基于結(jié)構(gòu)方程模型的高校大學生滿意度模型設計應用

辛 英

(山東工商學院數(shù)學與信息科學學院，山東煙臺264005)

1 高校大學生滿意度問題研究的目的和意義

從70年代末至本世紀初近30年的“學歷時代”，擁有本、?？茖W歷是個人發(fā)展的重要條件。但隨著學歷教育的年年擴招，本、?？粕鷶?shù)量急劇上升，目前社會已進入“后學歷時代”，“后學歷時代”拼的是實力。如何提高每個大學生的實力，同時伴隨而來的問題就是如何提高學校的教學質(zhì)量，更好地促進高校事業(yè)健康蓬勃的發(fā)展，這也是當前社會普遍關注和討論的一個話題。

通過對高校大學生的滿意度進行研究，不但能夠更好地了解現(xiàn)在大學生的需求以及心理狀態(tài)，以便采取有效的措施提高他們的心理素質(zhì)和思想道德素質(zhì);同時學校也可以根據(jù)滿意度調(diào)查信息的反饋查缺補漏，不斷提高教師的教學水平、業(yè)務水平以及指導水平，學校也可以提高自己本身的管理水平和教育水平，為吸引更多的學生做好充分的準備。因此對滿意度的研究目前是一個熱門話題，分析此類問題的文章也不在少數(shù)，但是通過使用結(jié)構(gòu)方程模型進行定量分析的卻很少，因為此模型本身可變性比較大，分析比較復雜。本文即在融合其它方法的基礎上構(gòu)建了大學生滿意度的結(jié)構(gòu)方程模型。

2 結(jié)構(gòu)方程模型介紹

結(jié)構(gòu)方程模型(Structural Equation Modeling，簡稱SEM)是一門基于統(tǒng)計分析技術的研究方法學，它主要用于解決社會科學研究中的多變量問題，用來處理復雜的多變量研究數(shù)據(jù)的探究與分析。在社會科學及經(jīng)濟、市場、管理等研究領域，有時需要處理多個原因、多個結(jié)果的關系，或者會碰到不可直接觀測的變量(即潛變量)，這些都是傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法不能很好解決的問題。SEM能夠?qū)Τ橄蟮母拍钸M行估計與檢定，而且能夠同時進行潛在變量的估計與復雜自變量/因變量預測模型的參數(shù)估計，同時SEM是一種非常通用的、主要的線形統(tǒng)計建模技術，廣泛應用于心理學、經(jīng)濟學、社會學、行為科學等領域的研究。實際上，它是計量經(jīng)濟學、計量社會學與計量心理學等領域的統(tǒng)計分析方法的綜合。多元回歸、因子分析和通徑分析等方法都只是結(jié)構(gòu)方程模型中的一種特例。

簡單而言，與傳統(tǒng)的回歸分析不同，結(jié)構(gòu)方程分析能同時處理多個因變量，并可比較及評價不同的理論模型。與傳統(tǒng)的探索性因子分析不同，在結(jié)構(gòu)方程模型中，我們可以提出一個特定的因子結(jié)構(gòu)，并檢驗它是否吻合數(shù)據(jù)。通過結(jié)構(gòu)方程多組分析，我們可以了解不同組別內(nèi)各變量的關系是否保持不變，各因子的均值是否有顯著差異。

目前，已經(jīng)有多種軟件可以處理 SEM，包括:LISREL，AMOS，EQS，Mplus。本文采用 AMOS17.0軟件進行模型分析。

3 結(jié)構(gòu)方程模型的基本步驟

測量方程用來描述指標與潛變量之間的關系，用下述模型表示:

這里，X=(x1，x2，…，xm)T是由 m 個外生指標構(gòu)成的列向量;ζ=(ζ1，ζ2，…，ζu)T是由 u 個外生潛變量構(gòu)成的列向量;An是一個m×u維的矩陣，稱作X在ζ上的因子負荷陣，描述了外生指標與外生潛變量之間的關系;δ=(δ1，δ2，…，δm)T是 m 維的誤差項列向量。Y=(y1，y2，…，yn)T是由n個內(nèi)生指標構(gòu)成的列向量;η =(η1，η2，…，ηv)T是由 v個內(nèi)生變量構(gòu)成的列向量;ε =(ε1，ε2，…，εn)T是 n 維的誤差列向量。

結(jié)構(gòu)方程用來描述外生潛變量與內(nèi)生潛變量之間的關系，用下述模型表示:

這里，η，ζ同上定義;B是一個v×v維的矩陣，描述內(nèi)生潛變量之間的關系;Γ是一個v×u的矩陣，是η在上ξ的負荷，描述外生潛變量對內(nèi)生潛變量的影響;γ =(γ1，γ2，…，γv)T為一個 v維結(jié)構(gòu)模型殘差項列向量，反應模型中未能解釋η的部分。

下面將詳細描述這五個步驟。

(1)模型設定。研究者根據(jù)先前的理論以及已有的知識，通過推論和假設形成一個關于一組變量之間相互關系(常常是因果關系)的模型。這個模型也可以用路徑表明制定變量之間的因果聯(lián)系。

(2)模型識別。模型識別是設定SEM模型時的一個基本考慮。只有建設的模型具有識別性，才能得到系統(tǒng)各個自由參數(shù)的唯一估計值。其中的基本規(guī)則是，模型的自由參數(shù)不能夠多于觀察數(shù)據(jù)的方差和協(xié)方差總數(shù)。

(3)模型估計。SEM模型的基本假設是觀察變量的反差、協(xié)方差矩陣是一套參數(shù)的函數(shù)。把固定參數(shù)值和自由參數(shù)的估計帶入結(jié)構(gòu)方程，推導方差協(xié)方差矩陣Σ，使每一個元素盡可能接近于樣本中觀察變量的方差協(xié)方差矩陣S中的相應元素。也就是，使Σ與S之間的差異最小化。在參數(shù)估計的數(shù)學運算方法中，最常用的是最大似然法(ML)和廣義最小二乘法(GLS)。

(4)模型評價。在已有的證據(jù)與理論范圍內(nèi)，考察提出的模型擬合樣本數(shù)據(jù)的程度。模型的總體擬合程度的測量指標主要有χ2檢驗、擬合優(yōu)度指數(shù)(GFI)、校正的擬合優(yōu)度指數(shù)(AGFI)、均方根殘差(RMR)等。關于模型每個參數(shù)估計值的評價可以用“t”值。

(5)模型修正。模型修正是為了改進初始模型的適合程度。當嘗試性初始模型出現(xiàn)不能擬合觀察數(shù)據(jù)的情況(該模型被數(shù)據(jù)拒絕)時，就需要將模型進行修正，再用同一組觀察數(shù)據(jù)來進行檢驗。

4 模型研究數(shù)據(jù)

考慮建立結(jié)構(gòu)方程全模型來研究大學生滿意度(內(nèi)生潛變量)與其各個因素(外生潛變量)之間的關系，并量化這種關系。本文的研究基礎，問卷資料來自于第二方的調(diào)查資料，而第二方事先并未考慮過用結(jié)構(gòu)方程模型分析問卷。那么，在此運用結(jié)構(gòu)方程模型分析問卷，問卷中的問題就不一定能很好地切合結(jié)構(gòu)方程模型，由此可能引起相當?shù)恼`差。這也就決定了在確定運用結(jié)構(gòu)方程模型分析問卷時，已有準備可能面對模型出現(xiàn)的整體擬合效果不好等問題。

該次調(diào)查的調(diào)查對象為某高校大學全日制在讀本科生。具體來說，本文僅僅提取在問卷“甄別問題”部分回答“就業(yè)”的那部分人的相關信息進行分析。該次調(diào)查按學科類別(文科、理科、工科、其他)和年級(大一、大二、大三、大四)將研究總體分為16個層。根據(jù)抽樣框，在每層中按簡單隨機抽樣抽取30%的班級，同時在抽中的班級中按簡單隨機抽樣抽取40%的學生。

5 模型路徑圖及運算結(jié)果

5.1 模型路徑圖

在結(jié)合研究目的的基礎上，首先我們根據(jù)相關研究及經(jīng)驗，找出影響大學生的預期就業(yè)手段和預期就業(yè)地域這兩個內(nèi)生潛變量的外生潛變量。然后，對問卷中的相關指標進行初步歸類，建立驗證性因子模型，并進行相關的參數(shù)估計、不斷修正，最終確定潛變量的結(jié)構(gòu)后，再加入結(jié)構(gòu)方程模型。圖1為擬采用的結(jié)構(gòu)方程全模型的路徑分析圖，欲對各路徑參數(shù)進行估計。

參數(shù)估計采用最大似然估計(Maximum Likelihood Estimation，MLS)，在AMOS17.0軟件中進行運算，輸入數(shù)據(jù)為第四部分采集到的學生調(diào)研數(shù)據(jù)，經(jīng)過篩選無效數(shù)據(jù)，將剩余的有效數(shù)據(jù)帶入。經(jīng)過迭代16次后收斂，得到完全標準化解的輸出結(jié)果。

