目的:探討影響高�？萍既藛T類(lèi)型的因素,建立偏最小二乘回歸模型,對(duì)科技人員的類(lèi)型進(jìn)行判別、預(yù)測(cè),為今后高�？萍既藛T成才的培養(yǎng)及其合理使用提供理論依據(jù);探討偏最小二乘回歸分析合理應(yīng)用的注意事項(xiàng),總結(jié)偏最小二乘回歸分析在實(shí)際問(wèn)題中的正確應(yīng)用,以便得出更加科學(xué)合理的結(jié)論。方法:本研究以山東省高等院校的科技人員為研究對(duì)象,采用二階段分層整群隨機(jī)抽樣方法,先隨機(jī)抽取國(guó)家級(jí)、省級(jí)兩個(gè)層次的8所高校;再以學(xué)校為單位,在學(xué)校內(nèi)采用隨機(jī)分層抽樣抽取這8所高校的學(xué)科帶頭人和一般科技人員組成調(diào)查樣本。調(diào)查工具主要采用了自己編制的山東省高�？萍既藛T類(lèi)型影響因素調(diào)查量表。該量表分基本情況、問(wèn)卷和自我評(píng)定三部分,調(diào)查項(xiàng)目共29項(xiàng)。采用Chronbach’s ?α系數(shù)對(duì)調(diào)查量表進(jìn)行信度檢驗(yàn),運(yùn)用探索性因子分析對(duì)量表進(jìn)行結(jié)構(gòu)效度檢驗(yàn);采用偏最小二乘回歸分析和判別分析對(duì)調(diào)查對(duì)象及其影響因素進(jìn)行分析,并建立偏最小二乘回歸模型進(jìn)行判別、預(yù)測(cè)。整個(gè)統(tǒng)計(jì)分析過(guò)程主要應(yīng)用統(tǒng)計(jì)軟件SAS9.1以及SPSS13.0完成。結(jié)果:運(yùn)用Chronbach’sα系數(shù)對(duì)調(diào)查量表進(jìn)行量表信度檢驗(yàn),Chronbach’sα系數(shù)=0.781>0... 

【文章來(lái)源】：濰坊醫(yī)學(xué)院山東省

【文章頁(yè)數(shù)】：62 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
中文摘要
ABSTRACT
前言
研究設(shè)計(jì)
材料和方法
結(jié)果
討論
結(jié)論
附表
參考文獻(xiàn)
文獻(xiàn)綜述
    參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀學(xué)位期間撰寫(xiě)的論文


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3471310