大学生学习状况主成分分析论文

大学生学习状况的调查与分析摘要本文根据鞍山师范学院1000名学生的问卷调查结果，对本校学生的学习状况进行了分析并提出有效建议.首先，设计合理的调查问卷并获取有效数据.然后，对问卷中单项选择题数据利用主成分分析法，以SPSS软件为计算工具，探求影响大学生学习状况的主要原因并进行合理分析.揭示了明确的学习目标，学习刻苦程度，学习是一件有意思的事，制定学习方案，学习能力和上图书馆查资料等问题是影响大学生学习状况的主要因素.对问卷中的多项选择题结果进行比例分析，选择出对本校学生学习状况影响较大的选项.最后，提出改良本校学生学习状况的一些可行方案.关键词：主成分分析；抽样调查；数据分析目录1前言---------------------------------------------------------------12学生学习状况的调查--------------------------------------------------32.1抽样调查的意义与作用-------------------------------------------32.1.1抽样调查的概念-------------------------------------------32.1.2抽样调查的作用---------------------------------------32.2抽样方法-------------------------------------------------------42.2.1简单的随机抽样------------------------------------------52.2.2分层抽样--------------------------------------------------52.3赋值数据的统计与赋值------------------------------------------53主成分分析----------------------------------------------------------73.1主成分分析的应用原理与模型-----------------------------------73.2基于主成分分析法的学生学习状况分析-----------------------------83.2.1原始数据赋值----------------------------------------------83.2.2主成分分析过程--------------------------------------------93.3针对多项选择进行分析----------------------------------------------144总结---------------------------------------------------------------154.1对分析结果的建议-----------------------------------------------154．2结论分析-------------------------------------------------------16参考文献----------------------------------------------------------18致谢-----------------------------------------------------------------19附录A----------------------------------------------------------------20附录B---------------------------------------------------------------211前言大学生课堂学习状况的好坏，直接影响学生的学习成绩甚至将来的就业.同时学习状况，也可以反映出学生对学习、对生活的态度.调查与分析学生的学习状况不仅可以获得学生各方面的信息，还可以从另一侧面了解学校的教育、管理以及师资等方面的水平和存在的问题.因此，我们将学生学习状况作为研究的内容，旨在通过对学生学习状况的量化分析，发现学生学习的特点及存在的问题，为鞍山师范学院改善教育教学与管理提供切实的依据.高校学生是整个社会的未来砥柱，他们的学习态度与国家高层次创新型人才的培育使命和高等教育工作有着紧密的联系，他们的学习成绩直接决定了一个民族未来的国际生存力与竞争力.我校学生的课堂学习还存在问题，比方上课不爱听讲，看其他书籍，玩等，这也是本论文的研究动因.本文基于这样的研究背景，在以鞍山师范学院学生为调查对象的根底上，采用分层的抽样调查方法，对本校各系局部学生的学习状况进行调查与分析，由此来发现我校大学生在学习状况方面整体存在的问题，根据主成分分析法得出几个影响我校大学生学习状况的因素，并根据本校实际情况，提出几点改良方案.以往，许多高校已经针对这一问题进行调查分析并得出结论.重庆医科大学李志芬等[1]在1997年9月发表的本科生学习状况的调查分析中对其学校学生的课外时间学生对学习的投入情况，实行双休日对学生的影响及学生的看法和学生对以学过的课程教学的满意程度进行调查分析，结果说明：调查结果三个年级没有显著性差异.