基于因子分析法的高职市场营销专业学生成绩评价

摘要：基于因子分析对我校2008级市场营销学生各门课程的成绩进行分析，找出学生成绩背后的变量，并通过因子综合得分排名与传统排名相比较，更好的发现学生各方面能力的差异，以寻找更好的教学方式。

关键词：因子分析；因子得分；载荷矩阵；市场营销专业

中图分类号：G42文献标志码：A 文章编号：1002-2589（2011）12-0335-03

引言

高等职业教育是以培养具有必须理论基础和较强的技术开发能力，学习运用新技术知识能力的高等技术应用型人才为目标。因此，高等职业教育培养的学生，在教学要求上不必过分追求理论知识的深度和强度，只掌握基础的专业知识即可，而要加强本专业技能的实用性、针对性和专业课程的适用性[1]。所以，高职教育更应该是理论与实践相互融合、相互依托的教育模式。

高职市场营销专业培养的是“高技能应用型或操作性高技术的市场营销人才”[2]。这一培养目标定位的是具备掌握现代市场营销第一线所必需的知识、技术和能力的人才，即高职市场营销专业培养的只能是掌握市场营销职业技能人才、企业营销第一线的营销人才。

本文通过因子分析法构建温州科技职业学院市场营销专业学生成绩的综合评价指标和公因子评价指标，避免了传统的按照多门课程总分排名的情况，较为清楚的解释了造成学生成绩优劣的主要原因，揭示了学生学习各课程的能力，对于教师更好的因材施教、促进学生不断的提升具有重要意义。

一、因子分析的方法和步骤

1.因子分析方法

因子分析（FactorAnalysis）是多元统计重要分析方法之一，是用少数几个潜在不能观察的随机变量去描述多个变量之间的相关关系，根据相关性的大小，将变量进行分组，将相关性较高的变量分在同一组，不同组的变量间相关性较低一种数据处理方法[3]。

因子分析模型是根据变量间的相关性大小，把变量分组，组内的变量之间相关性高，但不同组的变量相关性低，每组变量代表一个基本结构，这个基本结构称为公共因子。其出发点是用较少的相互独立的因子变量来代替原来变量的大部分信息，可以通过下面的数学模型来表示:X=AF+αε其中X=(X1，……Xp)T为p个原有变量，F为m个公共因子变量，m≤p，A为p×m的因子载荷矩阵，aij表示第i个原有变量和第j个公共因子变量的相关系数，aij越大说明公共因子Fj和原有变量Xi越强，ε为特殊因子，表示了原有变量不能被公共因子变量所解释的部分，相当于多元回归分析中的残差部分[4]。

2.因子分析的步骤

1）在对数据进行因子分析前首先要对其进行检验，来判断是否适合做因子分析，检验所采用的方法为巴特利特球度检验(BartlettTestofSphericity)和KMO(Kaiser-Meyer-Olk

in)检验。

巴特利特球度检验(BartlettTestofSphericity)是假设相关系数矩阵是一个单位阵，如果统计量值比较大，且其相对应的相伴概率值小于用户指定的显著性水平，拒绝原假设，认为适合作因子分析。反之，接受原假设，不适合作因子分析。

而KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)检验中的KMO的取值在0和1之间，KMO越接近于1，则越适合作因子分析，其计算公式如下：

按因子得分Fi及贡献率，计算综合得分F=β1F1+…+βkFk，根据综合得分排序。

上述步骤只需要调用SPSS软件中Factor即可[5][6]。

二、高职市场营销专业学生成绩分析

1.样本选取

本文选取温州科技职业学院2008级市场营销专业3个班级学生共138人作为样本，同时选择其2007—2010年5个学期中的22门考试课程：大学计算机（AB）、大学英语（AB）、经济数学、经济学基础、现代企业管理、思想道德修养与法律基础、市场营销、经济法实务、市场调查与预测、统计技术、成功心理能力训练、就业与指导、连锁经营与管理、领导艺术、农产品经纪人技能知识、网络营销、营销策划、营销诊断、公共关系实务、广告实务、国际市场营销、物流管理、消费心理学作为统计变量，分别用X1，X2，X3……X22来表示，用Xij表示第i个同学在第j门课上的得分，则X=(Xij)138×22这样就得到了一个138×22的原始数据矩阵。

2.因子分析

1）数据检验

将样本学生的成绩数据输入SPSS软件，对138个变量作KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)检验和巴特利特球度检验。检验结果见表1。KMO值为0.875（大于0.5）。在检验Bartlett统计指标检验相关矩阵是不是单位矩阵（原假设为相关矩阵为单位阵）过程中，卡方检验结果表明，Bartlett球形检验的卡方统计值为1.796E3（p＜0.000＝，拒绝原假设，相关矩阵不是单位阵，可以考虑进行因子分析。通过以上两项统计指标的检验表明本研究适合进行因子分析。

