影响大学生考研心态的因素探析.doc

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宜宾学院学报
Journal of Yibin University
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考研成绩路径分析图
张学新1, 熊莎莎2
(1.湖北工程学院 数学与统计学院, 湖北孝感 43 ; 2.重庆大学 数学与统计学院, 重庆 400044)
摘要: 基于某高校 ~ 年理科考研情况的调查数据, 利用路径分析方法研究考研英语、 考研政治、 专业课一、 专业
课二、 学校类别、 体育基础对理科考研成绩的作用路径及影响力度．结果表明, 专业课一、 专业课二、 学校类别对理科考
研成绩有着直接因果关系, 总效应均在 33%以上, 而考研政治和考研英语的总效应均在 10%左右．建议考生要注意专业课
二的复习, 端正对考研英语和考研政治的复习态度, 注意选择报考合适的学校．
关键词: 考研成绩; 路径分析; SPSS软件; 直接效应; 间接效应
中图分类号: O212.4
文献标识码: A
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A Path Analysis to Identify the Courses Factors Influencing Graduate School Entrance Exam
1 2
ZHANG Xuexin , XIONG Shasha
(1.School of Mathematics and Statistics, Hubei Engineering University, Xiaogan, Hubei 43 , China; 2.College of
Mathematics and Statistics, Chongqing University, Chongqing, 400044, China)
Abstract: Based on the sample of a college science student’s grad-school entrance exam from to , the effects
of English exam, Politics exam, Specialized Course One and Two, the family of school and Physical basis on the
graduate program entrance exam performance’s path and intensity were examined. The results show that Specialized
Courses One, Two and the family of school have significant direct effects to entrance exams, with more than 33% total
effect respectively, the others have indirect influence to the entrance exam, of which total effect are about 10%
respectively. Finally, candidates are advised to pay more attentions to review Specialized Courses Two, to straighten up
attitudes toward English exam & Politics exam, to choose the right school for them.
Keywords: the entrance exams performance to the graduate program; path analysis; SPSS; direct effect; indirect effect
在社会对高素质人才的旺盛需求与严峻的就 程度的影响．这些文献经过对考研现状的调查, 探
业压力驱动下, 考研成为众多高校本科毕业生理想 讨了影响理科学生考研成功率的一些因素, 但存在