重庆医科大学药学院陈颖等[2]在2023年4月，通过对其学校药学院398名学生学习动机、学习态度、课外投入学习时间及学习方式的调查，分析药学院学生学习态度的整体状况，以及学习动机、学习态度、年级上下、性别差异对学习的影响.反映出医科大学中的药科学生是具有一定特殊性的群体，应有针对性地开展教学和学生工作，以不断提高药学专业的教育质量.中央民族大学预科部董颖红[3]在2004年4月对中央民族大学预科部2003级全国班新生语文学习状况进行的调查数据与分析结果显示:中学阶段过早地渗透明确的升学目标的、以考试为轴心的学习模式，是学生学习兴趣及学习自主性受到抑制的主要原因.为此，预科语文教学应激发学生的学习兴趣、培养自主意识、强化人文教育.同时，教学过程中应定位明确，加强教学的方案性和标准性.鞍山师范学院是一所二本院校，本校学生相对一些较好的高等院校学生自主学习能力要差些，在课堂课外相应的问题也就比拟多.本文针对该校学生设计了调查问卷，根据调查问卷结果用主成分分析法分析了该校学生的学习情况，应用SPSS软件工具进行了具体计算.最后针对计算结果对学生的学习状况进行了分析研究.2学生学习状况的调查2.1抽样调查的意义与作用2.1.1抽样调查的概念[4]统计调查是获取数据〔资料〕的一种重要手段，它又分为全面调查与非全面调查两类.抽样调查〔surveysampling〕也称样本调查〔samplesurvey〕是非全面调查中的一种重要方法，它是按一定程序从所研究对象的全体〔总体〕中抽取一局部〔样本〕进行调查或观察，获取数据，并以此对总体的一定目标量〔参数〕作出推断〔例如估计〕.在日常生活中人们经常自觉或不自觉地在应用抽样方法，例如到市场上去买花生、瓜子，总要总要先抓几粒看看是否饱满、枯燥；在厨房做菜，在炒菜过程中往往要取一点尝尝菜的咸淡如何.工厂在生产过程中以及商家在进货验收过程中也常抽取一定数量的产品，检验其质量并以此判定整批产品质量的优劣.在统计工作的资料收集和分析研究中也常在研究对象中抽取数量有限的个体或单元来作调查研究，其目的是掌握全面情况，这些都是抽样的例子.抽样调查的作用抽样调查的作用是相对于全面调查即普查而言的，可归纳为以下几点：第一，对那些不可能进行全面观察或普查而又需要了解全面情况的可观对象〔总体〕，只能采用抽样.这里又有两种情况.一种是所研究的总体是无限的，不可能进行全面观察.另一种情况是观察或测试是破坏性的.这类调查也只能用抽样的方法.第二，抽样调查适用于大规模的社会经济调查和民意测验等.在这类调查中，总体虽然是有限的，理论上可以进行普查，但实际操作起来有种种困难.例如对居民收入或消费情况调查、市场调查、电视收视率调查等等.这些调查均适合采用抽样的方法.第三，抽样调查能节约调查的人力、物力和财力，从而大大降低调查的费用.统计调查也有一个经济效益问题，由于抽样调查只调查总体中的一小局部，因此与普查相比可大大地节约花在调查、整理及汇总方面的人力和费用.第四，抽样调查周期短、时效性强.有许多调查具有很强的时间性，要求在较短的时间内完成调查，采用全面调查由于耗时多，不能快速地提供调查结果而影响到及时地作出决策.因此对于那些时效性要求在短时间内完成调查，例如新闻舆论调查、大多数市场及消费行为调查以及季节性农作物产量调查等都普遍采用抽样调查方法.第五，抽样调查能提高调查的质量.由于抽样调查只调查总体中的一小局部，用局部来推断总体，虽然存在一定的抽样误差，但只要在抽样时选取适当的方法，这种误差会尽量最小.事实上，一项调查的误差来自于多个方面，任何一项调查都存在观察或调查误差，可能发生遗漏或重复.因此调查数据的质量显得更为重要.一个错误的数据比没有更糟.调查规模并不是愈大愈好，在普查中如果不注意调查的质量，不注意调查员的培训，测验手段落后或被调查者心存顾虑不予合作等均会大大影响调查质量.而抽样调查由于调查工作量小，调查员比拟精干，可以得到严格的培训或有条件采用更为先进可靠的测试手段，现场调查可以得到更为仔细的监督和检查，被调查的单位或个人的心理负担较轻等种种原因，抽样调查获得的数据质量长比同样的普查数据质量更高，从而使调查的总误差更小.因此可以这样说，一项经科学设计并严格实施的抽样调查完全有可能获得比拟全面调查〔普查〕更为可靠的结果.上面列举了抽样调查相对于全面调查的优势与作用，但这不说明抽样调查可以替代全面调查.抽样调查与全面调查并不是完全对立的，它们各有其特殊的作用.抽样调查也有其局限性，例如一般地说抽样调查只提供对总体目标量的估计而不能提供许多子总体的详细资料(分层抽样中作为“层〞的子总体例外).例如一项全国性的抽样调查主要提供全面的标量的估计，如果以省为层也能同时提供省的有关系资料，但它一般很难再提供地市级、县级及以下各级资料.如果要求提供各级详细资料就必须采用全面调查即普查的方法.因此抽样调查常与普查相结合，根据不同的目的与可能，选择不同的方法.我国现行的统计法就明确地规定:统计调查应当以周期性普查为根底，以经常性抽样调查为主体，以必要的统计表、重点调查、综合分析等为补充，搜集、整理根本统计资料.2.2抽样方法由于得到影响学生学习状况的主要因素对研究和掌握学生的学习状况和提高学生的综合素质非常重要.我们可以通过这些因素掌握学生学习状况的缺乏之处，并提出一些改良措施.为了使我们所得到的结果尽可能的精确，那么调查得到的数据要有效.