偏最小二乘通徑模型在某高校學(xué)院

姜英英+李晉明

摘要：本文針對(duì)學(xué)院綜合實(shí)力建立評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，采用偏最小二乘通徑模型，確定潛變量與觀測(cè)變量之間的關(guān)系，建立學(xué)院綜合實(shí)力的評(píng)價(jià)指數(shù)，并以北京某高校9個(gè)學(xué)院為例，收集實(shí)際數(shù)據(jù)，進(jìn)行實(shí)證分析。通過偏最小二乘通徑模型，計(jì)算了模型的通徑系數(shù)和各個(gè)學(xué)院的綜合實(shí)力的得分并進(jìn)行排名，從而對(duì)影響學(xué)院綜合實(shí)力的因素進(jìn)行分析，對(duì)學(xué)院的發(fā)展策略提出建議。

關(guān)鍵詞：偏最小二乘通徑模型；學(xué)院綜合實(shí)力；評(píng)價(jià)指數(shù)

中圖分類號(hào)：G642.0 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1674-9324（2015）27-0155-02

第五章 模型分析

1.唯一維度的檢驗(yàn)。根據(jù)偏最小二乘通徑模型的要求，首先要對(duì)四組變量指標(biāo)做唯一維度的檢驗(yàn)。在此采用第一種方法，即第一主成分的特征值要大于1，而第二主成分的特征值要小于1。采用SPSS軟件依次對(duì)四組顯變量進(jìn)行主成分分析。最后，再對(duì)各組變量的唯一維度檢驗(yàn)結(jié)果綜合匯總，見表5.1。

可見，5個(gè)變量組的第1主成分的特征值都大于1，而其他主成分的特征值都小于1，因此，唯一維度條件都通過檢驗(yàn)。

根據(jù)復(fù)數(shù)據(jù)表分析方法，可以對(duì)該高校的9個(gè)學(xué)院的綜合實(shí)力的評(píng)價(jià)指標(biāo)構(gòu)造偏最小二乘通徑模型。在模型圖的左邊是反映5個(gè)指標(biāo)變量（ξ■，ξ■，ξ■，

ξ■，ξ■）的顯變量組x■∶x■，x■∶x■，x■∶x■，x■∶

x■，x■∶x■。而模型圖的右邊，是由所有顯變量組成的一個(gè)大的顯變量組，用x■∶x■表示，用來反映相應(yīng)的潛變量ξ。顯變量和隱變量之間，以及隱變量之間的路徑關(guān)系，如圖5。

2.外部權(quán)重和觀測(cè)變量與潛變量的相關(guān)性分析。將原始數(shù)據(jù)導(dǎo)入Smart PLS軟件中，運(yùn)行軟件，并信息匯總，變量的外部權(quán)及其與相應(yīng)隱變量的相關(guān)系數(shù)。將原始數(shù)據(jù)導(dǎo)入Smart PLS軟件中，運(yùn)行軟件，再對(duì)信息匯總，可以得到變量的外部權(quán)及其與相應(yīng)隱變量的相關(guān)系數(shù)。由此可知，教師質(zhì)量ξ■和顯變量x■∶x■的相關(guān)性很強(qiáng)；教師科研ξ■和顯變量x■∶x■的相關(guān)性很強(qiáng)；學(xué)生畢業(yè)ξ■和顯變量x■∶x■的相關(guān)性較強(qiáng)，并且和x■負(fù)相關(guān)；特色課程ξ■和x■∶x■的相關(guān)性較弱，但和x■呈很強(qiáng)的負(fù)相關(guān)；公共課程ξ■和x■∶x■有較強(qiáng)的相關(guān)性；學(xué)院綜合實(shí)力ξ和x■∶x■、x■有較強(qiáng)的相關(guān)性；但和x■∶x■、x■∶x■、x■有較弱的相關(guān)性。從中可以看出，大部分潛變量與顯變量的相關(guān)程度都較高，相關(guān)系數(shù)越大，意味著潛變量越能解釋對(duì)應(yīng)的顯變量，因此本模型中的潛變量較好地概括了顯變量組的信息。

