《大学生考研选择行为的影响因素实证研究》17000字

大学生考研选择行为的影响因素实证研究目录TOC\o"1-2"\h\u9260大学生考研选择行为的影响因素实证研究 1286591研究目的 178442研究意义 213104（1）理论意义 220385（2）现实意义 2307823研究内容 28200（1）构建IT类大学生考研选择行为模型 212668（2）确定IT类大学生考研选择行为的影响因素 222941（3）吸引优质生源的策略研究 299714研究设计 272224.1问卷结构 2228594.2测量题项设计 3279995数据分析与假设检验 6105915.1描述性统计分析 6158935.2量表的信度及效度检验 7208635.2.1信度分析 7244665.2.2效度分析 9260075.3多重共线性检验 12264275.4PLS路径检验及结果输出 14312015.4.1PLS路径计算 14171965.4.2计算结果输出 15193975.5模型拟合优度分析与检验 1630645.5.1模型拟合评价 16263875.5.2Bootstrapping显著性检验 16178155.6方差分析 18209295.6.1性别对各因子的独立样本T检验 1842475.6.2年级对各因子的单因素方差分析 20232395.6.3本科学校类型对各因子的单因素方差分析 2256475.6.4高考志愿情况对各因子的独立样本T检验 25196815.6.5荣誉或奖励情况对各因子的独立样本T检验 2630405.6.6大学学业成绩对各因子的单因素方差分析 2731195.6.7个体特征影响小结 29236276研究结论 3076976.1研究结论 3048346.1.1假设检验结果 30216846.2研究主要结论 311研究目的本研究的研究目的是探索IT类大学生考研选择行为的影响因素，从而为院校招收优质生源提出针对性建议。主要就以下三个问题展开研究：各影响因素对是否会影响个体考研行为选择行为，各影响因素对个体考研选择行为的影响程度是多少，不同个体特征的IT类大学生对各影响因素的感知差异。2研究意义（1）理论意义解构计划行为理论是在理性计划理论和计划行为理论的基础上不断细化而形成的，本文在参考已有研究的基础上，结合大学生考研选择行为的特性，将感知风险、学校信任和导师信任纳入研究模型，并构建IT类大学生考研选择行为模型，分析各信念维度对IT类大学生考研意向产生的心理影响激励，有利于深入探讨影响IT类大学生考研意向的因素，对于更好地解释IT类大学生考研意向具有重要的理论意义。（2）现实意义对于学校而言，随着考研升学成为众多大学生的主要选择，如何吸引更多优质生源，提升本校、本专业对考研学生的吸引力是学校需要解决的问题。本研究探讨了IT类大学生考研选择行为的影响因素，有利于高校及导师了解大学生报考院校和选择导师时最关注什么信息、最看重哪些指标、最容易被哪些院校优势或专业特色所吸引，从而更有针对性地为吸引优质生源提对策及建议。3研究内容本文的研究内容主要分为以下三方面：（1）构建IT类大学生考研选择行为模型梳理与分析相关理论基础与研究方法，并结合大学生考研现状，确定研究变量，构建IT类大学生考研选择行为模型。（2）确定IT类大学生考研选择行为的影响因素运用结构方程模型检验模型内各研究变量对个体行为意向是否有显著影响，运用方差分析检验个体的人口统计学特征各变量的感知程度是否存在显著差异。（3）吸引优质生源的策略研究根据IT类大学生考研选择行为的影响因素，对普通高等学校吸引优质生源提出若干对策。4研究设计4.1问卷结构本文在制定计算机类大学生考研选择行为调查问卷时，首先结合解构计划行为理论（DTPB）模型，通过阅读大量解构计划行为理论及考研选择行为相关文献，首先确定了研究变量，并在此基础上进一步确定了每个潜变量的测量变量。本研究问卷包含两部分：个人基本情况调查表和考研选择行为调查表。表4-1个人基本信息统计特征类别性别男、女年级大三、大四学生、在读研究生、毕业研究生研究生专业软件工程、计算机科学与技术、电子与通信工程、信息管理与信息系统、计算机技术、教育技术学、电子商务、其他计算机相关专业、其他本科学校类型985、211高校、普通本科高校、民办本科高校、其他本科专业软件工程、计算机科学与技术、电子与通信工程、信息管理与信息系统、计算机技术、教育技术学、电子商务、其他计算机相关专业、其他本科专业是否为第一志愿是、否大学是否获得荣誉和奖励是、否本科班级成绩排名情况优等、中等偏上、中等、中等偏下是否参加过实习是、否家庭居住地省市、乡镇、农村4.2测量题项设计本研究在测量题项的设计过程中，为了保证题项的信度与效度，尽可能借鉴已有研究文献当中的量表题项设计，并结合大学生考研选择行为的具体特性进行调整与优化，以保证量表测量的可靠性；对难以从已有文献参考的指标变量，则在全面梳理与总结相关研究的基础上，对量表题项进行设计。