调查对象要具有普遍性，代表性.针对本校的系类情况，本文主要采用简单的随机抽样和分层抽样方法进行调查，这样调查结果更加明朗化，使读者一看就感觉清晰、明了.简单的随机抽样简单随机抽样也称为单纯的随机抽样.从总体个单元中抽取个单元作为样本，抽取方法是从总体中逐个不放回的抽取单元，每次都是在所有未入样的单元中等概率抽取的.简单随机样本也可以一次同时从总体中抽得，只要保证全部可能的样本每个被抽中的概率都相等.简单的随机抽样是其它抽样方法的根底，因为它在理论上最容易处理，而且假设不太大，实施起来并不困难.但是实际问题中，假设相当大，简单的随机抽样就不是很容易就能办到的.首先它要求有一个包含全部个单元的抽样框，其次用这种抽样得到的样本单元较为分散，调查不容易实施.因此在实际中直接采用简单随机抽样的并不多.简单随机抽样中的估计方法，通常是采用样本均值〔平均数〕作为总体均值的估计，用样本比例作为总体比例的估计，这就是简单估计.有时为了提高精度，在有其他辅助变量存在的情况下，也可以用比估计和回归估计等方法.分层抽样将总体按一定的原那么分成假设干个子总体，每个子总体成为层，在每个层内进行抽样，不同层的抽样相互独立，这样的抽样称为分层抽样.特别，如果每层的抽样都是简单随机抽样，就称为分层随机抽样.在分层抽样中，先根据层样本对层的参数进行估计，然后再将这些层估计加权平均或取总和作为总体均值或总量的估计.分层抽样特别适用于既要对总体参数进行估计也需要对各子总体〔层〕参数估计的情形.分层抽样的组织实施也比拟方便，这样散布比拟均匀，这些都是分层抽样的优点.分层抽样更重要的一个优点是它的精度较高，而且它的数据处理也颇为简单.因此分层技术是应用上最为普遍的抽样技术之一.在进行分层抽样时，把学生共分为三层.第一层是把全校各系以文科，理科和文艺进行分类.第二层是学科里分专业，文科有：中文系，财经系，外语系等.理科有：化学系，数学系等.文艺有：体育系，音乐系等.第三层是系里分专业，如数学系专业有：数学与应用数学，统计学等.据统计全校共7000多人，抽样为1000，抽样约为1:7的比例，即在对每个专业进行抽样时，都是按照1:7的比例进行抽样.同时，每个专业从08级到10级又分为了几个班，我们在抽样时也要把抽取的人数平均的分配到各班去，并在班级里进行学号的随机抽样.2.3数据的统计与赋值在调查问卷时，我们共调查了1100份问卷，最后实际应用1000份有效问卷.我们把这1000份问卷编号并进行了系统的数据录入.并对问卷中学生所选择的答案等选项进行了赋值〔主要针对单项选择〕.赋值大小按选项与积极的学习情况来定，即选项对学习起积极作用赋值数就高，选项对学习积极作用少赋值数就低.具体赋值情况见附录.3主成分分析随着科学技术的开展，多元统计分析在很多领域得到了越来越广泛的应用，主成分分析是多元分析中处理问题的重要工具之一.当所研究的对象具有多个随机变量的特征或随机变量的各指标之间有一定的相关性时，这就在一定程度上增加了问题的复杂性.而主成分分析方法可使复杂的问题简单化，把原来多个随机变量或随机变量指标转化为不相关的情况，同时能反映出原来多个变量信息的假设干个主成分综合变量的信息.主成分分析正是研究如何通过原来变量的少数几个线性组合来解释原来变量绝大多数信息的一种多元统计方法.3.1主成分分析的应用原理与模型主成分分析〔PrincipalComponentialAnalysis，PCA〕，又称主成分回归分析.主成分分析是统计数据分析，特征提取和数据压缩中的经典方法，常用于特征提取与识别.主成分分析法是一种降维的统计方法，它借助于一个正交变换，将其分量相关的原随机向量转化成其分量不相关的新随机变量.这在代数上表现为将原随机向量的协方差阵变换成对角形阵，在几何上表现为将原坐标系变换成新的正交坐标系，使之指向样本点散布最开的p个正交方向，然后对多维变量系统进行降维处理，使之能以较高的精度转换成低维变量系统，再通过构造适当的价值函数，进一步把低维系统转化成一维系统[5].设有个样品，每个样品观测项指标〔变量〕：得到原始数据资料阵：其中用数据矩阵的个列向量〔即个指标向量〕作线性组合〔即综合指标向量〕为：简写成注意到是维向量，所以也是维向量.那么上述方程组要求：且系数由以下原那么决定：〔1〕与不相关；〔2〕是的一切线性组合〔系数满足上述方程组〕中方差最大的，是与不相关的一切线性组合中方差最大的，是与都不相关的的一切线性组合中方差最大的.3.2基于主成分分析法的学生学习状况分析本章首先介绍了主成分分析法，然后根据调查问卷情况用主成分分析法系统的进行了统计分析.我们要把单项选择进行主成分分析〔单项选择共34道，按其题号顺序编号为1，2，…，34〕，得出结论.原始数据赋值学生的学习状况主要应表达在学生课堂的听课情况、师生之间的交流以及学生的学习兴趣等方面.本次问卷共设了50道题，针对单项选择和多项选择我们进行了系统的分析.在利用软件计算之前，首先要把原始数据中的等字母进行数值赋值〔见附表〕，即将原始数据中的等字母换成1，2，3，4等阿拉伯数字来表示.主成分分析过程这局部将上一节获得的有效数据借用SPSS软件工具进行分析.标准主成分分析计算步骤为：设有个样品，每个样品观测个指标，将原始数据写成矩阵(1)将原始数据标准化.这里为书写方便，不妨设上边矩阵已标准化.