非智力因素对护理专业学生学习成绩影响论文

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一、研究对象、内容和方法

调查对象。吉林医药学院2005级护理学本科班170人。其中男生8名，女生162名；学生平均年龄20.94±1.09，最小19岁，最大23岁。

方法。采用整群抽样方法，以书面问卷方式进行调查，内容主要包括一般人口统计学资料，家庭环境、爱好及行为因素。学习成绩是大学一、二年级所有考试科目的成绩，共16门。发出问卷170份，收回170份，有效问卷166份，有效率97.6％。

统计分析。各学期成绩作为预测变量，非智力因素作为自变量，将自变量各定性变量数量化，即定义哑变量(DummyVariable)，采用SPSS14.0统计分析软件，由于预测变量与自变量存在相关性，故对其进行因子分析，提取主要因子进行逐步回归分析。

1.主成分分析

简介：在对某一事物进行实证研究中，为了更全面、准确地反映事物的特征及其发展规律，人们为了避免遗漏重要的信息往往要考虑与其有关的多个指标，这些指标在多元统计中也称为变量。这样随着指标的增多就增加了问题的复杂性，同时由于各指标是对同一事物的反映，不可避免地造成信息的大量重叠，有时甚至会抹杀事物的真正特征与内在规律。基于上述问题，人们就希望在定量研究中涉及的变量较少，而得到的信息量又较全面。主成分分析方法正是研究如何通过原始变量的少数几个线性组合来解释原始变量绝大多数的信息的一种多元统计方法。它可以有效利用大量统计数据进行定量分析，提示变量之间的内在关系，得到对事物特征及其发展规律的一些深层次的启发，把研究工作引向深入。

结论：依据特征值大于1的原则，提取三个主要因子y1、y2、y3，累计贡献率为95.65％，其中y1为68.43％，且成分矩阵载荷很高，意味着它们与因子y1的相关程度很高，故y1因子比较重要。

2.逐步回归分析

并不是所有自变量都对预测变量都有显著的影响，挑选出对预测变量有显著影响的自变量的最常用方法是逐步回归法。具体做法是将自变量逐个引入，对选入的变量进行逐个检验，当原引入的变量由于后面变量的引入而变得不再显著时，要将其删除。引入一个变量或从回归方程中剔除一个变量，为逐步回归的一步，每一步都要进行F检验，以确保每次引入新的变量之前回归方程中只包含显著的变量。这个过程反复进行，直到既无显著的自变量选入回归方程，也无不显著自变量从回归方程中剔除为止。逐步回归目的确定哪些因素对因变量影响最大，从而获得最佳预测模型。

选取预测变量y1，自变量非智力因素进行逐步回归。结果见表2。回归方程的显著性p值均为0.000，回归方程有统计意义。

二、结果分析

回归结果：

y1=0.335-0.705(城镇)+0.563(体育活动少)

1.城镇户口学生比农村户口学生平均标准化成绩低0.705分(P＜0.01)

2.很少参加体育活动的学生比经常参加或参加体育活动的学生平均标准化成绩高0.563分(P＜<0.01)

三、讨论

调查结果显示：

1.农村户口的学生学习成绩高于城镇户口的学生的学习成绩，同时通过座谈了解到，由于当前大学生就业前景不乐观，就业压力很大，尤其是对那些农村家庭的学生，部分学生上大学是要脱离农村环境，到城市就业；但绝大部分农村学生是要依靠个人努力来改变个人的命运，改变家庭现状，改善家乡落后面貌，这样就会被迫努力学习。我们也认为，家庭条件好，在某种程度上给予孩子的投入的教育资源更充裕，学生在学习成绩应该更好些，但也可能会削弱人的斗志，降低人的拼搏精神。

2.偶尔参加体育活动的学生的学习成绩高于经常参加体育活动和不参加体育活动的学生的学习成绩。已有研究证实，体育活动有助于青少年保持身心健康，同样对学习也是有益的，但过量地运动可能会影响学习，这也许与过量运动后人体的新陈代谢及激素的分泌发生变化有关。

3.护理专业学生中，谈恋爱、缺课等因素与学习成绩无显著关系。有资料显示，对于多数大学生来说，在大学期间如果谈恋爱或经常缺课，都会不利于学习。本调查结果，也许与学生特点、专业特点等有关，例如护理专业本身是一门实践性很强的技能型专业，实践操作能力的培养比较重要。此外，在护理专业班级中，绝大多数学生为女性，学校对这一部分学生管理比较严格，而女生也相对男生来说，服从学校管理，在谈恋爱、缺课等问题上做的相对较好，没有影响学业。论文关键词：非智力因素护理专业学习成绩

论文摘要：为研究非智力因素对护理专业学生学习成绩的影响，对170名护理本科学生进行调查，结果表明，学习成绩与学生家庭户口状况、体育活动时间有显著相关；而与谈恋爱、缺课无显著关系。