本研究针对每个测量变量都设置了3个以上的题项，其中行为态度（ATT）包含3个题项，导师信任（MT）包含4个题项，学校信任（ST）包含3个题项，感知效用（PU）包含4个题项，感知愉悦（PP）包含4个题项，主观规范（SN）包含4个题项，上级影响（SI）包含3个题项，同辈影响（PI）包含3个题项，外界影响（EI）包含4个题项，感知行为控制（PBC）包含4个题项，自我效能（SE）包含4个题项，便利条件（CC）包含4个题项，行为意向（BI）包含3个题项，具体测量题项如表4-2所示：表4-2量表测量题项设计变量编码量表题项来源行为态度ATTATT1我认为考研能提升自己Ajzen、FishbeinATT2我认为考研能检验自己能力ATT3我认为考研对个人发展十分重要导师信任MTMT1我认为我会因仰慕导师的学术水平来报考他的研究生袁鹏程、赵文鹤MT2我认为我会因导师的品质、品德来报考他的研究生MT3我认为我会因仰慕导师的社会影响来报考他的研究生MT4我相信在该导师的指导下能得到锻炼学校信任STST1我在选择考研院校时会考虑院校的学科实力唐检云、Le,T.D谢慧敏、李国昌RuthE.Kallio、ST2我在选择考研院校时会考虑院校的地理位置ST3我在选择考研院校时会考虑院校的专业排名感知效用PUPU1我认为考研能提高自己的知识结构和层次李国昌、梁华、邵刚、蔡红建PU2我认为考研有利于拓宽就业前景，增加就业砝码PU3我认为考研有利于我提高自身学历和能力PU4我认为考研有利于在某个专业领域有所发展和建树感知愉悦PPPP1考研成功很有成就感AjzenPP2考研成功能够得到社会认同PP3考研准备的过程中可以学到很多知识，充实自己很有趣PP4考研的过程可以和其他考研的同学互动，有很多乐趣感知风险PRPR1担心因报考的学校或专业竞争激烈而导致考研失败李国昌PR2担心准备考研会影响我找工作PR3担心花费大量时间读研还不如直接就业或创业收获的多PR4担心读研带来的经济压力，家里可能负担不起主观规范SNSN1对我来说重要的人，大部分都认为我应该考研Ajzen、FishbeinSN2对我来说重要的人，大部分都赞成我考研SN3影响我行为的人，大部分都认为我应该考研SN4我所仰慕和敬重的人都认为我应该考研上级影响SISI1父母等长辈认为我应该考研Taylor&ToddSI2学校鼓励我考研SI3学长、学姐鼓励我考研同辈影响PIPI1身边的朋友都考研，所以我也选择考研Taylor&ToddPI2身边的同学都考研，所以我也选择考研PI3亲人中的同辈考研，所以我也选择考研外界影响EIEI1就业困难加剧导致我选择考研吕洁、燕艳、RuthE.Kallio、闵尊涛EI2学历贬值导致我选择考研EI3名校情结（考上比本科更好的学校）导致我选择考研EI4研究生毕业后的成功榜样，促使我考研感知行为控制PBCPBC1考研完全在我的能力范围之内AjzenPBC2我拥有考研的资源、知识和能力PBC3我清楚自己考研的目标和动机PBC4我认为我报考了适合自己的院校和专业自我效能SESE1我认为我的知识基础能够满足报考专业所在院校的要求Taylor&Todd、Borrego,M.SE2我认为我足够好的毅力能够使我考研成功SE3我认为我足够好的身体素质能够使我考研成功SE4我认为我足够好的科研等综合素质能够使我考研成功便利条件CCCC1学校会给予考研考生一些特定照顾（自习室、辅导老师等）Taylor&Todd、唐检云CC2我能通过本校老师了解考研信息CC3我能通过师兄、师姐了解考研信息CC4考研能得到家人在经济、时间等各方面的支持行为意向BIBI1本科毕业时考研是我的第一选择Ajzen、FishbeinBI2我会推荐他人考研BI3我愿意为考研付出努力5数据分析与假设检验5数据分析与假设检验5.1描述性统计分析对941份有效样本数据进行描述性统计分析，调查对象的性别、年级、研究生专业、本科学校类型、本科专业、本科就业专业是否为高考第一志愿、大学期间是否获得过荣誉和奖励、大学期间在班级中的成绩排名情况等10项基本信息。在所有的有效问卷当中，男性（n=480，51%）与女性（n=461，49%）调查对象占比相近；年级在大三、大四的调查对象居多（n=711,75.6%）；大部分对象的研究生专业为软件工程（n=702，74.6%）；大部分学生参加过实习（n=545，57.9%）；大多数调查对象都来自普通本科高校（n=688，73.1%）；本科专业主要集中在软件工程（n=300，31.9%）和计算机科学与技术（n=252，26.8%）；大多数学生本科阶段的学习成绩处于中等偏上（n=420，44.6%）；调查对象的家庭居住地较为平均，从多到少分别是省市（n=349，37.1%）、农村（n=321，34，1%）和乡镇（n=271，28.8%）；大多数调查对象的本科专业为其高考填报的第一志愿（n=660，63.8%）；大多数调查对象在本科阶段都获得过荣誉和奖励（n=709，75.3%）。具体个人基本信息描述统计如表5-1所示。表5-1个人基本信息描述统计基本特征分类样本数百分比%性别男48051女46149年级大三、大四学生71175.6在读研究生17518.6毕业研究生555.8研究生专业软件工程70274.6计算机科学与技术343.6电子与通信工程202.1信息管理与信息系统181.9计算机技术80.9教育技术学121.3电子商务444.7其他计算机相关专业80.9其他91是否参加过实习是54557.9否39642.1本科学校类型985、211高校16017普通本科高校68873.1民办本科高校818.6其他121.3本科专业软件工程30031.9物联网工程373.9电子与通信工程444.7计算机科学与技术25226.8信息管理与信息系统363.8电子商务424.5教育技术学394.1其他计算机相关专业555.8其他13614.5本科班级成绩优等27629.3中等偏上42044.6中等18419.6中等偏下616.5家庭居住地省市34937.1乡镇27128.8农村32134.1本科专业是否为