圖1 路徑分析圖

圖2 路徑參數(shù)計算結(jié)果圖

5.2 模型擬合評價

根據(jù)結(jié)構(gòu)方程模型中評價模型擬合優(yōu)劣的相關理論，通常采用以下幾種指標來評價模型的擬合效果:

(1)相對擬合指數(shù)(CFI):取值于0-1之間，越接近于1，模型整體擬合越好;

(2)近似均方根誤差指數(shù)(RMSEA):其值越小越好。一般認為，RMSEA低于0.1表示好的擬合，低于0.05表示非常好的擬合。

(3)調(diào)整后的擬合優(yōu)度指數(shù)(AGFI):取值于0-1之間，越接近1，模型整體擬合越好。

本文模型的擬合優(yōu)劣指標匯總?cè)绫?所示。

表1 模型的擬合指數(shù)

結(jié)合各個擬合指數(shù)的判斷標準，模型整體擬合效果比較準確。

6 模型結(jié)果分析

模型路徑圖中的學校整體環(huán)境等可量化的指標即觀測指標，對每一個潛變量的標準化估計參數(shù)，一方面對應潛變量的相關程度進行了有效的反應，同時也對潛變量對該指標的解釋能力進行了反應。

由AMOS運行的結(jié)果可以得出以下結(jié)論:

影響學習環(huán)境最大的一個因素是學校的整體環(huán)境，其因子負荷為0.84，這也與實際情況是相符的，只有學校的大環(huán)境好了，學生才能更好地學習。

專業(yè)興趣對教學內(nèi)容和教學態(tài)度都有顯著影響，目前社會對人才的需求不僅僅限于數(shù)量方面，更要求有質(zhì)的飛躍。學生為適應社會對人才的需求，需要拓寬自己的知識面，為將來的就業(yè)奠定良好的基礎，因此對課堂上教師授課內(nèi)容的深度和廣度有較高的要求。同時教師的教學態(tài)度也直接影響到學生學習的態(tài)度，因此學校應該重視教學的內(nèi)容和教師的教學態(tài)度。

就業(yè)范圍對滿意度有最顯著的影響，達到0.87，說明就業(yè)是大學生最顯著關注的一個內(nèi)容，其中最關心的還是自己的專業(yè)對以后的工作是否有用，或者能在哪里就業(yè)。大學生對就業(yè)情況的把握程度以及自身能力對就業(yè)地域影響不顯著，不管大學生對就業(yè)情況的把握程度如何，也不管大學生自身能力如何，現(xiàn)實中大學生預期就業(yè)地域的選擇往往是家鄉(xiāng)、發(fā)達城市或?qū)W校所在地。

7 結(jié)論

本文以設計問卷為主要方式，來收集高校學生對學校滿意度的各個因素的情況調(diào)研，采用結(jié)構(gòu)方程模型進行建立模型，模型的整體擬合指數(shù)達到了合理的范圍，內(nèi)容效度與建構(gòu)信度較高，并進行了教師教學三個方面對教學滿意度和學生就業(yè)的影響效果比較。由數(shù)據(jù)擬合結(jié)果顯示:教師的教學態(tài)度以及授課方式是對教學滿意度影響比較大的因素;學校就業(yè)程度的高低也是影響較大的一個因素。要提高學生滿意度，可以從以下兩方面著手。

首先，教師的教案準備充分，對學生能夠進行耐心的輔導，與學生能夠進行很好的溝通與交流，即必須具有嚴謹?shù)慕虒W態(tài)度，高校教師才能獲得學生的認可，從而提高學生對高校的滿意度;另外，教師的授課內(nèi)容能夠?qū)⒗碚摵蛯嶋H進行相互聯(lián)系、把握重點、并且進行深度和廣度的傳授，在注重啟發(fā)式的思維教育、知識傳授和能力培養(yǎng)這三點上互相結(jié)合，提高學生在課堂上的課程參與度，高校的教學質(zhì)量才有會取得進一步的突破，才會提高學生的滿意度。

其次，就是學校對大學生的就業(yè)要求能夠進行正確的引導而不是一味指責。一般來講，期望值與滿意度成反比，期望值過高會降低滿意度，但不能把大學生“就業(yè)難”、滿意度不高等問題全部歸結(jié)于大學生本人。雖然90后大學生的確存在就業(yè)期望值過高、職業(yè)能力和素養(yǎng)欠缺等問題。但他們作為一個社會人，在就業(yè)過程中考慮諸如生存空間、未來預期等實際問題也是正?，F(xiàn)象，學校和社會應當理解，并加以正確引導。

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