(2)建立变量的相关系数阵：不妨设(3)求的特征根及相应的单位特征向量：(4)写出主成份首先将数据输入SPSS软件得到解释的方差[6]，见表1由表1我们可以看出，最后提取平方和载入数据取出前10个累计奉献率，也就是说，前10个主成分根本包含了全部指标具有的信息.我们只需将这10个数据进行具体主成分分析就可以得到我们想要的结果了.表1用SPSS计算解释的方差初始特征值提取平方和载入成分特征值方差的%累积%特征值方差的%累积%13.95615.21615.2163.95615.21615.21621.8387.0722.2861.8387.0722.28631.5746.05528.3411.5746.05528.34141.3895.34133.6821.3895.34133.68251.325.07838.761.325.07838.7661.2614.84843.6081.2614.84843.60871.1414.38947.9971.1414.38947.99781.0764.13952.1361.0764.13952.13691.0454.02156.1561.0454.02156.156101.0143.960.0561.0143.960.056110.8963.44763.503120.8743.36266.865130.8353.21270.077140.8063.09973.177150.7823.00776.184160.7212.77478.957170.6852.63681.594180.6682.56984.163190.6292.42186.584200.5772.21888.801210.5542.1390.931220.5262.02492.955230.5171.98994.944240.4831.85696.8250.4241.63198.431260.4081.569100然后将表1中提取出的10个数据进行成分分析，得出表2的成分矩阵，即提取出的10个数据在原数据中所占的比例，得到数据间的相关性.表2成份矩阵12345678910A0.58-0.152-0.07-0.1580.1540.021-0.2840.1780.157-0.045B0.444-0.2330.296-0.259-0.2810.311-0.0710.0560.199-0.05C0.468-0.284-0.018-0.3860.1930.0510.051-0.218-0.053-0.295D0.235-0.380.0830.022-0.3960.1840.1250.599-0.0610.096E-0.060.2450.1520.2490.0610.529-0.39-0.1180.1120.342F0.411-0.1020.283-0.408-0.135-0.0170.098-0.139-0.155-0.025G0.372-0.061-0.050.216-0.032-0.130.276-0.2690.499-0.073续表212345678910H0.286-0.1890.0280.2220.075-0.10.486-0.032-0.140.288I0.402-0.376-0.1430.0930.1580.5350.155-0.0810.158-0.034J0.45-0.21-0.2440.3360.0240.241-0.082-0.134-0.030.075K0.499-0.008-0.2360.1530.2240.0720.0430.2-0.111-0.256L0.4410.3830.021-0.002-0.056-0.0230.2590.165-0.208-0.132M0.570.18-0.0330.101-0.2170.049-0.002-0.003-0.1660.123N0.2540.5740.34-0.330.050.2130.021-0.0040.037-0.08O0.2970.0270.0370.054-0.295-0.377-0.370.020.359-0.258P0.4410.25-0.2310.328-0.055-0.125-0.1070.2410.011-0.106Q0.2420.195-0.022-0.3570.331-0.1140.3090.0980.3010.331R0.0040.5740.2770.187-0.1910.1890.2450.010.2090.044S0.4030.307-0.006-0.0840.4370.078-0.2470.135-0.044-0.048T0.5180.198-0.2220.1430.199-0.2150.0650.0370.1510.055U0.502-0.050.106-0.038-0.422-0.218-0.062-0.1070.1220.269V0.5240.0460.146-0.0050.032-0.19-0.1810.067-0.3950.256W0.502-0.0410.1310.13-0.014-0.119-0.14-0.518-0.2330.124X0.0770.1640.3020.323-0.1330.1340.186-0.141-0.173-0.493Y-0.034-0.2070.6150.2970.29-0.161-0.0520.2010