高考第一志愿是60063.8否34136.2大学是否获得

荣誉和奖励是70975.3否23224.75.2量表的信度及效度检验5.2.1信度分析信度分析，即可靠性分析REF_Ref31741\r\h[82]。一般而言，问卷信度越高，则问卷数据反映的结果与真实情况越接近，学者通常通过克朗巴赫系数（Cronbach'sα）和组合信度（CR）来检验问卷信度REF_Ref31856\r\h[83]。Cronbach'sα值通常用来反映单个变量的信度，组合信度（CR）反映组合变量的信度。信度检验结果如表4-2所示，所有变量的Cronbach'sα值在0.724~0.888之间，全部因子的整体Cronbach'sα值均大于0.7；组合信度CR值在0.838~0.927之间，也均大于0.7，说明具有较好的信度REF_Ref31905\r\h[85]。

表5-2测量模型的Cronbach’sAlpha和CR值变量测量题项Cronbach’salpha组合信度（CR）行为态度

(BehaviorAttitude)ATT10.8450.906ATT2ATT3导师信任

(MentorTrust)MT10.8370.891MT2MT3MT4学校信任

(SchoolTrust)ST10.7720.868ST2ST3感知效用

(PerceivedUtility)PU10.8880.922PU2PU3PU4感知愉悦

(PerceivedPleasure)PP10.8300.887PP2PP3PP4感知风险

(PerceivedRisk)PR10.8640.838PR2PR3PR4主观规范

(SubjectiveNorms)SN10.8750.914SN2SN3SN4上级影响

(SuperiorInfluence)SI10.8060.885SI2SI3同伴影响

(PeerInfluence)PI10.8810.927PI2PI3外界影响

(EnvironmentalInfluence)EI10.7970.867EI2EI3EI4感知行为控制

（PerceptualBehavioralControl）PBC10.8370.891PBC2PBC3PBC4自我效能

(Selfefficacy)SE10.8340.889SE2SE3SE4便利条件

(ConvenientConditions)CC10.7880.862CC2CC3CC4行为意向

(BehavioralIntention)BI10.7240.845BI2BI35.2.2效度分析表5-3聚合效度检验变量测量项因子负载系数AVE行为态度

(BehaviorAttitude)ATT10.8830.763ATT20.857ATT30.881导师信任

(MentorTrust)MT10.8310.672MT20.829MT30.768MT40.849学校信任

(SchoolTrust)ST10.8650.687ST20.783ST30.836感知效用

(PerceivedUtility)PU10.8830.748PU20.857PU30.877PU40.842感知愉悦

(PerceivedPleasure)PP10.8500.663PP20.803PP30.856PP40.743感知风险

(PerceivedRisk)PR10.9760.573PR20.774PR30.627PR40.590主观规范

(SubjectiveNorms)SN10.8130.727SN20.865SN30.875SN40.857上级影响

(SuperiorInfluence)SI10.8400.719SI20.863SI30.841同伴影响

(PeerInfluence)PI10.9170.808PI20.893PI30.886外界影响

(EnvironmentalInfluence)EI10.7900.621EI20.819EI30.754EI40.787感知行为控制

（PerceptualBehavioralControl）PBC10.8030.672PBC20.836PBC30.828PBC40.812自我效能

(Selfefficacy)SE10.8110.667SE20.822SE30.813SE40.821便利条件

(ConvenientConditions)CC10.8050.610CC20.733CC30.818CC40.766行为意向

(BehavioralIntention)BI10.8110.645BI20.857BI30.737本研究的效度检验包括聚合效度和区分效度REF_Ref31941\r\h[86]。聚合效度主要用来检验一个变量中的多个不同测量题项能否达到测量该变量的效果。如表5-3所示，所有题项的因子负载系数和平均方差提取量均在0.5以上，因此，认为量表题项具有较好的聚合效度。区分效度主要用来检验变量与变量之间是否具有明显差异，本文采用两种方法来测量区分效度。第一，采用变量AVE值的平方根、变量之间的相关系数进行检验REF_Ref31986\r\h[87]；第二，采用测量项的交叉负载因子来检验REF_Ref32173\r\h[88]。如表5-4、5-5所示，本研究量表题项有较好的区分效度。表5-4变量AVE值的平方根和相关系数变量ATTBICCEIMTPBCPIPPPRPUSESISNSTATT0.874BI0.6460.803CC0.4600.5290.781EI0.4180.4760.5760.788MT0.5940.6670.5690.5020.820PBC0.5510.7150.5330.3840.6140.820PI0.1350.1900.4090.5030.2250.1710.899PP0.5890.6480.6030.5430.6810.5830.2470.814PR0.2330.2180.2350.3280.2460.1880.2000.2980.757PU0.6630.7290.5730.5320.7100.6030.1490.7270.2820.865SE0.5200.6080.6860.5850.5960.6260.3400.6640.2520.6250.817SI0.4820.5580.6100.5160.5290.5120.3480.5400.2660.5790.6230.848SN0.6460.6410.4700.4400.6070.6170.2530.5500.2120.6390.5090.6130.853ST0.6150.6650.5330.5390.6970.5740.2190.6970.3010.8010.5980.5450.5800.829注：ATT：行为态度；BI：行为意向；CC：便利条件；EI：外界影响；MT：导师信任；PBC:感知行为控制；PI：同辈影响；PP：感知愉悦；PR：感知风险；PU：感知效用；SE:自我效能；SI：上级影响；SN：主观规范；ST：学校信任表5-5交叉负载因子ATTBICCEIMTPBCPIPPPRPUSESISNSTATT10.8830.5710.3920.3510.5390.4830.1110.5300.2130.6040.4660.4120.5570.535ATT20.8570.5290.3860.3750.5030.4660.1120.4870.1970.5340.4330.4060.5580.537ATT30.8810.5900.4270.3710.5150.4960.1310.5240.2020.5980.4640.4440.5790.542BI10.5180.8110.3730.3390.5140.5580.1380.5090.1510.5620.4520.4030.4990.510BI20.5930.8570.4790.4120.5850.6380.1080.5820.1750.6740.5310.4940.5740.607BI30.4310.7370.4200.3970.5050.5190.2270.4630.2040.5080.4830.4450.4650.476CC10.3980.4540.8050.4500.4670.4400.3330.5000.2200.4540.5450.4880.3580.425CC20.2830.3180.7330.4390.3750.3350.3980.4120.1400.3520.4870.4000.2860.366CC30.3510.3970.8180.4460.4530.4420.3010.4760.1770.4370.5330.4740.3510.380CC40.3910.4670.7660.4690.4700.4340.2690.4870.1880.5300.5750.5330.4590.487EI10.3310.3600.4200.7900.3560.2760.4170.3890.2880.4040.4220.4010.3480.404EI20.3370.3820.4360.8190.4030.3000.3920.4240.2890.4560.4480.4170.3560.439EI30.3110.3060.4200.7540.3540.2570.3850.4080.2330.3440.4340.3580.2970.402EI40.3370.4380