2）因子结构分析

对07市场营销专业的学生各学期的成绩进行进一步分析时，通过调用SPSS软件中的Factor过程，将所得因子荷载矩阵进行最大方差旋转，得到因子荷载表（见表2）。

表2经最大方差旋转后的因子载荷

利用相关系数矩阵进行基于主成分分析方法的因子分析，计算其特征值及贡献率，公共因子的特征值和累计方差贡献率见表3。根据特征值的大小确定，一般取大于1的特征值，而在本样本中，取6个主成分时，原始数据的信息总量达到了82.055%（>80%），把其作为反映原指标的信息量可以认为是有效的，因此可取出因子个数为6个，也就是说原来的22个门课程可以综合成6个公共因子。

表3特征值及贡献率

从旋转后的因子荷载矩阵（表3）可知，主因子Fcator1在物流管理(X22)、农产品经纪人技能知识(X15)、营销策划(X17)、广告实务（X20）、消费心理学（X23）、网络营销（X16）、连锁经营与管理（X13）、成功心理能力训练（X11）、成功心理能力训练（X11）、领导艺术（X14）、统计技术（X10）、国际市场营销（X21）这12门课程上的因子载荷值最大，均超过60%，该因子反映学生在专业核心类课程方面的信息，反映市场营销专业能力，我们将它称为专业核心课程因子。

主因子F2在市场营销（X7）、现代企业管理（X5）这2门课程上因子载荷值最大，超过50%，该因子反映学生在专业基础课方面的信息，可以称为市场营销基础课因子。

主因子F3在经济学基础（X4）、经济数学（X3）这2门课上因子载荷值最大，均超过45%，该因子反映学生在经济类基础课方面的信息，可以称为经济类基础课因子。

主因子F4在公关实务（X19）这一门课程上因子载荷值最大，超过62%，该因子反映学生在社会能力培养方面的信息，可称为社会能力课程因子。

主因子F5在计算机基础（A、B）（X1）这门课上因子载荷值最大，超过52%，该因子反映学生计算机操作能力，可称为计算机课程因子。

主因子F6在思想道德修养与法律基础（X6）这门课上因子载荷值最大，超过66%，该因子反映学生在思想政治方面的信息，称为“思政”课程因子。

通过因子分析我们找到了学生成绩背后的潜在变量，并根据这些变量代表的课程性质对对现有课程进行分类和传统意义上的课程分类基本是一致的。

3.因子得分分析

利用SPSS软件中的Factor功能，能够得到因子得分矩阵（略），建立因子得分模型：

F1=-0.027×X1+(-0.017)×X2+(-0.043)×X3+(-0.042)×X4+(-0.008)×X5……+0.119×X22+0.138×X23

F2=0.133×X1+(-0.092)×X2+-0.016×X3+(-0.192)×X4+(-0.101)×X5……+-0.052×X22+0.007×X23

……

F6=(-0.610)×X1+0.052×X2+-0.120×X3+0.008×X4+(-0.042)×X5……+(-0.009)×X22+(-0.067)×X23

根据上述模型计算每个学生的各因子得分，再以各因子的方差贡献率作为权重进行加权平均，得到每个学生的综合因子得分（见表4，由于篇幅所限，本文只列传统排名下的前7位同学的成绩）。

F=0.4331×F1+0.2327×F2+0.1012×F3+0.094×F4+0.0834F5+0.0556F6

三、结果分析及结论

根据以上的分析我们发现，对学生综合成绩的影响主要取决于专业核心课程、专业基础课程，因此教师在平时讲授过程中，需要充分注意专业核心课程以及相关技能的培养，当然英语也不能忽视，也同样体现了社会对于高职学生的期望，即高技能应用型或操作性高技术的市场营销人才。

同时，因子分析作为一种重要的多指标综合评价方法，对学生成绩作综合评价可以将各方面情况进行量化，既清楚又全面，综合因子得分更能合理反映学科之间的关系，因此用因子分析对专业课程学生成绩作综合评价更合理，定量评价学生成绩与课程设置的实践效果，从而更好地指导教学。

参考文献：

[1]程拓.矢志不渝任重道远——部分高职院校负责人座谈会发言选登[J].高等职业教育-天津职业大学学报，2002，(02):36-37.

[2]李拯.论高职院校市场营销专业人才的培养[J].现代商贸工业，2007，(9):86-88.

[3]张尧庭，方开泰.多元统计分析引论[M].北京:科学出版社，1997:219-220.

[4]宁自军.因子分析在居民消费结构的变动分析中的应用[J].数理统计与管理，2004，(1):114-116.

[5]RichardA，JohJljsonDeanW，wichem实用多元统计分析[M].陆璇译北京：清华大学出版社，2001：279-301.

[6]薛薇.SPSS统计分析方法及应用[M].北京:电子工业出版社.2004，(38)：247-256.

注：本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文

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