.1180.039Z0.039-0.3040.6440.2160.344-0.145-0.0130.0610.021-0.055最后，建立指标之间的相关系数阵方法如下表3表3指标间的相关系数阵成分12345678910A0.112-0.107-0.0870.14-0.0030.2670.01-0.109-0.028-0.13B0.04-0.029-0.0550.285-0.2410.2690.034-0.0810.0750.388C0.107-0.130.0440.095-0.1680.2110.2580.039-0.069-0.116D0.099-0.144-0.017-0.1010.0630.044-0.12-0.214-0.015-0.034E0.089-0.0880.0020.132-0.156-0.0550.173-0.041-0.4040.114F-0.0240.052-0.0230.3950.140.150.0030.4060.132-0.151G0.069-0.094-0.104-0.1130.3220.181-0.1040.012-0.051-0.062H0.089-0.10.039-0.1060.0020.1370.149-0.0230.181-0.299I0.089-0.019-0.019-0.137-0.185-0.018-0.030.0780.31-0.031J0.071-0.0990.028-0.137-0.142-0.1310.0120.1010.2010.208K0.089-0.143-0.080.0320.0360.102-0.2990.1260.0330.018L0.082-0.025-0.1690.155-0.073-0.026-0.3450.2110.0480.089M0.0650.066-0.09200.0540.061-0.2640.0660.1070.168N0.0980.129-0.002-0.2-0.0030.018-0.071-0.061-0.1980.088O0.1210.091-0.014-0.08-0.0820.055-0.0830.042-0.008-0.026续表3成分12345678910P0.0690.2320.0440.010.1740.1980.173-0.0250.082-0.23Q0.0590.083-0.0080.153-0.024-0.148-0.103-0.3430.349-0.32R0.0850.19-0.0810.026-0.088-0.04-0.117-0.196-0.1240.021S0.0470.07-0.011-0.1260.2710.1710.3050.0010.3040.338T-0.0040.3020.1110-0.1220.1950.1320.1510.0670.067U0.0830.132-0.1240.0510.325-0.0730.051-0.086-0.120.016V0.0620.089-0.1050.2380.201-0.1710.1110.024-0.2160.271W0.0980.108-0.106-0.026-0.1080.0450.012-0.0760.1990.149X0.114-0.049-0.05-0.009-0.128-0.1130.161-0.012-0.037-0.03Y0.114-0.04-0.019-0.1090.055-0.0260.1910.181-0.237-0.06Z0.1010.005-0.022-0.1340.041-0.207-0.0030.353-0.105-0.24因而前10个主成分为：第一主成分：第二主成分：第三主成分：第四主成分：第五主成分：第六主成分：第七主成分：第八主成分：第九主成分：第十主成分：在第一主成分的表达式中第1，3，15，24，25，26项指标的系数较大，这6个指标起主要作用，我们可以把第一主成分看成是由明确的学习目标，学习刻苦程度，学习是一件有意思的事，制定学习方案，学习能力和上图书馆查资料反映我校学生的学习状况综合指标.在第二主成分的表达式中第4，11，16，18，20，30，31，33项指标的系数较大，这8个指标起主要作用，我们可以把第二主成分看成是由课程设置，教师的影响，对考试成绩的态度，对作业的态度，期末备考时间，对学习难点的态度，每天学习时间和学习状态的评价反映我校学生的学习状况综合指标.在第三主成分的表达式中第12，21，28，29，31，32，33项指标的系数较大，这7个指标起主要作用，我们可以把第三主成分看成是由教师引导思考的态度，作弊的看法，知识来源，专业符合需求，每天学习时间和学习状态的评价反映我校学生的学习状况综合指标.在第四主成分的表达式中第2，6，12，22，28项指标的系数较大，这5个指标起主要作用，我们可以把第四主成分看成是由学习目标，上课迟到，教师引导思考的态度，考试作弊，知识来源反映我校学生的学习状况综合指标.在第五主成分的表达式中第2，3，7，9，16，19，21，22项指标的系数较大，这8个指标起主要作用，我们可以把第五主成分看成是由学习目标，学习刻苦程度，多媒体适应程度，问老师问题，成绩不好的态度，不交作业，考试作弊看法和考试作弊反映我校学生的学习状况综合指标.