.5320.7870.4610.3650.3920.4840.2230.4610.5330.4420.3760.451MT10.4830.5500.4420.3910.8310.5330.1530.5670.1790.5920.4720.4190.5200.588MT20.4860.5430.4910.4130.8290.4830.1940.5550.1780.5710.4970.3960.4700.555MT30.4230.4960.3970.4140.7680.4590.2370.4980.2160.4950.4690.4300.4660.524MT40.5460.5900.5220.4310.8490.5340.1650.6040.2340.6550.5160.4850.5310.614PBC10.4460.5280.3790.2630.4620.8030.1790.4470.1310.4260.5040.3910.4970.415PBC20.4330.5700.4430.3000.5140.8360.1300.4550.1090.4820.5190.4250.5120.453PBC30.4760.6400.4600.3700.5180.8280.1110.5200.1900.5500.5150.4340.5270.519PBC40.4520.5990.4590.3170.5150.8120.1440.4860.1800.5100.5150.4260.4860.488PI10.1320.1840.3830.4670.1980.1610.9170.2290.1890.1500.3320.3360.2360.212PI20.1090.1670.3430.4350.1980.1370.8930.2310.1880.1190.2720.2830.2210.182PI30.1220.1600.3760.4550.2110.1640.8860.2070.1630.1320.3120.3190.2260.195PP10.5400.5740.4840.4610.6050.5320.1560.8500.2920.6300.5660.4630.4790.622PP20.4720.5290.4840.4200.5100.4510.2290.8030.2300.5610.5240.4320.4500.547PP30.4910.5370.4920.4470.5570.4700.1880.8560.2320.6230.5580.4630.4620.575PP40.4010.4620.5150.4440.5430.4420.2490.7430.2110.5480.5160.3970.3950.517PR10.2630.2490.2450.3210.2650.2060.1550.3150.9760.3170.2560.2810.2340.319PR20.0850.0670.1370.2500.1180.0800.2660.1640.7740.1000.1650.1430.0900.165PR3-0.0010.0310.1260.2060.0790.0720.3170.1080.6270.0250.1430.1070.0400.076PR40.0100.0200.1110.1930.0880.0600.2710.1140.5900.0470.1320.1040.0330.098PU10.5750.6410.5020.4570.6330.5290.1310.6210.2600.8830.5290.5140.5620.698PU20.5830.6230.4980.4950.5990.5050.1180.6340.2640.8570.5490.4990.5400.704PU30.5860.6400.4690.4290.6060.5270.1090.6140.2290.8770.5310.4930.5750.681PU40.5490.6180.5160.4610.6200.5240.1590.6460.2220.8420.5540.4980.5320.689SE10.4310.5110.6010.4890.4820.5250.2490.5520.2470.5440.8110.5490.4170.528SE20.4510.5310.5520.5200.5230.5300.2730.5860.2130.5490.8220.5080.4460.503SE30.4420.5150.5340.4390.4850.5060.2930.5100.1950.5050.8130.5080.4330.476SE40.3720.4240.5540.4600.4550.4820.2990.5180.1640.4360.8210.4680.3610.443SI10.4150.4950.5040.4030.4550.4670.2430.4550.2510.5190.4890.8400.5710.487SI20.4240.4760.5520.4640.4710.4270.3090.4950.1910.5040.5720.8630.5100.469SI30.3830.4430.4950.4490.4150.4020.3450.4210.2310.4420.5280.8410.4670.422SN10.4750.4890.3440.3030.4480.4860.2110.4300.1590.4600.3730.4780.8130.418SN20.5950.5600.3940.3700.5450.5410.1760.4890.1820.5680.4330.5070.8650.508SN30.5550.5680.4320.4280.5230.5170.2490.4700.1990.5830.4650.5670.8750.527SN40.5730.5640.4240.3880.5500.5590.2250.4850.1810.5580.4560.5340.8570.517ST10.5660.6250.4960.4480.6320.5110.1440.6290.2420.7240.5330.5050.5340.865ST20.4680.4930.4130.4380.5370.4440.1940.5080.2720.6150.4820.3960.4460.783ST30.4880.5260.4080.4570.5580.4680.2140.5870.2380.6450.4680.4440.4550.836注：ATT：行为态度；BI：行为意向；CC：便利条件；EI：外界影响；MT：导师信任；PBC:感知行为控制；PI：同辈影响；PP：感知愉悦；PR：感知风险；PU：感知效用；SE:自我效能；SI：上级影响；SN：主观规范；ST：学校信任5.3多重共线性检验本研究构建了IT类大学生考研选择行为模型，采用SmartPLS3.0中的PLSAlgorithm算法对该模型进行计算，得到方差膨胀因子（VIF），包含内部方差膨胀因子和外部方差膨胀因子，如表5-6、表5-7所示。本研究利用方差膨胀因子（VIF）进行共线性诊断，当VIF值小于10，则代表通过共线性检验。根据外部方差膨胀因子数据表5-6和内部方差膨胀因子数据表5-7可知，本研究模型中所涉及的14个潜变量和51个测量变量的VIF值均小于4，说明本研究的结构模型和测量模型均不存在多重共线性问题。表5-6外部方差膨胀因子观测变量VIF值观测变量VIF值ATT12.099PP11.983ATT21.931PP21.706ATT32.066PP32.123BI11.503PP41.548BI21.592PR11.669BI31.303PR22.771CC11.619PR32.492CC21.506PR42.047CC31.700PU12.713CC41.450PU22.212EI11.675PU32.608EI21.796PU42.144EI31.554SE11.728EI41.550SE21.793MT11.902SE31.767MT21.893SE41.869MT31.631SI11.555MT41.949SI21.957PBC11.814SI31.884PBC21.976SN12.008PBC31.817SN22.358PBC41.750SN32.411PI12.798SN42.337PI22.442ST11.718PI32.275ST21.440ST31.689注：ATT：行为态度；BI：行为意向；CC：便利条件；EI：外界影响；MT：导师信任；PBC:感知行为控制；PI：同辈影响；PP：感知愉悦；PR：感知风险；PU：感知效用；SE:自我效能；SI：上级影响；SN：主观规范；ST：学校信任表5-7内部方差膨胀因子ATTBICCEIMTPBCPIPRPUSESISNSTATT1.836BICC1.891EI1.626MT2.411PBC1.727PI1.359PP2.520PR1.119PU3.499SE1.891SI1.382SN2.063ST3.226注：ATT：行为态度；BI：行为意向；CC：便利条件；EI：外界影响；MT：导师信任；PBC:感知行为控制；PI：同辈影响；PP：感知愉悦；PR：感知风险；PU：感知效用；SE:自我效能；SI：上级影响；SN：主观规范；ST：学校信任

