào)班 總分 y 1 0 3 6 0 80 0 275 0 2 11 1 70 1 275 0 3 0 5 7 1 85 0 375 0 4 0 9 11 0 85 1 325 0 5 0 1 0 80 1 275 0 6 0 3 7 1 80 0 275 0 7 0 9 9 1 80 0 275 0 8 0 5 12 0 70 0 275 0 9 0 5 7 1 70 1 275 0 10 0 5 6 1 70 0 325 0 11 0 5 9 1 85 1 325 0 12 0 1 80 1 325 0 13 0 0 65 1 325 0 14 0 0 80 1 325 0 15 0 1 85 1 275 0 16 . . 5 9 1 85 0 275 0 17 0 0 80 1 375 0 18 0 1 80 0 375 0 19 0 5 7 1 80 1 375 0 20 0 1 85 1 375 0 21 0 1 80 1 375 0 22 0 5 7 1 85 0 375 0 23 0 0 70 0 375 0 24 1 1 80 1 325 0 25 12 1 85 0 325 0 26 11 0 70 1 325 0 27 1 85 1 325 0 28 9 0 65 1 325 0 29 7 1 80 1 325 0 17 30 0 9 9 0 85 1 325 0 31 11 1 80 1 325 0 32 9 1 70 1 325 0 33 0 85 1 325 0 34 0 5 7 1 80 1 325 0 35 0 1 70 0 325 0 36 0 1 1 80 0 325 0 37 0 9 11 1 80 1 325 0 38 0 5 7 0 80 1 325 0 39 0 1 80 1 275 0 40 0 3 11 0 70 1 275 0 41 0 1 85 1 275 0 42 0 1 80 1 275 0 43 6 0 80 0 275 0 44 0 5 7 0 70 0 275 0 45 0 5 6 0 80 1 275 0 46 0 5 6 1 70 0 275 0 47 0 9 6 0 70 0 275 0 48 6 0 70 0 275 0 49 0 5 6 0 70 0 275 0 50 0 1 80 1 275 0 51 0 5 9 1 80 1 275 0 52 0 5 11 1 70 1 275 0 53 0 5 9 1 80 1 275 0 54 7 1 80 1 275 0 55 0 1 80 1 275 0 56 0 5 7 1 70 0 275 0 57 0 1 80 0 325 0 58 0 9 11 1 80 1 325 0 59 0 1 80 1 60 0 0 80 0 325 0 61