偏最小二乘回归与判别分析在科技人员类型及影响因素研究中的应用

发布时间：2021-11-02 04:10

　　目的:探讨影响高校科技人员类型的因素,建立偏最小二乘回归模型,对科技人员的类型进行判别、预测,为今后高校科技人员成才的培养及其合理使用提供理论依据;探讨偏最小二乘回归分析合理应用的注意事项,总结偏最小二乘回归分析在实际问题中的正确应用,以便得出更加科学合理的结论。方法:本研究以山东省高等院校的科技人员为研究对象,采用二阶段分层整群随机抽样方法,先随机抽取国家级、省级两个层次的8所高校;再以学校为单位,在学校内采用随机分层抽样抽取这8所高校的学科带头人和一般科技人员组成调查样本。调查工具主要采用了自己编制的山东省高校科技人员类型影响因素调查量表。该量表分基本情况、问卷和自我评定三部分,调查项目共29项。采用Chronbach’s ?α系数对调查量表进行信度检验,运用探索性因子分析对量表进行结构效度检验;采用偏最小二乘回归分析和判别分析对调查对象及其影响因素进行分析,并建立偏最小二乘回归模型进行判别、预测。整个统计分析过程主要应用统计软件SAS9.1以及SPSS13.0完成。结果:运用Chronbach’sα系数对调查量表进行量表信度检验,Chronbach’sα系数=0.781>0... 

【文章来源】：潍坊医学院山东省

【文章页数】：62 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
中文摘要
ABSTRACT
前言
研究设计
材料和方法
结果
讨论
结论
附表
参考文献
文献综述
    参考文献
致谢
攻读学位期间撰写的论文


【参考文献】：
期刊论文
[1]偏最小二乘回归的应变统计模型研究[J]. 苗艳东,罗东翔.  东北水利水电. 2007(05)
[2]偏最小二乘法降维在微阵列数据判别分析中的应用[J]. 钱国华,荀鹏程,陈峰,于浩.  中国卫生统计. 2007(02)
[3]偏最小二乘回归方法（PLS）在短期气候预测中的应用[J]. 蒋国兴,江志红,金龙,何慧.  数学的实践与认识. 2006(08)
[4]论高校学科带头人队伍建设[J]. 沈传缘.  高等工程教育研究. 2005(04)
[5]学科带头人在学科建设中的地位与作用[J]. 王永炎.  天津中医药. 2005(03)
[6]偏最小二乘回归的原理及应用[J]. 叶莺,陈崇帼,林熙.  海峡预防医学杂志. 2005(03)
[7]山东人才发展现状及其影响因素分析[J]. 王志田.  当代教育科学. 2004(13)
[8]高等教育发展形势下的高水平教师的培养——评析湖北地区高校学科带头人、学术骨干培养的探索与实践[J]. 陈久青,高桂林.  武汉科技大学学报(社会科学版). 2003(04)
[9]影响高校创新人才培养和开发的因素及原因分析[J]. 张步新.  中国现代医学杂志. 2003(13)
[10]学科带头人培养对象考评方法的探讨[J]. 朱役,夏合金,吴雁鸣,杨宝林,袁波.  中华医院管理杂志. 2002(10)



本文编号：3471310