3.路徑系數(shù)的分析。為了分析隱變量之間的關(guān)系，計(jì)算出內(nèi)部模型，需要利用SmartPLS軟件處理數(shù)據(jù)從而計(jì)算出路徑系數(shù)，輸出結(jié)果見表5.2。

所以：由路徑系數(shù)知，內(nèi)部模型可表示為：ξ=0.333212*ξ■+0.531583*ξ■+0.146376*ξ■+

0.04103*ξ■+0.153913*ξ■。其中：該結(jié)構(gòu)方程的R■.=1，說明5個(gè)指標(biāo)教師質(zhì)量、教師科研、學(xué)生畢業(yè)發(fā)展、特色課程掌握、公共課程掌握可以很好的解釋學(xué)院綜合實(shí)力，解釋率超過50%，影響顯著，模型擬合程度高。比較偏最小二乘通徑模型計(jì)算出來的通徑系數(shù)的大小，可以看出在該高校對(duì)學(xué)院綜合能力影響由大到小的因素依次為：教師科研，教師質(zhì)量，公共課程掌握，學(xué)生畢業(yè)發(fā)展，特色課程掌握。

4.潛變量得分的分析。為分析比較各學(xué)院的綜合實(shí)力以及在5個(gè)潛變量方面的排名，可以由內(nèi)部模型

ξ=0.333212*ξ■+0.531583*ξ■+0.146376*ξ■+0.04103*ξ■+0.153913*ξ■。計(jì)算出各個(gè)潛變量的得分，經(jīng)運(yùn)行軟件Smart PLS輸出各潛變量的得分，再對(duì)六組潛變量的得分進(jìn)行排名，綜合各排名，見5.3。

從上表來看，9個(gè)學(xué)院中，食品學(xué)院和商學(xué)院的綜合實(shí)力較強(qiáng)，尤其是食品學(xué)院，綜合實(shí)力的得分遠(yuǎn)高于其他學(xué)院，在教師質(zhì)量、教師科研、學(xué)生畢業(yè)、特色課程、公共課程這5個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)里有4個(gè)排名前三位；而藝傳學(xué)院和外國(guó)語(yǔ)學(xué)院的綜合實(shí)力最弱，其中外國(guó)語(yǔ)學(xué)院的學(xué)院綜合實(shí)力得分遠(yuǎn)低于其他學(xué)院，該學(xué)院在5個(gè)指標(biāo)中有4個(gè)都排在最后一名。

5.聚類分析。在得到五組潛變量的得分后，可以用它們對(duì)學(xué)院進(jìn)行分類。在此可以利用k-均值聚類將9個(gè)學(xué)院分為4類，利用SPSS軟件進(jìn)行聚類分析。輸出結(jié)果見表5.4。

參照各學(xué)院的綜合實(shí)力得分排名，該聚類分析結(jié)果與排名基本相符。

第六章 結(jié)論

本文利用PLS通徑模型的方法，以北京某高校進(jìn)行實(shí)證分析，建立學(xué)院綜合實(shí)力的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并對(duì)其綜合實(shí)力進(jìn)行評(píng)估排名。由此可知，對(duì)學(xué)院綜合實(shí)力影響最大的三個(gè)方面依次為教師質(zhì)量、教師科研、學(xué)生畢業(yè)發(fā)展情況，因此要加重視這三個(gè)方面的發(fā)展，才能更好地促進(jìn)學(xué)院的發(fā)展。同時(shí)，該方法還可以充分提取原始指標(biāo)信息，建立一個(gè)既能夠綜合潛變量又能很好地代表原有指標(biāo)的綜合評(píng)價(jià)指數(shù)。并且采取偏最小二乘的處理方法，可以在較大程度上克服變量間多重共線性的影響，從而使評(píng)價(jià)結(jié)果更全面合理。

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