的选择, 应届本科毕业生成为考研的主力军．可是 以下不足: 一是仅经过简单的描述性统计方法来分
大部分高校的考研成功率并不高, 如何提升考研成 析考研成功率的影响因素, 没有估计影响的大小,
功率是各大高校非常关注的问题．关于理科学生考 分析不够精确; 二是仅仅研究了应变量和自变量之
研成功率的影响因素, 国内已有一些研究成果．朱 间的直接作用, 而没有考虑变量之间的间接关系．
璟[1]认为, 惟有准确、 完整、 系统地掌握高等数学
本文量化分析理科课程学习与理科学生考研
基础知识, 灵活运用解题方法, 注重综合分析问题 成绩之间的相互关系与影响大小．首先根据相关理
和解决实际问题能力的培养, 才能在考研中取得良 论, 提出模型中各变量间具体联系方式的假设, 绘
好的效果．王艳洁[2]认为加强对学生的教育和管理, 制一张路径图, 然后以每一个内生变量为因变量,
采用数学分层次教学法和开设选修课对提高考研率 以单箭头指向它的变量为自变量建立线性回归方程
有一定的积极作用．苏国荣、 戴中寅 [3]基于属性依 得到回归系数, 并对回归系数进行 t检验．若显著,
赖度原理, 研究考研高等数学与其主要影响因素的 说明两个变量之间有直接的因果关系, 此时的回归
关系, 提出应加强高等数学课程的教学效果．王小 系数就是路径系数, 它的大小代表自变量对应变量
清[4]采用调查问卷, 对影响大学生考研心态的因素 影响力的大小．经过各路径系数得出自变量对理科
进行了分析, 得出考研动机、 考研动机强度、 考研 学生考研成绩的直接影响, 计算各路径系数的乘积
努力程度等主观因素和考研信息获得、 家庭关系、 得出自变量对理科学生考研成绩的间接影响, 最终
学校条件等客观因素都对大学生的考研心态有不同 得到各影响因素对理科学生考研成绩的总效应, 最
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收稿日期: -06-10
第一作者: 张学新(1966-), 男, 讲师, 博士, 研究方向为数理统计方法与应用
网络出版地址:
修回: -09-13
网络出版时间: -10-15 11:28

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后给出相应的建议．
2 影响考研成绩的路径分析
2.1 研究假设
1 基本理论
1.1 路径分析的基本思想及概念
先定义有关变量．本文研究对象是湖北工程学
路径分析最早由遗传学家 Wright在 1920年提 院应用数学班和统计班考取研究生的所有学生．应
出的, 目的是为解释遗传学中的因果关系．其基本 用数学班的专业课一、 专业课二分别指的是线性代
思想是假设变量间的关系是线性关系, 经过估计变 数和高等代数, 统计班的专业课一、 专业课二指的
量间的相关系数和它们的函数, 评价这些变量的作 是考研科目数学三和统计学．英语基础指一届考生
用及相互关系．路径分析的优势在于: 它能够容纳 的四学期的大学英语平均成绩, 数学基础指三个学
多环节的因果结构, 经过路径图把这些因果关系很 期的数学分析、 概率论、 常微分方程、 高等代数平
清楚的表示出来, 据此进行更深层次的分析, 如比 均成绩, 再将四个学期的体育平均成绩称为体育基
较各种因素之间的相对重要程度, 计算变量与变量 础, 将思想道德修养与法律基础、 毛泽东思想邓小
之间的直接与间接影响．
平理论、 三个代表重要思想、 马克思主义基本原理
路径分析的主要工具是路径图, 它用箭头表示 以及中国近代史纲要各科的平均成绩称为政治基
变量间预先设定的关系, 它采用直的单箭头表示变 础．报考学校类别分为三个层次, ”1”表示既不是
量间的关系是单边影响, 而用弯曲的双箭头表示双
211 又不是 985 的学校, ”2”表示是 211 学校, ”3”
边影响关系．图中的因果关系用箭头表示, 箭头指 表示是 985学校．做出如下假设:
向的是”果”, 即响应变量, 箭头起始处是”因”, 即
①考研英语、 考研政治、 专业课一、 专业课二
自变量．在因果模型中引起其它变量变化而自生不 与考研成绩正相关．
受其它变量影响的变量为外生变量, 受到外生变量
②依据不同的学校对考生有不同的要求即考