5.4PLS路径检验及结果输出5.4.1PLS路径计算````图5-1路径分析结果注：当t值>1.64时，表示达到0.1的显著性水平以+表示；当t值>1.96，表示达到0.05的显著性水平以*表示；当t值>2.58时，表示达到0.01的显著性水平以**表示；当t值>3.29时，则表示已达到0.001的显著性水平以***表示。当t值<1.64时，表示其没有通过显著性检验，标记为ns。R²表示自变量对因变量的解释力。计算结构方程模型路径系数和各项拟合指标，并根据最终计算结果判断模型中外生潜变量和内生潜变量及测量变量之间的关系。使用SmartPLS3.0软件执行Algorithm算法计算R²值；并设置抽样次数为5000次，执行Bootstrapping重复抽样方法，最终得到图5-1结构模型路径分析结果和表5-1假设检验结果。由图1可见，学校信任的R²=0.488，行为态度的R²=0.487，主观规范的R²=0.397，感知行为控制的R²=0.412，行为意向的R²=0.619。R²代表模型中因变量的解释程度，根据模型计算结果，本研究模型解释了48.8%的学校信任、48.7%的行为态度、39.7%的主观规范、41.2%的感知行为控制和61.9%的行为意向。5.4.2计算结果输出计算IT类大学生考研选择行为模型的相关参数，具体见表5-8和表5-9。表5-8IT类大学生考研选择行为模型外部权重变量测量项外部权重变量测量项外部权重行为态度ATT10.390感知愉悦PP10.347ATT20.360PP20.303ATT30.393PP3PP40.3160.258行为意向BI10.407BI20.466感知风险PR10.803BI30.367PR20.259便利条件CC10.340PR3-0.003CC20.259PR40.030CC30.342感知效用PU10.290CC40.336PU20.294外界影响EI10.321PU30.295EI20.328PU40.276EI30.273自我效能SE10.314EI40.346SE20.318导师信任MT10.303SE30.303MT20.305SE40.289MT30.266上级影响SI10.435MT40.343SI20.389感知行为控制PBC10.282SI30.356PBC20.303主观规范SN10.262PBC30.323SN20.294PBC40.311SN30.313同辈影响PI10.384SN40.302PI20.360学校信任ST10.448PI30.368ST20.370ST30.386表5-9IT类大学生考研选择行为模型总体效应系数ATTBICCEIMTPBCPIPPPRPUSESISNATT1.000.280BI1.00CC0.0871.000.195EI0.0331.000.177MT0.1710.0481.00PBC0.4471.00PI-0.0041.00-0.020PP0.1320.0371.00PR0.0180.0051.00PU0.3390.0951.00SE0.2200.4921.00SI0.0981.000.529SN0.1851.00ST0.1280.0365.5模型拟合优度分析与检验5.5.1模型拟合评价本文通过克朗巴赫系数、组合信度、交叉因子载荷、平均提取方差值、R²值等指标作为模型拟合评价标准，同时对多重共线性进行检验，最终检验结果见表5-2、5-3、5-4、5-5、表5-6、表5-7及图5-1所示。由以上模型拟合指标可知，本研究构建的IT类大学生考研选择行为模型的拟合情况较好。5.5.2Bootstrapping显著性检验本研究借鉴以往学者的研究方法，使用SmartPLS对模型进行检验[89-90],Bootstrapping显著性检验是在已有的原始数据样本当中，随机抽取一部分数据样本形成一个新的Bootstrap样本，对这个新形成的Bootstrap样本进行参数估计与计算，又形成一个新的样本，之后不断重复抽取样本与样本估计计算这两个步骤，直到形成一个新样本，便可知道该样本的分布情况，最后再对这个新样本进行数据分析REF_Ref32656\r\h[91]。利用Bootstraping显著性检验方法，对模型样本数据的路径系数和综合影响力进行显著性检验，显著性检验结果如表5-10和5-11所示。由表5-10和表5-11可见，OriginalSample和SampleMean的值几乎没有变化，由此可以说明在Bootstrapping显著性检验中，新样本数据与原始样本数据较为一致。表5-10路径系数的Bootstrapping显著性检验结果OriginalSample(O)SampleMean(M)StandardDeviation(STDEV)TStatistics(|O/STDEV|)PValuesATT→BI0.2800.2810.0387.3980.000CC→PBC0.1950.1950.0424.6650.000EI→SN0.1770.1770.0394.6020.000MT→ATT0.1760.1780.0444.0080.000MT→ST0.6990.7020.02331.0330.000PBC→BI0.4470.4470.03512.7300.000PI→SN-0.020-0.0180.0330.6250.533PP→ATT0.1320.1330.0482.7550.006PR→ATT0.0180.0250.0230.7780.437PU→ATT0.3340.3320.0605.5840.000SE→PBC0.4920.4940.04111.9280.000SI→SN0.5290.5290.03813.7580.000SN→BI0.1850.1840.0384.8270.000ST→ATT0.1280.1250.0423.0570.002表5-11综合影响力的Bootstrapping显著性检验结果OriginalSample(O)SampleMean(M)StandardDeviation(STDEV)TStatistics(|O/STDEV|)PValuesCC→BI0.0870.0870.0204.3330.000EI→BI0.0330.0330.0113.0870.002MT→ATT0.0890.0880.0293.0560.002MT→BI0.0740.0750.0184.1340.000PI→BI-0.004-0.0030.0060.6080.544PP→BI0.0370.0370.0132.8380.005PR→BI0.0050.0070.0060.7840.433PU→BI0.0930.0940.0243.9520.000SE→BI0.2200.2210.0268.3550.000SI→BI0.0980.0980.0224.4030.000ST→BI0.0360.0350.0132.8490.005一般认为，当α在0.005显著性水平下时，也就是T检验结果高于1.96时，就表明模型通过显著性检验。表5-10的路径系数Bootstrapping显著性检验结果中，同辈影响对主观规范、感知风险对行为态度的路径系数T检验没有通过显著性检验，其他各潜变量的路径系数T检验结果均通过显著性检验。同时，在表5-11中，同辈影响对主观规范、感知风险对行为态度的路径系数T检验同样没有通过显著性检验，进一步说明这两个假设关系的显著性表现不强。5.6方差分析本研究利用独立样本T检验和单因素方差分析两种方法展开研究。在本研究当中，考研大学生群体的个体基本体征主要有性别、年级、研究生专业、本科学校类型、本科专业、本科专业是否为高考第一志愿、大学期间是否获得过荣誉和奖励、大学期间在班级中的成绩排名情况。本研究方差分析如图5-2所示。方差齐次性检验的方法为，首先通过方差齐次性检验P值（Sig），从而判断两组之间的方差是否存在显著性差异，若P值<0.05，则说明两组方差存在显著性差异，方差不具有齐次性，这时选择读取“假设方差不相等”行的T检验结果（Sig双侧）；若P值>0.05，则说明两组方差不存在显著性差异，方差具有齐次性，这时选择读取“假设方差相等”行的T检验结果。