基于降維方法的大學生自我目標實現(xiàn)情況量化評價模型

王聰珊 王渭杰 蔡曉婷 高鈺博 黃初

摘要：隨著經(jīng)濟發(fā)展，社會對于高等教育人才的數(shù)量需求日益增長。而大學生作為一個特殊的群體，其發(fā)展備受關注?；趩柧碚{查的數(shù)據(jù)，本文利用關聯(lián)性規(guī)則進行了數(shù)據(jù)挖掘，發(fā)現(xiàn)了對自身目標完成情況較好的人群一般成績在前20%，處于大三階段，并且每日為實現(xiàn)目標花費三小時以上。然后基于主成分分析的影響因素進行降維，得到四個準則層：個體學習因素、個體內部因素、目標因素、外界因素?；趯哟畏治龃_定因素權值，確定五個判斷矩陣，均通過一致性檢驗，最后得到各影響因子評價值的計算公式。

關鍵詞：大學生目標實現(xiàn)情況;關聯(lián)規(guī)則挖掘;主成分分析;層次分析

一、引言

大學生作為一個特殊的群體，其發(fā)展和成長受到社會的格外關注。當代大學生應當志存高遠、腳踏實地，做國家的骨干和棟梁。而作為大學生個體本身，個人目標的實現(xiàn)情況也能夠有效地反映其個體的大學生活質量和個人成長發(fā)展。大學生自我目標的實現(xiàn)情況大小迥異。部分學生目標設置合理，實現(xiàn)情況良好，但也有許多學生目標建立模糊、目標實現(xiàn)懶惰。

因此，本文通過對某高校大學生的自我目標實現(xiàn)情況進行深入調查，建立統(tǒng)計模型，探究不同影響因素對大學生自我目標實現(xiàn)情況的影響。

二、研究對象

本文研究對象主要為杭州某高校大學生。我們在高校共發(fā)放問卷820份，最終回收有效問卷800份，有效率高達97.6%。然后借助統(tǒng)計軟件分析了問卷的信效度，保證了樣本質量。

三、大學生目標實現(xiàn)情況的的影響因素的關聯(lián)性規(guī)則挖掘分析

我們以大學生基本信息指標為前項，以目標完成情況為后項，設定最小支持度為10%，最小置信度為80%，對問卷中蘊含的關聯(lián)規(guī)則進行挖掘，發(fā)現(xiàn)在調查范圍內對自身目標完成情況較好的人群一般成績在前20%，所處年級為大三，并且在日常生活中，每日對于目標的努力程度都在三小時以上。這一階段這類大學生面臨著就業(yè)和考研的抉擇，同時也在大學為時不多的日子里為考各種各樣的證書做準備。因此可以理解為無論是因為個人興趣、家庭要求、社會導向或者其他因素而制定的目標，這一類學生的完成情況都較好。

四、建立基于主成分分析的影響因素降維的層次分析模型

4.1 基于主成分分析的影響因素降維

本文對量表中的11個影響因素進行降維處理。在引進多方面變量的同時，將復雜因素歸結為幾個主成分，使得問題簡單化、科學化、有效化。運用SPSS對量表數(shù)據(jù)進行主成分分析以實現(xiàn)降維。

在進行取樣適當性檢驗的過程中，我們得到KMO取樣適切性量數(shù)為0.839>0.7，Barlatt的球形檢驗顯著性為0.000，因此本次調查的變量可進行主成分分析[1]。

依據(jù)統(tǒng)計學原理，我們得到X1，X2，X3，X4這四個因子對應的特征值大于1，提取前4個顯著性因子的累計方差貢獻率達到82.467%，超過80%。因此可用這四個因子基本反映全部指標信息，即代替原來的11個指標。利用主成分分析法進行提取，運用Kaiser標準化最大方差法進行旋轉得到由協(xié)方差矩陣特征值構成的荷載矩陣。

分析可得第一個因子與因素X2、X7密切相關，歸類為個體學習因素Y1，同理可得個體內部因素Y2、學科因素Y3、外界因素Y4。因此將量表重新分類排列得到如下結果：

參考文獻：

[1]侯木舟，張鴻雁.數(shù)學建模中的數(shù)據(jù)挖掘方法[J].數(shù)學理論與應用，2004 （04）：16-18.

[2]梁世銘.Satay氏層次分析法的改進[J].工科數(shù)學. 1995.96.

項目來源：杭州師范大學“星光計劃”學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項目

項目名稱：《對大學生目標實現(xiàn)情況的研究》