和其它变量影响的变量称为内生变量, 不影响其它 试的难度有所差异, 认为报考越好的学校, 考试的
变量而只受其它变量影响的变量称为最终结果变 难度相应的也会越大, 考研的成绩也会受到影响,
量．本文中的路径分析利用 SPSS中的 Linear过程 因此假设报考学校类别与考研成绩呈负相关．
完成．
③学生的体育基础表示了学生的身体状况, 好
1.2 使用路径分析的条件及步骤
的身体素质能够保证好的学习状态, 假设体育基础
使用路径分析的前提要求有: ①变量间的关系 与考研成绩呈正相关．
都是线性的; ②所有误差都是相互独立的; ③内生
④考生的英语基础与考研英语呈正相关, 政治
变量都是定量变量; ④观测量没有测量误差; ⑤路 基础与考研政治呈正相关, 数学基础与专业课一、
径图中包括了所有决定因果关系的因素．
路径分析一般步骤如下:
专业课二呈正相关．
⑤专业课一与专业课二相关、 专业课二与学校
①根据相关理论和文献资料, 绘制一个没有路 类别相关．
径系数的路径图, 路径分析的核心任务就是给出这
些路径系数．
经过上面的假设, 做出初始路径图(图中的 e i
表示残差项)如图 1:
②以每一个内生变量为响应变量, 以用箭头指
向它的变量为自变量建立线性回归方程, 得到标准
化回归系数(Beta), 它就是自变量与响应变量间的路
径系数, 也称为自变量对内生变量的直接效应．路
径系数的大小表明了自变量对内生变量影响力的大
小, 当路径系数经检验达到显著时, 便称这两个变
量之间有直接的因果关系．方程中有多少个内生变
量就要构建多少个回归方程, 具体到软件操作, 就
是重复调用 Linear过程．
③改进模型．根据回归方程给出的信息, 将路
径系数不显著的路径从路径图中剔除, 然后在重新
建立回归模型, 重新给出各路径系数与残差．
④对模型进行检验．
图 1 考研成绩影响因素的初始路径图
2.2 数据来源及处理
数据来源于对湖北工程学院 届、 届

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及 届毕业生中考取研究生的考生的考研成绩 可见考研成绩与考研英语、 考研政治、 专业课一、
以及平时各科成绩的调查, 共 56个样本, 其内容包 专业课二及学校类别都有极其显著的相关性; 考研
括考生的考研总成绩及单科成绩, 还包括考生的平 英语、 考研政治、 专业课一和专业课二相互之间有
时各科成绩．对于考生的考研成绩直接取其考研成 极其显著的相关性, 考研英语与学校类别有显著的
绩通知单上分数．
相关性; 专业课一和专业课二与数学基础有相关性．
2.3.2 建立各相关因素间的回归方程
将以上数据整理完成后, 再进一步经过 SPSS
软件对数据进行标准化处理, 处理步骤: SPSS数据
根据前面假设, 运用逐步回归分析, 最终建立
窗口依次点击: 分析—描述统计—描述, 将各变量 了六个回归方程:
选入备选框, 选择将标准化得分另存为变量, 点击
确定, 在数据窗口得到各变量的标准化得分．
2.3 统计分析过程
(1)以考研成绩为应变量, 以考研英语、 考研政
治、 专业课一、 专业课二、 学校类别 5个因素为自
变量的回归方程; (2)以考研英语为应变量, 以考研
政治、 学校类别、 英语基础 3个因素为自变量的回
2.3.1 对各因素之间进行相关分析
根据研究目的和前面的研究假设, 所涉及的变 归方程; (3)以考研政治为因变量, 以考研英语、 政
量共有 10个: 考研成绩、 考研英语、 考研政治、 专 治基础为自变量的回归方程; (4)以专业课一为应变
业课一、 专业课二、 学校类别、 英语基础、 数学基 量, 以专业课二、 数学基础为自变量的回归方程;
础、 政治基础和体育基础, 为进一步考察这些变量
(5)以专业课二为应变量, 以专业课一、 数学基础、
之间的相关性, 需要对它们进行相关分析．在 SPSS 学校类别为自变量的回归方程; (6)以学校类别为应
的数据窗口, 依次点击分析—相关—双变量, 将标 变量, 以考研英语、 考研政治为自变量的回归方
准化的变量选入备选框, 点击确定, 从结果显示中 程．对第一个回归方程的逐步回归系数表如表 2.1．
表 2.1 以考研成绩为应变量的回归分析结果
系数*
模 型
非标准化系数
标准系数
试用版
t
Sig.