在第六主成分的表达式中第1，2，3，27，28，30项指标的系数较大，这6个指标起主要作用，我们可以把第六主成分看成是由明确的学习目标，学习目标，学习刻苦程度，图书馆查资料，知识来源和对学习难点的态度反映我校学生的学习状况综合指标.在第七主成分的表达式中第3，11，12，13，19，27项指标的系数较大，这6个指标起主要作用，我们可以把第七主成分看成是由学习刻苦程度，教师的影响，教师引导思考的态度，听课的感觉，不交作业和图书馆查资料反映我校学生的学习状况综合指标.在第八主成分的表达式中第6，17，26，30，34项指标的系数较大，这5个指标起主要作用，我们可以把第八主成分看成是由上课迟到，点名有没有必要，图书馆查资料，学习难点的态度和选专业的依据反映我校学生的学习状况综合指标.在第九主成分的表达式中第5，7，9，22，25项指标的系数较大，这5个指标起主要作用，我们可以把第九主成分看成是由学习成绩，多媒体适应程度，请教老师，考试作弊和备考时间反映我校学生的学习状况综合指标.在第十主成分的表达式中第2，8，17，19，22项指标的系数较大，这5个指标起主要作用，我们可以把第十主成分看成是由学习目标使用多媒体情况，上课点名有没有必要，不交作业和考试作弊反映我校学生的学习状况综合指标.3.3针对多项选择进行分析由于多项选择进行主成分分析涉及的问题较多，也比拟复杂.本文采用按选项所占的比重对多项选择进行分析.即在多项选择的每道题中，统计累计概率最高的一项就是对本校学生学习情况影响较大的因素.对现在所学的专业这一问题，选第一志愿或感觉还可以的人数大约占了50%，也就是说大家对于自己所学习的专业大局部人没有排斥情绪，也就是说此选项能够作为影响我校学生学习状况的主体.逃课的主要原因所选的比重最大的是缺乏学习动力，但是相对其他选项而言，其比重占的只高出其他选项百分之几，且几个选项所占的比重差相差不大，所以此题的影响忽略不计.学习方式，大多数同学都喜欢在老师的指导下学习，而此选项占得比重较高，它能反映出我校学生的学习状况.第14题选项比例之间相差不大，受周围学习气氛感染和应付考试占的比例稍高.上课时间做什么，这道题选择偶尔开小差的人所占的比例较重.考前老师画重点大多数人都喜欢话画题，所占比重较大.第38你的课余时间主要用于，选逛街的比例要比其它几项高出很多.你使用电脑主要是什么，比例高的选项是看电影.学习的动力比重中大的选项是家庭和前途，未来，他是影响一个人学习的动力，所以这能表达出我校学生的学习情况.学习中遇到的困难是自我控制能力差，这对学习状况的影响是较大的.在后几题中我们可以看出，学生对教师的喜爱直接影响着学生的学习状况.4结论4.1对分析结果的建议从第3局部的分析我们可以看出，我校学生的学习状况受着多方面因素的影响.经过此次调研，我总结出众多的客观因素对学习的影响还是比拟大的.上面10个主成份中有几个问题出现的频率较高，也就是说这几个问题对学生的学习状况影响较大.针对这些问题，我们可以提出一些改良措施，使本校的学习得到进一步的改善，具体如下：〔1〕问卷中第2题，在10个主成分中作为主要问题出现4次，也就是说上大学学习的目标是影响本校学生学习状况的重要因素.如何才能使学生有一个明确的学习目标呢？当新生刚入学时教师就要灌输这一思想，使学生明白有学习目标的重要性，并使之按着自己的目标去不断的努力.教师在新学期开学之前，可以组织一些交谈会，和同学们谈谈大学生活和未来的开展，步疏导同学们要有自己的学习目标.(2)问卷中第3题，在10个主成分中作为主要问题出现4次，这一问题同样也是影响学生学习状况的重要因素.第三题是你的学习勤奋，刻苦程度.由于大学生现正处于好玩的年龄，大学的教学模式又相对初高中较为轻松，所以好多高中比拟优秀的同学到了大学后，就变得懒惰了.要克服这一问题，同学们应确定一个奋斗的明确目标.有了目标学习的动力自然也就随之而来了.这与上面我们所讨论的第2题是密切相关的.〔3〕问卷中第12题，在课堂上遇到听不懂得题会不会向老师老师请教，在10个主成分中出现3次.学生遇到不会的问题不向老师请教，我个人认为原因主要有两种.一是学生胆子较小，在碰到问题时，不是不想向老师请教而是不敢去.二是学生与教师的关系不和谐，因不喜欢这一学科的老师而不去问问题.这样问题的存在主要是授课教师与生之间的矛盾.要想解决这一问题教师占着比拟重要的作用.教师在课下有时机的情况，应该和学生都沟通交流.让学生看到教师也是普通人，不是他们想象中的那种总是很严厉的对待每一个人.在课堂上多与同学们互动，这样学生也能更亲近教师.〔4〕问卷中第22题，你认为老师在上课时点名或学生干部查课有没有必要.此题在10个主成份中出现3次.点名或查课必要与否，主要还是看学生上课的积极性.大多数同学不用老师上课点名，课也会一节不差的去，而个别同学即使老师上课查的在严，他也不一定上好几节课.上课点名这一问题是相当必要的，对于好学生而言点名是可有可无的，但是对差生而言就显得非常必要了.强化差生的学习成绩，就要从每节课的出席率开始抓起，在逐步的使他们的成绩得到进一步的提高.〔5〕问卷中第28题，如何看待老师考前划重点，甚至把考题当成复习题给大家讲解.这一题的三个选项学生选择的比例根本相同.也就是说明，对本校学生来说，划不划重点并没有实质性区别.我校在考试前是不允许老师划重点题的，学生在日常的学习中对知识的掌握情况也是比拟好的.