如果T值>0.05，则说明不存在统计学差异，如果T值<0.05，则说明存在统计学差异REF_Ref32702\r\h[92]。图5-2IT类大学生考研选择行为研究方差分析图5.6.1性别对各因子的独立样本T检验由于性别的特征分组只有男、女两个分类，所以使用独立样本T检验来判断两个特征分组之间对各个变量是否存在显著性差异。由表5-12可知，在模型的14个变量中，ATT、SN、PBC、BI、ST、PU、PP这7个变量的Sig值小于0.05，说明方差存在显著性差异，读取“假设方差不相等”行的T检验结果，MT、PR、SI、PI、EI、SE、CC这7个变量的Sig值大于0.05，说明方差不存在显著性差异，读取“假设方差相等”行的T检验结果。在T检验结果中，除PBC、SI的P值小于0.05以外，其他12个变量的P值均大于0.05，说明男女性别差异仅对PBC和SI存在显著性差异，对其他12个变量不存在显著性差异，即不同性别的考研选择仅在感知行为控制和上级影响的感知水平上存在差异。表5-12性别对各变量的差异性分析方差齐性的levene检验T检验FSigTdfSig(双侧)均值误差ATT行为态度方差齐性19.6130.0001.9389390.05310.8方差非齐性1.941937.7290.05310.8SN主观规范方差齐性4.3060.0381.0489390.2954.635方差非齐性1.048938.9390.2954.635PBC感知行为控制方差齐性33.9110.0002.9079390.0048.462方差非齐性2.915929.830.0048.462BI行为意向方差齐性8.9340.0030.3339390.7391.03方差非齐性0.333938.5340.7391.03MT导师信任方差齐性1.1860.2760.5039390.6151.837方差非齐性0.503938.2630.6151.837ST学校信任方差齐性10.0660.0021.9789390.04810.209方差非齐性1.979938.9920.04810.209PU感知效用方差齐性14.2930.0001.2119390.2267.663方差非齐性1.212938.960.2267.663PP感知愉悦方差齐性9.030.0031.2849390.1995.021方差非齐性1.286938.9620.1995.021PR感知风险方差齐性1.510.2190.5669390.5720.861方差非齐性0.566938.9940.5710.861SI上级影响方差齐性1.6080.2051.1819390.2384.751方差非齐性1.181938.3890.2384.751PI同辈影响EI外界影响方差齐性0.090.764-0.7639390.445-3.454方差非齐性方差齐性0.9130.340-0.7640.732938.3979390.4450.464-3.4542.157方差非齐性0.733938.4750.4642.157SE自我效能方差齐性1.150.2841.6479390.1006.751方差非齐性1.647937.2720.1006.751CC便利条件方差齐性2.1260.1450.9149390.3612.712方差非齐性0.915938.1930.3612.712感知行为控制（PBC）的测量题项分别为“考研完全在我的能力范围之内”、“我拥有考研的资源、知识和能力”、“我清楚自己考研的目标和动机”和“我认为我报考了适合自己的院校和专业”，在感知行为控制这一变量中，男生比女生的均值高8.462，说明女生的感知行为控制更强。上级影响（SI）的测量题项分别为“父母等长辈认为我应该考研”、“学校鼓励我考研”和“学长、学姐鼓励我考研”，在上级影响这一变量中，男生比女生的均值高4.751，说明女生受到的上级影响更大。综上所示，性别在感知行为控制（PBC）和上级影响（SI）这两个变量上存在显著性差异，女生对这两个变量的感知更强烈。5.6.2年级对各因子的单因素方差分析独立样本T检验只能用来检验同一个变量两个组间的均值是否存在显著差异，不能用于检验同一个变量不同水平是否对变量产生显著性影响，因此，本研究采用单因素分析来检验不同年级的学生对各个变量的感知是否存在显著性差异。检验结果如表5-13所示。表5-13年级对各变量的单因素分析平方和df均方F显著性ATT行为态度组间4789.01322394.5070.3270.721组内6877907.7589387332.524总数6882696.772940SN主观规范组间37581.53218790.7654.1090.017组内4289408.2599384572.93总数4326989.79940PBC感知行为控制组间14395.09527197.5473.6030.028组内1873880.929381997.741总数1888276.015940BI行为意向组间14543.41927271.713.2470.039组内2100942.0779382239.81总数2115485.496940MT导师信任组间11988.32525994.1621.9120.148组内2940046.7499383134.378总数2952035.073940ST学校信任组间22548.247211274.1241.7960.166组内5887079.4269386276.204总数5909627.673940PU感知效用组间30084.67215042.3351.5990.203组内8822052.8229389405.174总数8852137.492940PP感知愉悦组间5919.0422959.520.8230.440组内3374854.2489383597.926总数3380773.288940PR感知风险组间1336.922668.461.2280.293组内510623.719938544.375总数511960.64940SI上级影响组间1527.2312763.6150.2000.819组内3578755.7239383815.305总数3580282.954940PI同辈影响组间51299.146225649.5735.3820.005组内4470421.9899384765.908总数4521721.135940EI外界影响组间11126.55925563.2792.740.065组内1904569.9439382030.458总数1915696.502940SE自我效能组间32427.261216213.634.1240.016组内3688071.79383931.846总数3720498.961940CC便利条件组间1079.9922539.9960.2610.771组内1943136.2259382071.574总数1944216.217940由表5-13可以看出，除感知行为控制（PBC）、行为意向（BI）、同辈影响（PI）和自我效能（SE）4个变量的显著性水平小于0.05，说明不同年级的学生对以上4个变量有显著性差异；其他10个变量的显著性水平均大于0.05，说明不同年级的学生对这10个变量无显著性差异。为了继续探讨不同年级学生对以上4个变量的感知差异，需要采用方差分析中的多重比较分析法进行检验。在进行多重比较分析之前，需要先进行方差齐性检验，当方差齐性的检验值大于0.05时，选择LSD方法进行多重比较分析；当方差齐性的检验值小于0.05时，选择TamhaneT2方法进行均值配对比较。以上4个变量的方差齐性检验结果如表5-14所示。