B
-2.916E-15
.266
标准误差
(常 量)
Zscore (专业课一)
.096
.138
.142
.101
.000
1.921
2.963
2.179
1.000
.060
.005
.034
.266
.421
.220
Zscore (专业课二)
.421
Zscore (学校类别)
.220
*因变量: Zscore(考研成绩)
结果显示, 以考研成绩为应变量, 以专业课一、 归方程经过了检验．
专业课二和学校类别为自变量作的回归方程的决定
由表 2.1可知, 在 10%的显著性水平下, 对以
系数 R2=0.509, 说明专业课一、 专业课二和学校类 考研成绩为应变量, 专业课一、 专业课二和学校类
别这三个变量解释了影响考研成绩所有因素的 别为自变量的回归方程的各自变量的回归系数的 t
50.9%, 即减少了估计考研成绩约一半的误差．
检验对应的 P值都显著, 说明该回归方程的各回归
对以考研成绩为应变量, 专业课一、 专业课二 系数都经过了检验．
和学校类别为自变量的回归方程的检验(即 F 检验)
其它五个回归方程的分析过程同上, 在此不再
的 F值为 17.998, 对应的 P 值为 0.000, 说明该回 累述, 将所有回归分析结果汇总为表 2.2．
表 2.2 各回归方程的参数值
专业课一
专业课二
考研英语
考研政治
学校类别
考研成绩
应变量
自变量
b
p
b
p
b
p
b
p
b
p
b
p
专业课一
0.69
0.000
0.266
0.421
0.060
0.005
专业课二
考研英语
考研政治
学校类别
0.705
0.00
0.827
0.00
0.329
0.013
0.827
0.00
0.19
0.049
0.220
0.034
表 2.2 中第一行表示各回归方程的应变量, 第 别表示在各应变量下的回归方程的标准化回归系数
b, 以及对b进行 t检验的概率值 P．由表 2.2可知,
一列表示各回归方程的自变量, 从第二列开始, 分

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各回归方程的回归系数都经过了检验．
系数, 修改后的路径图如图 2所示．
表 2.3 变量之间的相关系数、 路径系数及决定系数
2.3.3 修改并完成路径图的绘制
自变量
应变量
相关系数 路径系数 决定系数
经过以上的相关分析和回归分析, 能够得到各
应变量与自变量之间的相关系数和回归系数 (即路
径系数), 进而经过自变量与应变量的相关系数乘以
自变量对应变量的路径系数得到自变量对应变量的
决定系数, 该决定系数表明了自变量能够解释应变
量变异的百分比．其归纳结果如表 2.3所示．
经过表 2.3, 对初始路径图进行修改, 其中图
中括号内的数值为决定系数, 括号外的数值为路径
专业课一 考研成绩
专业课二 考研成绩
学校类别 考研成绩
考研英语 学校类别
考研政治 考研英语
专业课一 专业课二
学校类别 专业课二
专业课二 专业课一
0.581
0.663
0.345
0.329
0.827
0.705
0.246
0.705
0.266
0.421
0.220
0.329
0.827
0.69
0.155
0.279
0.076
0.108
0.684
0.486
0.047
0.497
0.19
0.705
图 2 考研成绩及其影响因素路径图
经过以上的路径图, 能够得到每个自变量对应
变量考研成绩的直接效应和间接效应, 其中直接效
应指的是自变量直接影响考研成绩的路径系数, 间
2.3.4 结果与讨论
根据以上的分析结果能够得出以下初步结论:
(1)考研英语、 考研政治、 专业课一、 专业课二
接效应指的是自变量经过其它变量间接的影响考研 和学校类别与考研成绩呈显著的正相关, 而体育基
成绩, 其大小等于各路径系数的乘积．
础、 英语基础、 数学基础、 政治基础对考研成绩有
由图 2可知, 专业课一除了对考研成绩有直接 一定的影响, 可是不显著, 这与先前的假设有一定
效应外, 还经过对专业课二的影响产生了对考研成 的差别, 能够解释为大学期间平时的考试只考察基
绩的间接影响．具体如下:
本知识, 考生只针对要考试的内容来复习, 复习不
专业课一对考研成绩的直接效应为 0.266; 专 全面, 因而成绩都相差不是很大, 特别是考研学生
业课一经过专业课二对考研成绩的间接影响为: 一般基础理论知识都较好, 即各考生的平时基础成
0.69 × 0.421 = 0.29049; 于是, 专业课一对考研成绩
的总效应为直接效应与间接效应之和为: 0.266 + 影响考研成绩的是考生考研期间的态度、 心态．
