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    基于Logistic回歸模型的大學(xué)生畢業(yè)去向問題研究

    2020-02-21 09:33:24李香琪林莉熊娜娜
    大陸橋視野 2020年1期
    關(guān)鍵詞:因變量薪資考研

    文 / 李香琪 林莉 熊娜娜

    促進(jìn)就業(yè)是民生根本。隨著高校擴(kuò)招和畢業(yè)生人數(shù)的逐年增長(zhǎng),如何在經(jīng)濟(jì)增速逐步放緩、失業(yè)率不斷攀升的大環(huán)境下,促進(jìn)高校畢業(yè)生就業(yè)成為全社會(huì)共同關(guān)注的熱點(diǎn)問題。本文利用Logistic回歸模型,對(duì)某高校在校大學(xué)生畢業(yè)去向進(jìn)行回歸分析,以期總結(jié)出大學(xué)生就業(yè)的主要趨勢(shì)和影響因素,促進(jìn)大學(xué)生更好地就業(yè)。

    一、logistic回歸模型概述

    (一)二分類因變量logistic回歸

    在logistic回歸的應(yīng)用中,很多情況下因變量分為兩種,比如“是”與“否”“計(jì)劃考研”與“畢業(yè)就業(yè)”“先成家”與“先立業(yè)”“步行上班”與“乘公交車上下班”。一般多元回歸模型通常表示如下:

    其中:εi期望為零,yi為0-1型的隨機(jī)變量,其概率的分布如下:

    也就是因變量是0-1型的隨機(jī)變量時(shí),因變量的均值就代表的是給定自變量時(shí),y =1概率的取值。

    (二)參數(shù)形式logistic回歸

    假設(shè)上述模型是多元線性函數(shù),那么方程如下:

    做參數(shù)估計(jì)時(shí),先做如下對(duì)數(shù)變換:

    得到:

    這個(gè)模型它的參數(shù)估計(jì)一共可以分為2種情形,第一,在大樣本的條件下,數(shù)據(jù)分為幾組,每一組的個(gè)數(shù)為ni,由于其設(shè)有異方差性,所以要用加權(quán)的最小二乘法預(yù)估其中參數(shù).當(dāng)樣本量較大時(shí),模型的近似方差為:

    第二,在小樣本下,先把概率函數(shù)合寫為:

    其中 :yi=0,1 ;i=1,2,...,n.于是得到因變量的似然函數(shù):

    然后取自然對(duì)數(shù),再對(duì)照l(shuí)ogistic回歸,得到:

    用極大似然估計(jì)法去預(yù)估參數(shù),不能用封閉的形式,所以考慮迭代法。

    (三)logistic回歸模型估計(jì)

    參數(shù)估計(jì)采用最大似然估計(jì)法,先從總體抽取隨機(jī)樣本,列出似然函數(shù),為了簡(jiǎn)便,兩邊取對(duì)數(shù)再求偏導(dǎo),求出駐點(diǎn),得到似然方程組和迭代公式;再看某些自變量是否對(duì)因變量有影響.即先按實(shí)際意義算,得出對(duì)數(shù)似然函數(shù),對(duì)總體的參數(shù)進(jìn)行整體求偏導(dǎo)數(shù),再令其為零后繼續(xù)估計(jì)參數(shù)。

    二、大學(xué)生畢業(yè)去向的logistic回歸分析

    本文利用某高校在校大學(xué)生對(duì)未來(lái)是就業(yè)還是考研的調(diào)查數(shù)據(jù),從年齡、期望薪資、性別3個(gè)角度探索影響大學(xué)生畢業(yè)去向的因素。用因變量y =1表示畢業(yè)生計(jì)劃考研;y=0表示學(xué)生選擇畢業(yè)后直接工作;x1是期望薪資;自變量x2是大學(xué)生年齡;x3是性別:x3=1表示男性,x3=0表示女性。調(diào)查對(duì)象鎖定為在校本科生,數(shù)據(jù)如下:

    表1

    為詳細(xì)了解大學(xué)生畢業(yè)去向,調(diào)查組在校內(nèi)隨機(jī)抽取了300個(gè)同學(xué)做了意愿調(diào)查,記錄下每個(gè)人的期望薪資、年齡、性別,并詢問每個(gè)同學(xué)畢業(yè)后的打算。

    (一)變量情況統(tǒng)計(jì)

    根據(jù)調(diào)查數(shù)據(jù),按照SPSS操作規(guī)程,依次點(diǎn)擊SPSS相對(duì)應(yīng)的軟件,點(diǎn)擊OK運(yùn)行,得到如下輸出結(jié)果:

    表2

    表2中可以看出,x3的系數(shù)是-2.429,代表以女生為基準(zhǔn),男生打算考研的系數(shù)是-2.429,相比女生少一些。從顯著性看,x1的P值是0.012,遠(yuǎn)小于0.05,代表這個(gè)自變量(期待薪資)對(duì)因變量的影響很顯著.與x1相比,x2的顯著性值為0.235,在置信度為0.05的顯著性檢驗(yàn)下,x2(年齡)對(duì)因變量(是否打算考研)的影響就不顯著,x3(性別)對(duì)是否打算考研的影響也不顯著??梢钥闯?,本科里面女生比男生更傾向于考研,而男生比女生更傾向于直接就業(yè);期望薪資會(huì)影響在校本科生決定是否考研:如果本科生對(duì)未來(lái)的期望薪資高,那么他更傾向于讀研,年齡基本不影響畢業(yè)去向。

    (二)方差分析

    方差分析結(jié)果如下表3所示:

    表3

    表 3中可以看出,F(xiàn)值等于 5.648,大于 1.96;顯著性 sig 值是 0.004,小于 0.05.在 0.05 的置信水平下檢驗(yàn),三個(gè)自變量的共同作用對(duì)因變量的影響是顯著的,顯著性為0.004,小于0.05,說(shuō)明在校本科生的年齡、性別、期望薪資的共同作用對(duì)是否決定考研具有顯著影響。

    (三)相關(guān)性檢驗(yàn)和回歸結(jié)果分析

    相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果如表4:

    表4

    相關(guān)性矩陣中所示的x3與x2相關(guān)系數(shù)為-0.334,說(shuō)明性別和年齡的相關(guān)性不強(qiáng).x1與x2的相關(guān)系數(shù)為0.491,說(shuō)明期望薪資與年齡相關(guān)性也很低,近乎為不相關(guān);x1與x3相關(guān)系數(shù)為-0.645,說(shuō)明性別與期望薪資相關(guān)性也不強(qiáng)。

    從檢驗(yàn)的顯著性表(省略)中可以看出x2的P值為0.235,大于0.05,可以認(rèn)為x2的顯著性檢驗(yàn)不顯著,x2是年齡,決定將其剔除,繼續(xù)用y對(duì)性別與理想薪資兩個(gè)自變量做回歸,得出輸出結(jié)果:

    表5

    表5中,可以看出x1期望薪資對(duì)因變量y的影響是顯著的,SPSS沒有給出Logistic回歸的標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù),對(duì)于Logistic回歸,回歸系數(shù)不能達(dá)到普通線性回歸的標(biāo)準(zhǔn)版的解釋,由此得知,并不一定要計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù).如果要分析回歸方程中每一個(gè)自變量的重要性,可直接對(duì)顯著性的取值進(jìn)行比較。x1(期望薪資)的sig值小,顯著性高,也就說(shuō)明x1期望薪資對(duì)畢業(yè)生的影響更深.當(dāng)然,回歸分析的基本假定是自變量之間沒有較強(qiáng)的多重共線性,即如果3個(gè)自變量(年齡、性別、期望薪資)之間存在多重共線性,那么意味著回歸系數(shù)的大小和顯著性概率就不具有代表性了,這時(shí)要采取一定合適的辦法來(lái)消除多重共線性,比如避免對(duì)單個(gè)參數(shù)t檢驗(yàn)等。

    表6

    表6為擬合起步前模型外的變量的卡方檢驗(yàn),x1(期望薪資)的顯著性值小于0.05,三個(gè)變量的總體顯著性值為0.009,小于0.05,故x1有資格進(jìn)入模型,以上結(jié)果通過(guò)檢驗(yàn)。

    三、促進(jìn)大學(xué)生就業(yè)的對(duì)策建議

    logistic回歸分析結(jié)果表明,計(jì)劃本科結(jié)束后讀研的學(xué)生,期望薪資較高,而期望薪資較低的學(xué)生,傾向于畢業(yè)后直接工作,畢業(yè)去向與性別及年齡關(guān)系不大。說(shuō)明期望薪資對(duì)在校大學(xué)生就業(yè)去向的影響較大,絕大部分同學(xué)會(huì)單一的把薪資高低作為考研還是就業(yè)的抉擇依據(jù),故只有加強(qiáng)全方位的就業(yè)教育,才能解決這種以薪資期望決定就業(yè)去向的局面,促進(jìn)大學(xué)生們更好地就業(yè)。

    (一)培育健康的就業(yè)觀念

    應(yīng)加強(qiáng)對(duì)在校大學(xué)生世界觀、人生觀、價(jià)值觀教育,幫助其樹立起積極健康的、適合自身發(fā)展的就業(yè)價(jià)值觀。應(yīng)鼓勵(lì)學(xué)生結(jié)合自己的專業(yè)、興趣、愛好等,調(diào)整薪資和就業(yè)預(yù)期,選擇合適的就業(yè)崗位,轉(zhuǎn)變一味追求高薪的就業(yè)觀念,減少享樂主義、功利主義、拜金主義等不良風(fēng)氣對(duì)大學(xué)生就業(yè)的消極影響,幫助大學(xué)生樹立起遠(yuǎn)大的職業(yè)理想。

    (二)做好大學(xué)生職業(yè)生涯規(guī)劃教育

    高校應(yīng)從大一開始,就做好大學(xué)生的職業(yè)生涯規(guī)劃教育。根據(jù)大學(xué)生的心理特征、現(xiàn)實(shí)需要、實(shí)踐訴求設(shè)置職業(yè)教育課程體系,滿足不同年齡、不同性別大學(xué)生的學(xué)習(xí)需求。并組建職業(yè)興趣小組,幫助學(xué)生科學(xué)進(jìn)行職業(yè)定位,做好職業(yè)生涯規(guī)劃,積極引導(dǎo)大學(xué)生調(diào)整以薪資要求決定是否考研還是就業(yè)的心態(tài),幫助學(xué)生確定好自己的就業(yè)選擇,以更好地適應(yīng)復(fù)雜多變的就業(yè)環(huán)境。

    (三)加強(qiáng)分類指導(dǎo)并創(chuàng)造更多就業(yè)機(jī)會(huì)

    為促進(jìn)大學(xué)生就業(yè),高校應(yīng)加強(qiáng)對(duì)考研和直接就業(yè)大學(xué)生的分類指導(dǎo),并為大學(xué)生創(chuàng)造更豐富的就業(yè)選擇機(jī)會(huì),幫助他們更好地實(shí)現(xiàn)自己的人生目標(biāo)。高校應(yīng)利用自身的區(qū)域優(yōu)勢(shì),加強(qiáng)與當(dāng)?shù)仄髽I(yè)和用人單位之間的溝通聯(lián)系,為大學(xué)生與用人單位之間架設(shè)更加順暢的溝通橋梁。

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