目的:探討影響高校科技人員類型的因素,建立偏最小二乘回歸模型,對科技人員的類型進行判別、預測,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;探討偏最小二乘回歸分析合理應用的注意事項,總結偏最小二乘回歸分析在實際問題中的正確應用,以便得出更加科學合理的結論。方法:本研究以山東省高等院校的科技人員為研究對象,采用二階段分層整群隨機抽樣方法,先隨機抽取國家級、省級兩個層次的8所高校;再以學校為單位,在學校內采用隨機分層抽樣抽取這8所高校的學科帶頭人和一般科技人員組成調查樣本。調查工具主要采用了自己編制的山東省高校科技人員類型影響因素調查量表。該量表分基本情況、問卷和自我評定三部分,調查項目共29項。采用Chronbach’s ?α系數(shù)對調查量表進行信度檢驗,運用探索性因子分析對量表進行結構效度檢驗;采用偏最小二乘回歸分析和判別分析對調查對象及其影響因素進行分析,并建立偏最小二乘回歸模型進行判別、預測。整個統(tǒng)計分析過程主要應用統(tǒng)計軟件SAS9.1以及SPSS13.0完成。結果:運用Chronbach’sα系數(shù)對調查量表進行量表信度檢驗,Chronbach’sα系數(shù)=0.781>0... 

【文章來源】：濰坊醫(yī)學院山東省

【文章頁數(shù)】：62 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
中文摘要
ABSTRACT
前言
研究設計
材料和方法
結果
討論
結論
附表
參考文獻
文獻綜述
    參考文獻
致謝
攻讀學位期間撰寫的論文


【參考文獻】：
期刊論文
[1]偏最小二乘回歸的應變統(tǒng)計模型研究[J]. 苗艷東,羅東翔.  東北水利水電. 2007(05)
[2]偏最小二乘法降維在微陣列數(shù)據判別分析中的應用[J]. 錢國華,荀鵬程,陳峰,于浩.  中國衛(wèi)生統(tǒng)計. 2007(02)
[3]偏最小二乘回歸方法（PLS）在短期氣候預測中的應用[J]. 蔣國興,江志紅,金龍,何慧.  數(shù)學的實踐與認識. 2006(08)
[4]論高校學科帶頭人隊伍建設[J]. 沈傳緣.  高等工程教育研究. 2005(04)
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[6]偏最小二乘回歸的原理及應用[J]. 葉鶯,陳崇幗,林熙.  海峽預防醫(yī)學雜志. 2005(03)
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[8]高等教育發(fā)展形勢下的高水平教師的培養(yǎng)——評析湖北地區(qū)高校學科帶頭人、學術骨干培養(yǎng)的探索與實踐[J]. 陳久青,高桂林.  武漢科技大學學報(社會科學版). 2003(04)
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本文編號：3471310