表5-14不同年级对PBC、BI、PI、SE的方差齐性检验Levene统计量df1df2显著性PBC6.7129380.001BI5.35229380.005PI7.12329380.001SE5.39829380.005如表5-14所示，4个变量的方差齐性检验显著性均小于0.05，因此选择TamhaneT2均值配对比较方法进行多重比较分析，比较结果如表5-15所示。就感知行为控制（PBC）而言，不同年级的学生的感知行为控制存在显著性差异，主要是大三、大四学生和在读研究生的差异，说明大三、大四学生对感知行为控制的感知程度更强。就同辈影响（PI）而言，不同年级的学生受到的同辈影响存在显著差异，主要是大三、大四学生和在读研究生的差异，说明大三、大四学生在考研选择过程中受到同学、朋友等同辈意见的影响更大。表5-15PBC、BI、PI、SE的多重比较分析因变量(I)年级(J)年级均值差(I-J)标准误显著性95%置信区间下限上限PBC大三、大四学生在读研究生-10.113*3.9890.035-19.7-0.52毕业研究生-2.7876.6570.966-19.1313.56在读研究生大三、大四学生10.113*3.9890.0350.5219.7毕业研究生7.3267.4090.693-10.725.35毕业研究生大三、大四学生2.7876.6570.966-13.5619.13在读研究生-7.3267.4090.693-25.3510.7BI大三、大四学生在读研究生-9.6274.0760.056-19.420.17毕业研究生3.537.5330.954-14.9722.03在读研究生大三、大四学生9.6274.0760.056-0.1719.42毕业研究生13.1578.2040.301-6.8433.15毕业研究生大三、大四学生-3.537.5330.954-22.0314.97在读研究生-13.1578.2040.301-33.156.84PI大三、大四学生在读研究生-18.89*6.2480.008-33.91-3.87毕业研究生-8.5159.7920.771-32.5515.52在读研究生大三、大四学生18.89*6.2480.0083.8733.91毕业研究生10.37611.0550.726-16.4937.24毕业研究生大三、大四学生8.5159.7920.771-15.5232.55在读研究生-10.37611.0550.726-37.2416.49SE大三、大四学生在读研究生-11.9595.4190.082-24.981.07毕业研究生-17.89.8840.213-42.076.47在读研究生大三、大四学生11.9595.4190.082-1.0724.98毕业研究生-5.84110.7910.931-32.1320.45毕业研究生大三、大四学生17.89.8840.213-6.4742.07在读研究生5.84110.7910.931-20.4532.13*.均值差的显著性水平为0.055.6.3本科学校类型对各因子的单因素方差分析由于本科学校类型分为“985、211高校”、“普通本科高校”、“民办本科高校”和“其他”四个种类，因此不同本科学校类型对各变量的差异分析同样采用单因素分析进行检验，分析结果如表5-16所示。由表5-16可知，感知风险（PR）、同辈影响（PI）和外界影响（EI）的显著性统计值大于0.05，说明不同本科学校类型的学生对PR、PI和EI这3个变量的感知没有显著性差异；其余11个变量的显著性统计值均小于0.05，说明不同本科学校类型的学生对以上11个变量的感知具有显著性差异。接下来对上述11个变量进行方差齐性检验，检验结果如表5-17所示。表5-16本科学校类型对各变量的单因素分析平方和df均方F显著性ATT行为态度组间123510.177341170.0595.7070.001组内6759186.5959377213.646总数6882696.772940SN主观规范组间40822.087313607.3622.9750.031组内4286167.7029374574.352总数4326989.79940PBC感知行为控制组间19523.13836507.7133.2630.021组内1868752.8779371994.4总数1888276.015940BI行为意向组间44993.087314997.6966.7870.000组内2070492.4099372209.704总数2115485.496940MT导师信任组间46434.905315478.3024.9910.002组内2905600.1689373100.961总数2952035.073940ST学校信任组间73210.199324403.43.9180.009组内5836417.4739376228.834总数5909627.673940PU感知效用组间127521.463342507.1544.5650.003组内8724616.0299379311.223总数8852137.492940PP感知愉悦组间60804.279320268.0935.720.001组内3319969.0099373543.19总数3380773.288940PR感知风险组间2639.6933879.8981.6190.183组内509320.947937543.566总数511960.64940SI上级影响组间42635.694314211.8983.7640.011组内3537647.2619373775.504总数3580282.954940PI同辈影响组间23976.04237992.0141.6650.173组内4497745.0939374800.155总数4521721.135940EI外界影响组间11653.7533884.5831.9120.126组内1904042.7529372032.063总数1915696.502940SE自我效能组间63639.223321213.0745.4350.001组内3656859.7379373902.732总数3720498.961940CC便利条件组间19383.21236461.0713.1450.024组内1924833.0059372054.251总数1944216.217940表5-17不同本科学校类型的方差齐性检验Levene统计量df1df2显著性ATT19.35239370.000SN9.4439370.000PBC7.77839370.000BI10.16939370.000MT20.82439370.000ST7.35739370.000PU14.5839370.000PP23.27939370.000SI3.27839370.020SE17.86939370.000CC10.16939370.000如表5-17所示，11个变量的方差齐性检验显著性均小于0.05，选择TamhaneT2均值配对比较方法进行多重比较分析。具体检验数据结果见附录三。通过检验发现，对变量行为态度（ATT）而言，一是985、211高校学生与普通本科高校学生对ATT的感知存在显著性差异，普通本科高校学生对行为态度的感知程度更弱。对变量主观规范（SN）而言，985、211高校、普通本科高校和民办本科高校与其他类型高线对SN的感知均存在显著性差异。对变量感知行为控制（PBC）而言，982、211高校与普通本科高校对PBC的感知存在显著性差异，普通本科高校的学生对感知行为控制的感知程度更弱。对变量行为意向（BI）而言，985、211高校与普通本科高校对BI的感知存在显著性差异，985、211高校的学生有更加强烈的考研意向。对变量导师信任（MT）而言985、211高校与普通本科高校对MT的感知存在显著性差异，985、211高校的学生在考研选择的过程中更加重视导师的个人品质及学术能力。对变量学校信任（ST）而言，985、211高校与普通本科高校对ST的感知存在显著性差异，985、211高校的学生更看重学校的学科优势及校园风气。