在知识根本掌握的的情况下，学生大多数喜欢公平竞争，这样才能看出个人水平，要是老师把考试的题都提前讲解了，就很难看出哪个学生这一学期表现较为突出了.〔6〕针对多项选择来说，影响学生学习状况较大的应为第18题，上课时间都做什么，这一问题所表达的现象主要有几种原因，一是学生根底差老师讲课他们根本就听不懂.对这样的情况教师应该坐下学生的思想工作，让学生在课余时间把不会的内容自己补上，多鼓励他们，提高他们的自信心.二是学生对知识的应用性太差.大学的局部同学课堂上时能够认真的听老师讲课也能听懂，但是他们课后既不复习，也不会做一些相关的习题去稳固所学的内容.这样就导致他们成绩下降，上课积极性差.第38题，课余时间主要用于干什么.上网，逛街，自习，闲聊等是本校学生课余时间做的比拟多的事.但是与第29题相比照来看，学生在课前预习课后复习的人数并不是很多.也就是说从这一点可以表显出，我校学生课堂认真听讲，但是课后学习的人数较少.课余时间都用来做一些娱乐活动.大学生的课余生活本来就是丰富多彩的，多参加些娱乐活动并不是坏事.加上大学轻松高质的教学模式，更加是让学生课后学习变得很少.但是我们必须要明确一点，学生的主要任务还是学习，在课余时间也应该安排出适应的学习时间.4.2结论分析根据本校学生特点本校学生的进行三层分层抽样，以1：7的比例进行数据的抽取，根据1000名学生的问卷调查，对影响学生学习状况的主要因素进行了分析并针对主要问题提出了几点改良的建议.首先根据问卷调查获取统计数据，然后通过运用SPSS软件得出分析结论，得到了10个主成份，并分别对这十组进行了分析.对多项选择进行分析，使得分析的问题更加全面具体.文章最后，对分析出来的主要成分中的重点问题进行了分析说明，并提出了一些有效的建议.本文数据的统计、计算根本符合计算要求〔对一些微小的误差予以忽略〕.运用的分析方法可为教育工作者在今后的工作中提供方便，也对今后的教学活动有一定的参考意义.但需要重点说明的是，在提取主成份时，对正常现象来讲提取数据的累计百分率应该到85%以上.我们提取出的10个主成份数据累计百分比是在60%左右，这表示最后的结果不是十分理想.下面我将对可能出现这种结果的主要原因进行分析.由表我们观察到前几个数据的方差相差较大，但后面的数据方差间变化幅度很小.这种情况可能的原因是，在设计问卷调查时问题的选择不够严密，问题之间的相关性较大.另一种情况可能是本校学生入学成绩较其它本科院校稍低，学生的整体素质较差，因而学生在学习方面的自控能力较差不够认真；学生在各方面的能力、兴趣等相对分散，使得问卷调查没有到达想象中的结果.参考文献[1]李志芬；颜家珍；汪英.本科生学习状况的调查分析[J].西北医学教育，2023；5[2]陈颖；张代敏；李勤耕；颜家珍；蒋君好.药科学生学习状况调查分析[J].医学教育探究，2023；104[3]董颖红.中央民族大学预科学生语文学习状况调查分析[J].民族教育研究，2004；〔02〕[4]冯士雍；倪加勋；邹国华.抽样调查理论与方法[M].北京：中国统计出版社，1998.3[5]于秀林；任雪松.多元统计分析[M].北京：中国统计出版社，1999.5[6]郝黎人；樊元；郝哲欧.SPSS实用统计分析[M].北京：中国水利水电出版社，2002：2007[7]刘亚臣；杨帆；王欢.基于主成分分析法的沈阳市房地产内部协调度分析[J].沈阳建筑大学学报，2023.01[8]陈扬；张太宁；郭澎.基于主成分分析的复杂光谱定量分析方法的研究[J].光学学报，2023.05致谢本毕业论文的完成是在我的导师陶凤梅老师的细心指导下进行的.在每次遇到问题时陶老师不辞辛苦的讲解才使得我的论文顺利的进行.从毕业论文的选题到内容设计直至最后论文的修改的整个过程中，花费了陶老师很多的珍贵时间和精力，在此向导师表示衷心地感谢！导师严谨的治学态度，开拓进取的精神和高度的责任心都将使学生受益终生！还要感谢和我同组的同学和帮我论文找毛病的同学，是你们在我平时写论文中和我一起探讨问题，并指出我知识上的误区，使我能及时的发现问题把论文顺利的进行下去，没有你们的帮助我不可能这样顺利地结稿，在此表示深深的谢意！附录A选项赋值表单项选择ABCDEFG1目标53202目标是4352103刻苦度53204课程设置632016学习成绩643207逃课或迟到0249多媒体4321010资源库4321012请教31013交流31015帮助影响5321016态度4321017听课感觉321019是否交流31020有意思31021态度31022有必要321023作业不会4321024迟交或不交421025准备时间0123426作弊态度521027作弊521029课前预习31030制定方案31031学习能力31032图书馆31033课外书籍654321034主要来源654321035个人需求321036态度321037课余时间321045学习气氛4321046学习状态4321048依据53210附录B大学生课堂学习状态调查问卷各位同学：你好！提高教学质量事关大学生的成长成才，也是高校校风建设的重要内容.为了协助学校更好地了解同学们当前的课堂学习状态，促进教风与学风建设，我们以效劳同学为宗旨，设计了《大学生课堂学习状态调查问卷》，请你如实填写，并请在认为适合你的选项上打“√〞或多项选择.感谢你的大力支持，谢谢合作！2023.11.