非智力因素對護理專業學生學習成績影響論文

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一、研究對象、內容和方法

調查對象。吉林醫藥學院2005級護理學本科班170人。其中男生8名，女生162名；學生平均年齡20.94±1.09，最小19歲，最大23歲。

方法。采用整群抽樣方法，以書面問卷方式進行調查，內容主要包括一般人口統計學資料，家庭環境、愛好及行為因素。學習成績是大學一、二年級所有考試科目的成績，共16門。發出問卷170份，收回170份，有效問卷166份，有效率97.6％。

統計分析。各學期成績作為預測變量，非智力因素作為自變量，將自變量各定性變量數量化，即定義啞變量(DummyVariable)，采用SPSS14.0統計分析軟件，由于預測變量與自變量存在相關性，故對其進行因子分析，提取主要因子進行逐步回歸分析。

1.主成分分析

簡介：在對某一事物進行實證研究中，為了更全面、準確地反映事物的特征及其發展規律，人們為了避免遺漏重要的信息往往要考慮與其有關的多個指標，這些指標在多元統計中也稱為變量。這樣隨著指標的增多就增加了問題的復雜性，同時由于各指標是對同一事物的反映，不可避免地造成信息的大量重疊，有時甚至會抹殺事物的真正特征與內在規律。基于上述問題，人們就希望在定量研究中涉及的變量較少，而得到的信息量又較全面。主成分分析方法正是研究如何通過原始變量的少數幾個線性組合來解釋原始變量絕大多數的信息的一種多元統計方法。它可以有效利用大量統計數據進行定量分析，提示變量之間的內在關系，得到對事物特征及其發展規律的一些深層次的啟發，把研究工作引向深入。

結論：依據特征值大于1的原則，提取三個主要因子y1、y2、y3，累計貢獻率為95.65％，其中y1為68.43％，且成分矩陣載荷很高，意味著它們與因子y1的相關程度很高，故y1因子比較重要。

2.逐步回歸分析

并不是所有自變量都對預測變量都有顯著的影響，挑選出對預測變量有顯著影響的自變量的最常用方法是逐步回歸法。具體做法是將自變量逐個引入，對選入的變量進行逐個檢驗，當原引入的變量由于后面變量的引入而變得不再顯著時，要將其刪除。引入一個變量或從回歸方程中剔除一個變量，為逐步回歸的一步，每一步都要進行F檢驗，以確保每次引入新的變量之前回歸方程中只包含顯著的變量。這個過程反復進行，直到既無顯著的自變量選入回歸方程，也無不顯著自變量從回歸方程中剔除為止。逐步回歸目的確定哪些因素對因變量影響最大，從而獲得最佳預測模型。

選取預測變量y1，自變量非智力因素進行逐步回歸。結果見表2?；貧w方程的顯著性p值均為0.000，回歸方程有統計意義。

二、結果分析

回歸結果：

y1=0.335-0.705(城鎮)+0.563(體育活動少)

1.城鎮戶口學生比農村戶口學生平均標準化成績低0.705分(P＜0.01)

2.很少參加體育活動的學生比經常參加或參加體育活動的學生平均標準化成績高0.563分(P＜<0.01)

三、討論

調查結果顯示：

1.農村戶口的學生學習成績高于城鎮戶口的學生的學習成績，同時通過座談了解到，由于當前大學生就業前景不樂觀，就業壓力很大，尤其是對那些農村家庭的學生，部分學生上大學是要脫離農村環境，到城市就業；但絕大部分農村學生是要依靠個人努力來改變個人的命運，改變家庭現狀，改善家鄉落后面貌，這樣就會被迫努力學習。我們也認為，家庭條件好，在某種程度上給予孩子的投入的教育資源更充裕，學生在學習成績應該更好些，但也可能會削弱人的斗志，降低人的拼搏精神。

2.偶爾參加體育活動的學生的學習成績高于經常參加體育活動和不參加體育活動的學生的學習成績。已有研究證實，體育活動有助于青少年保持身心健康，同樣對學習也是有益的，但過量地運動可能會影響學習，這也許與過量運動后人體的新陳代謝及激素的分泌發生變化有關。

3.護理專業學生中，談戀愛、缺課等因素與學習成績無顯著關系。有資料顯示，對于多數大學生來說，在大學期間如果談戀愛或經常缺課，都會不利于學習。本調查結果，也許與學生特點、專業特點等有關，例如護理專業本身是一門實踐性很強的技能型專業，實踐操作能力的培養比較重要。此外，在護理專業班級中，絕大多數學生為女性，學校對這一部分學生管理比較嚴格，而女生也相對男生來說，服從學校管理，在談戀愛、缺課等問題上做的相對較好，沒有影響學業。論文關鍵詞：非智力因素護理專業學習成績

論文摘要：為研究非智力因素對護理專業學生學習成績的影響，對170名護理本科學生進行調查，結果表明，學習成績與學生家庭戶口狀況、體育活動時間有顯著相關；而與談戀愛、缺課無顯著關系。