0.29049 = 0.55649． (2)学校类别对考研成绩有直接效应和间接效
同理得到专业课二对考研成绩的总效应为: 应, 专业课一、 专业课二对考研成绩除了有直接效
绩相差不大, 因此对考研成绩的影响不是很显著,
0.421 + 0.705 × 0.266 = 0.60853．
应外还有间接效应, 考研英语和考研政治对考研成
绩有间接效应．根据对考研成绩总效应的大小排序
分别为: 专业课二(0.60853)、 专业课一(0.55649)、
学校类别(0.33562)、 考研英语(0.11042)和考研政治
学校类别对考研成绩的总效应为: 0.22 + 0.19 ×
(0.421 + 0.705 × 0.266) B 0.33562．
考研英语对考研成绩的总效应为: 0.329 × 0.22
+ 0.329 × 0.19 × (0.421 + 0.705 × 0.266 B 0.11042． (0.09132)．
考研政治对考研成绩的总效应为: 0.827 ×
(3)专业课一与专业课二有直接的相关关系, 这
0.329 × 0.22 + 0.827 × 0.329 × 0.19 × (0.421 + 0.705 里能够解释为二者在学习过程中有很多相通的地
+ 0.226) B 0.09132．
方, 而且二者互为基础; 学校类别经过专业课二间

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接影响考研成绩, 因为专业课二一般是学校自主命 般都不大, 考研英语和考研政治的差距就在 5分左
题, 因此不同类别的院校对专业课二有不同的命题 右．因此在备考期间, 要注意态度, 要注意对这两
方式及侧重点, 考试难度自然也有所不同, 因此学 门课程基础的学习．
校类别会影响专业课二的成绩; 考研政治经过影响
(3) 考生在报考学校方面也要十分注意, 报考
考研英语来间接影响考研成绩, 由于考研英语和考 学校的不同, 对各考试科目的要求及内容也不同,
研政治的命题方式大致相同, 都以分析为主, 特别 特别是专业课二是各学校自主命题的, 命题侧重点
是考研政治中的材料分析题, 就需要有很好的思维 不同, 而不同的考生又有不同的特点, 适合不同的
推理能力, 这种能力同样也适用于考研英语; 考研 考试方式; 再者, 报考学校不同, 对考生的激励作
英语与学校类别有直接的因果关系, 每个学校对英 用也有所不同, 因此说报考一个适合自己考试的学
语都有不同的要求, 虽然是统考试卷, 可是学校最 校, 对于最终的考研成绩会有相当大的影响．
3 讨论
终对英语的划分却有所不同, 因此考研英语也会影
响到学校类别．
本文统计分析的部分结论不完全符合预期的
由此, 对考研学生的建议如下:
假设, 这或许与样本容量大小有关．一般地, 路径
(1) 考生在备考期间, 对考研各科目的复习要 分析涉及较多的参数估计, 因此对样本容量的要求
分清主次, 根据理论研究, 由于专业课二对考生来 是很大的, 可是本文的样本容量较小．为了增加样
说是自己熟悉并感兴趣的科目, 比较容易获得高分, 本容量, 选取了两个不同专业的考生, 虽然对专业
可是很多考生就是认为自己对该科目很熟悉而忽视 课进行了区分, 数学基础变量的取值也是根据专业
它, 不注意就会达不到自己期望的高分, 因此说专 课对应的必修课程来计算, 可是对最终的结果仍会
业课二成绩的跨度较大, 对考研成绩的影响也比较 产生一定的影响．为了简单, 把学校类别变量取值
大, 因此考生在备考期间要注意专业课二的复习, 为 1,2,3, 也会带来一些误差．
——————————
千万不能因为自己觉得容易而减少对它的复习时
参考文献:
间．其次是专业课一, 专业课一代表的是数学功底,
[1] 朱璟,邓鹏. 立足考研看高等数学的学习 [J]. 高等数学研究 ,
而且在考研成绩中占的比重比较大, 因此对考研成
绩的影响也不容忽视, 要特别注重加强其学习．
(2) 考研英语、 考研政治对考研成绩的影响相
差不大, 是由于这两门课相当于是基础课, 一般参
加考研的学生的基础相差也不大, 最终成绩的差距
就在于备考期间对其复习的态度．可是这种差距一
, 9(3): 59-64.
[2] 王艳洁. 学生考研数学的现状分析及对策探讨[J]. 中国林业教
育, ,27(2): 11-13.
[3] 苏国荣,戴中寅. 基于属性依赖度的考研高等数学成绩影响因
素分析[J]. 苏州大学学报, ,28(3):89-94.
[4] 王小清,桂荣华. 影响大学生考研心态的因素探析 [J]. 沈阳教
育学院学报, ,11(4):19-21.