对变量感知效用（PU）来说，985、211高校与普通本科高校对PU的感知存在显著性差异，985、211高校的学生更加重视考研能有什么效用或985、211高校对PU的感知存在显著性差异，985、211高校的学生更加重视考研愉悦程度。对变量上级影响（SI）来说，985、211高校对PU的感知存在显著性差异，普通985、211高校的学生在报考过程中更容易受到长辈、老师等上级的意见影响。对自我效能（SE）来说，985、211高校对SE的感知存在显著性差异，985、211高校的学生在考研选择的过程中更加重视对自身优势与能力的评估。对便利条件（CC）来说，其他类型高校与985、211高校与普通本科高校及民办本科高校对SE的感知均存在显著性差异，其他专科院校的学生在考研过程当中更不重视考研场所和考研相关信息等便利条件。5.6.4高考志愿情况对各因子的独立样本T检验表5-18高考志愿报考与录取情况对各变量的差异性分析方差齐性的levene检验T检验FSigTdfSig(双侧)均值误差ATT行为态度方差齐性4.9790.026-0.928939.0000.354-5.384方差非齐性-0.918683.9400.359-5.384SN主观规范方差齐性0.0220.882-1.465939.0000.143-6.737方差非齐性-1.462702.4780.144-6.737PBC感知行为控制方差齐性0.2460.6200.100939.0000.9200.304方差非齐性0.100714.5820.9200.304BI行为意向方差齐性3.2050.074-1.195939.0000.232-3.845方差非齐性-1.180680.0650.238-3.845MT导师信任方差齐性0.3020.583-0.588939.0000.557-2.234方差非齐性-0.585696.1540.559-2.234ST学校信任方差齐性8.3850.004-1.672939.0000.095-8.983方差非齐性-1.650678.9050.099-8.983PU感知效用方差齐性0.0270.869-0.636939.0000.525-4.187方差非齐性-0.637708.6490.525-4.187PP感知愉悦方差齐性9.5280.002-1.414939.0000.158-5.747方差非齐性-1.390670.8010.165-5.747PR感知风险方差齐性3.5570.060-1.148939.0000.251-1.816方差非齐性-1.125665.2400.261-1.816SI上级影响方差齐性0.1060.745-0.812939.0000.417-3.400方差非齐性-0.810700.8360.418-3.400PI同辈影响方差齐性0.1380.7100.026939.0000.9790.125方差非齐性0.026701.6510.9790.125EI外界影响方差齐性0.2250.635-0.955939.0000.340-2.923方差非齐性-0.953703.3700.341-2.923SE自我效能方差齐性0.8610.354-1.104939.0000.270-4.712方差非齐性-1.096690.1640.274-4.712CC便利条件方差齐性0.1850.667-0.689939.0000.491-2.126方差非齐性-0.688702.1810.492-2.126由于“报考专业是否为高考第一志愿”的特征分组只有“是”和“否”两个分类，因此采用独立样本T检验的方法来判断两个分组之间对各变量是否存在显著性差异。方差齐次性检验结果如表5-18所示，结果显示14个变量的显著性均大于0.05，说明报考专业是否为高考第一志愿这两个分组对ATT、SN、PBC等14个变量均不存在显著性差异。5.6.5荣誉或奖励情况对各因子的独立样本T检验表5-19大学荣誉或奖励获得情况对各变量的差异性分析方差齐性的levene检验T检验FSigTdfSig(双侧)均值误差ATT行为态度方差齐性0.1430.7051.6769390.09410.837方差非齐性1.652383.970.09910.837SN主观规范方差齐性6.1990.0132.2849390.02311.693方差非齐性2.335408.4590.02011.693PBC感知行为控制方差齐性9.6490.0023.0559390.00210.309方差非齐性3.17419.4290.00210.309BI行为意向方差齐性0.6160.4332.5499390.0119.12方差非齐性2.499380.6170.0139.12MT导师信任方差齐性11.4280.0012.8559390.00412.056方差非齐性2.95416.2030.00312.056ST学校信任方差齐性1.6980.1932.2979390.02213.747方差非齐性2.282388.7950.02313.747PU感知效用方差齐性11.240.0012.689390.00819.603方差非齐性2.704399.1620.00719.603PP感知愉悦方差齐性13.8540.0002.4419390.01511.042方差非齐性2.508412.0340.01311.042PR感知风险方差齐性4.2460.0401.8989390.0583.346方差非齐性1.953412.9560.0523.346SI上级影响方差齐性0.7440.3892.429390.01611.265方差非齐性2.415391.8460.01611.265PI同辈影响方差齐性1.0310.3101.599390.1128.334方差非齐性1.563382.0850.1198.334EI外界影响方差齐性0.0070.9330.0739390.9420.25方差非齐性0.073392.4780.9420.25SE自我效能方差齐性4.3410.0371.8139390.0708.615方差非齐性1.853408.4430.0658.615CC便利条件方差齐性8.9460.0032.3039390.0227.903方差非齐性2.386418.1770.0177.903由于“大学期间是否获得过荣誉或奖励”的特征分组只有“是”和“否”两个分类，因此采用独立样本T检验的方法来判断两个分组之间对各变量是否存在显著性差异。方差齐次性检验结果如表5-19所示，结果显示14个变量中SN、PBC、MT、PU、PP、PR、SE和CC这8个变量的Sig值小于0.05，选择读取“方差非齐性”行的T检验结果，ATT、BI、ST、SI、PI、EI这6个变量的Sig值大于0.05，选择读取“方差齐性”行的T检验结果。在T检验结果当中，只有ATT、PR、PI、EI和SE这5个变量的P值大于0.05，其余9个变量的P值均小于0.05，说明大学期间是否获得荣誉或奖励这两个分组对SN、PBC、BI、MT、ST、PU、PP、SI和CC这9个变量均具有显著性差异。并且，由表5-19中的均值误差值可知，相较于在大学期间内获得过荣誉或奖励的学生而言，大学期间没有获得或荣誉过奖励的学生在考研选择过程当中对主观规范（SN）、感知行为控制（PBC）、行为意向（BI）、导师信任（MT）、学校信任（ST）、感知效用（PU）、感知愉悦（PP）、上级影响（SI）和便利条件（CC）这9个影响因素都具有更加强烈的感知水平。5.6.6大学学业成绩对各因子的单因素方差分析由于学业成绩分为“优秀”、“中等偏上”、“中等”和“中等偏下”四个类别，因此，通过单因素方差法进行检验，结果如表5-20所示。表5-20不同大学学业成绩的单因素方法分析平方和df均方F显著性ATT行为态度组间19503.74836501.2490.8880.447组内6863193.0239377324.646总数6882696.772940SN主观规范组间28021.85239340.6172.0360.107组内4298967.9379374588.013总数4326989.79940PB