样本的人口学特征

研究采取问卷调研,以年龄在35周岁及以下的上海市民办高职院校的青年专职教师为调查样本,共获得有效教师个体样本数据732份。教师样本的人口学特征情况如表5-2所示,内容具体涵盖了样本的年龄、性别、婚姻、学历、职称、高校教龄、学科类别等多个方面。从样本的年龄分析,低于30周岁的教师占样本总量的51.5%;从样本的性别分析,女性教师占样本总量79.2%;从样本的婚姻情况分析,已婚教师占样本总量的47.3%;从样本的学历情况分析,拥有硕士学历的教师占样本总量的69.1%,而拥有博士学历的教师仅占样本总量的2.7%;从样本的高校教龄情况分析,执教年限在3年及以下的教师占样本总量的39.9%,执教年限介于4—6年的教师占样本总量的31.1%。统计结果表明,当前上海民办高校专职教师队伍(年龄在35周岁及以下)的学历结构以硕士为主,且高校教龄普遍较短。

表5-2 样本人口学特征(N=732)

(续表)

二、数据检验

在数据统计分析之前,根据基思(2006)所提出的四种基本前提假设,对潜在研究数据进行了检验与诊断。为检验研究数据是否符合多元线性回归的前提条件,现采取了以下步骤:首先,在控制教师薪酬与专业学科不变的情况下,将教师工作满意度、工作保留意向与教师专业发展项目的效果评价作统计分析。根据数据显示,研究自变量的容忍度(tolerance)为.98,方差膨胀因子(VIF)为1.02。依据基思的相关论述可知,自变量的容忍度越高,则共线性越低;方差膨胀因子大于2,则具有很强的共线性,据此研究数据的自变量间不存在多重共线性。

此外,为尽可能保证研究的严谨性,排除相关变量对研究结果的不利影响,本研究将调查样本的薪酬水平与学科类别作为控制变量,并针对控制变量的不同水平进行统计分析。其中,教师薪酬大致可划分为三类不同水平,即年薪低于3万元为低水平薪酬、年薪介于3—5万元为中等水平薪酬、年薪高于5万元则为高水平薪酬;学科类别可划分为社会科学、哲学、管理学、工学、教育学、语言学等。所有数据的检验见以下表格。

表5-3 教师专业发展与教师工作满意度的相关系数(控制薪酬与学科变量)

(续表)

(因变量:教师工作满意度)

表5-4 教师专业发展与教师工作保留意向的相关系数(控制薪酬与学科变量)

(续表)

(因变量:教师工作保留意向)

第二步,为了检验多元回归分析中的因变量教师工作满意度与教师工作保留意向是否服从正态分布,研究在控制教师薪酬与专业学科不变的情况下采用了直方图与P-P图。从图5-1与图5-3可知,残差为正态分布;从图5-2与图5-4可知残差几乎完全贴近对角线,说明数据符合指定分布。综上所述,残差服从正态分布。

图5-1 残差的正态分布图

图5-2 标准化残差的P-P图

图5-3 残差的正态分布图

图5-4 标准化残差的P-P图

第三步,为检验自变量与因变量之间的线性关系,研究通过散点图矩阵考察了因变量随各自变量值的变化情况,详见图5-5至图5-22。根据收集若干变量数据所作的散点图可知,散点分布几乎完全符合回归直线,这也就证实了自变量与因变量之间存在线性关系。

图5-5 教师工作满意度预测值的非标准化残差散点图(教师专业发展为自变量)

图5-6 教师工作满意度与教师薪酬(中等水平)的非标准化残差散点图(薪酬为控制变量)

图5-7 教师工作满意度与教师薪酬(高水平)的非标准化残差散点图(薪酬为控制变量)

图5-8 教师工作满意度与教师学科(管理学)的非标准化残差散点图(学科为控制变量)

图5-9 教师工作满意度与教师学科(语言学)的非标准化残差散点图(学科为控制变量)

图5-10 教师工作满意度与教师学科(工程学)的非标准化残差散点图(学科为控制变量)

图5-11 教师工作满意度与教师学科(教育学)的非标准化残差散点图(学科为控制变量)

图5-12 教师工作满意度与教师学科(其他)的非标准化残差散点图(学科为控制变量)

图5-13 教师工作满意度与教师专业发展的非标准化残差散点图(教师专业发展为自变量)

图5-14 教师工作保留意向预测值的非标准化残差散点图

图5-15 教师工作保留意向与教师薪酬(中等水平)的非标准化残差散点图(薪酬为控制变量)

图5-16 教师工作保留意向与教师薪酬(高水平)的非标准化残差散点图(薪酬为控制变量)

图5-17 教师工作保留意向与教师学科(管理学)的非标准化残差散点图(学科为控制变量)

图5-18 教师工作保留意向与教师学科(语言学)的非标准化残差散点图(学科为控制变量)

图5-19 教师工作保留意向与教师学科(工程学)的非标准化残差散点图(学科为控制变量)

图5-20 教师工作保留意向与教师学科(教育学)的非标准化残差散点图(学科为控制变量)

图5-21 教师工作保留意向与教师学科(其他)的非标准化残差散点图(学科为控制变量)

图5-22 教师工作保留意向与教师专业发展的非标准化残差散点图(教师专业发展为自变量)

第四步,为了检验残差的大小不随所有变量取值水平的改变而变化,研究对数据的方差齐性进行了分析,详见图5-23至图5-24、表5-5至表5-6。根据图5-23与表5-5可知,在不同水平教师工作满意度的预测数据中,较大的方差为2.873,较小的方差为1.782;根据图524与表5-6可知,在不同水平教师工作保留意向的预测数据中,较大的方差为4.740,较小的方差为3.573。根据方差齐性检验方法可知,将两方差中较大的方差与较小的方差求比值,得到F值分别为1.612与1.327,并将此比值与查表所得的F值(10)进行比较,发现其远远小于F表值。由此结合基思的相关论述,我们可知研究数据没有显著差异,即符合方差齐性。

表5-5 比较不同水平下教师工作满意度预测值的方差大小

图5-23 残差的方差(基于五类教师工作满意度的预测情况)

图5-24 残差的方差(基于五类教师工作保留意向的预测情况)

表5-6 比较不同水平下教师工作保留意向预测值的方差大小

综上所述,研究数据满足多元线性回归分析的前提条件。除此之外,研究还通过对Cook D值、杠杆量和影响等分析,进一步证实了数据的信度,不需要剔除任何样本。