填表说明：1.请在每题的答案中选择一个打√，或者直接在________中填写；凡未特别说明选项数目的题，请只选择一项.2.根本信息中第5条班级，请填写汉族班或民族班一、根本信息1.性别:⑴男⑵女2.年龄岁3.民族_______________4.年级:____5.所在院、系____专业_________班级__6.层次：⑴本科⑵大专⑶高职7.类别：A普教⑵高职⑶成教8.家住:⑴地级以上城市⑵县城⑶乡镇⑷农村9.政治面貌:⑴中共党员〔含预备党员〕⑵团员⑶都不是10.兄弟姐妹几人(含自己)⑴独生子女⑵有两人⑶有三人及以上11.父母亲职业〔从以下选择，并填上相应的数字〕：7.1父亲7.2母亲⑴公务员⑵医、科、教、文艺等专业人员⑶职员⑷军人=5\*GB2⑸商务工作=6\*GB2⑹工人=7\*GB2⑺农民(8)企业主管〔9〕其它12.父母亲文化程度(从以下选择，并填上相应的数字):10.1父亲10.2母亲⑴硕士研究生及以上⑵本科⑶大专⑷高中〔中专/中技〕=5\*GB2⑸初中及以下13.家庭人均月收入(元)：⑴3000以上〔含3000〕⑵2000-3000〔含2000〕⑶1000-2000〔含1000〕⑷500-1000〔含500〕=5\*GB2⑸500以下14.在校每月开支〔元)⑴1000元以上〔含1000〕⑵800-1000〔含800〕⑶600-800〔含600〕⑷400-600〔含400〕=5\*GB2⑸400以下15.学费主要来源(多项选择)⑴父母亲⑵祖(或外祖)父母⑶社会资助⑷勤工助学=5\*GB2⑸国家助学贷款=6\*GB2⑹其它(为多项选择题)16.你的抚养人对你的要求⑴严格⑵一般⑶不严格17.你的抚养人对你关爱程度⑴很关爱⑵一般⑶不关爱18.对父母亲的感情(选择并填空):18.1对父亲，18.2对母亲⑴很爱⑵较爱⑶一般⑷疏远=5\*GB2⑸憎恨19.家庭幸福度自我评定⑴非常幸福⑵幸福⑶根本幸福⑷不幸福二、课堂学习状态1．你认为自己上大学学习的目标很明确吗？(A)很明确(B)比拟明确〔C〕一般(D〕没有明确目标，过一天算一天2．你上大学学习的目标是(A)提升自己专业知识与能力(B)为今后找工作打好根底〔C〕为考研作准备(D〕拿文凭(E〕没有认真想过(F)其它3．你的学习勤奋、刻苦程度(A)十分勤奋刻苦(B)较勤奋刻苦(C)一般(D)不用心也未下功夫4．你认为现在的课程设置如何?(A)非常满意(B)满意(C)一般(D)不满意(E)无所谓5．你现在所学的专业〔可多项选择〕(A)是自己选的第一志愿(B)是调配后的志愿(C)是父母给我定的专业(D)自己很喜欢这个专业(E)感到还可以(F)不喜欢这个专业6．你的学习成绩在班上是属于(A)优秀(B)良好(C)一般(D)较差(E)差7．上课时你会经常逃课或迟到吗？(A)经常(B)偶尔〔C〕没有发生过8．你认为学生逃课的主要原因是〔多项选择〕：(A)厌学情绪高(B)学生会、社团兼职工作忙(C)对某门课不喜欢，不想听(D)根底差，听不懂，干脆不听(E)沉溺于网络游戏〔F〕缺乏学习动力9．您对多媒体教学这种教学方式的适应程度是(A)非常适应〔B〕比拟适应〔C〕一般(D)不太适应(E)很不适应10．对于现有的各类多媒体教学资源库，你在学习的过程中使用的情况分别是：(A)频繁使用(B)经常使用(C)偶尔使用(D)根本不用(E)从来不用11．你的学习方式〔多项选择〕(A)喜欢思考(B)在老师指导下学(C)喜欢与同学讨论(D)查阅资料(E)喜欢自学〔F〕其它12.在课堂上遇到不懂的问题会向老师请教吗？〔A〕经常会〔B〕偶尔〔C〕从不13．你在课后常会找任课老师讨论与交流吗？(A)会，经常〔B〕偶尔〔C〕从不与老师交流14．你对课程专注的原因(多项选择)：(A)感兴趣〔B〕迫于将来就业或考研的压力〔C〕受周围学习气氛感染(D)应付考试(E)对老师偏爱15．你的任课教师对你的学习、进步帮助影响(A)很大〔B〕较大〔C〕一般(D)很小(E)几乎没有16．你对老师在课堂上的提问及引导学生思考、讨论的态度是(A)喜欢这种气氛，能积极发言〔B〕偶尔会发言〔C〕喜欢讨论，但怕答错，不敢发言(D)从不发言(E)不喜欢课堂提问与互动17．你听课时的感觉(A)良好或轻松〔B〕还可以〔C〕有点吃力(D)很痛苦18．在上课时间，你在课堂上通常做些什么？(多项选择)(A)集中注意力专心听讲〔B〕偶尔开小差〔C〕经常走神想别的事(D)与同学聊天(E)听音乐〔F〕看小说(G)吃东西(H)玩或其它数码产品(I)赶作业(J)睡觉(K)其它19．是否有与同学在课余时间讨论交流学习情况？(A)经常(B)偶尔(C)从不20.觉得学习是一件有意思的事吗？(A)很有意思(B)有点意思〔C〕没有感觉21.当你考试成绩很不好时，你的态度是：(A)会自责，感到很难过，并会下决心努力去争取好成绩(B)有点难过，但不久就忘了〔C〕无所谓22．你认为老师在上课时点名或学生干部查课有必要吗?(A)很有必要(B)能起到一定促进作用(C)没必要(D)无所谓23．作业如果不会做，你会(A)自己查参考书或有关参考资料，努力自己完成，不会去抄袭别人(B)去请教他人(C)上网查询或求助(D)抄袭他人(E)干脆不做24．你是否会经常迟交或不交作业(A)不会，每次都能按时交(B)偶尔未交〔C〕偶尔迟交(D〕从来不做25．你会花多长的时间去准备期末考试(A)