基于因子聚类分析的贫困大学生心理影响因素研究

基于因子聚类分析的贫困大学生心理影响因素研究

管理工程系　贾兰平　刘　鹏

高等学校贫困生这一特殊社会群体出现于20世纪80年代，主要源于中国高等教育体制改革，个人逐步承担高等教育的成本。进入20世纪90年代后，伴随着高等教育改革的不断深入，全国各高等学校开始全面实行收费，贫困大学生的问题日益突出。作为大学生中特殊群体的贫困生，他们不仅要承受经济贫困带来的难于顺利完成学业的压力，还要承受因经济拮据带来的心理问题。大量的研究证实，贫困大学生心理问题较多，整体心理健康水平低于大学生的平均水平。

郑州大学位于经济欠发达的中原地区，学生大部分来自河南省经济贫困落后地区，因此，贫困生的数量略高于全国各高校的平均水平，占学生总数的20%～25%（按照月生活费用低于200元为贫困生），其中相当一部分学生来自边远山区农村家庭及城镇下岗职工家庭，家中缺乏经济来源，难以维持日常的基本生活。贫困大学生日益成为校园内最大的弱势群体，他们的心理健康问题直接影响着学校日常的教学和学生工作，影响着在校学生的整体心理健康水平，进而影响学校整体的学生素质。因此，研究我校贫困生的心理健康问题对于郑州大学提高教育教学水平向全国一流大学迈进具有十分重要的意义。

国内对于贫困大学生的心理健康研究始于20世纪90年代，到目前为止，研究的主要内容有以下几个方面：①贫困生的思想动态；②贫困生的心理问题；③贫困生的世界观、人生观及社会交往状况等。由于影响贫困大学生心理的因素很复杂，本文采用多因素评价指标建立心理影响因素评价体系，运用SPSS软件将因子分析和聚类分析结合起来对贫困大学生的心理影响因素进行评价，建立了贫困大学生的心理影响因素评价模型。经过实证分析证明，本文给出的指标体系和评价模型有效地解决了贫困大学生的心理影响因素评价的问题。

一、贫困大学生的心理影响因素评价体系的建立

贫困大学生心理问题的形成并不是偶然的，它是心理、生理、社会等诸多因素共同作用于个体的结果，最重要的是心理、社会因素对贫困学生心理健康的影响。

基于以上观点，将贫困大学生的心理健康影响因素的评价指标分为两大部分，如图1所示。

图1 　贫困大学生的心理健康影响因素评价指标体系

二、因子聚类分析综合评价模型的建立

1．因子分析及其步骤

因子分析是通过对原始数据相关系数矩阵内部结构的研究，将多个指标转化为少量互不相关且不可观测的因子，以提取原有指标绝大部分的信息的统计方法。当发现因子载荷矩阵不够简化时，可以通过因子旋转使因子具有更为鲜明的实际意义，同时可以使用因子得分函数对样本给出相应的评价和排序。其数学模型如下：

（1）根据原始数据源，确定指标体系，建立因子分析一般模型。

（2）对原始数据进行标准化处理，组成矩阵X。

（3）建立样本相关矩阵R。

（4）解特征方程，计算特征值和特征向量，当累计贡献率超过85%时，取前k个主成分代替原来m个指标，计算因子载荷矩阵A。

（5）对矩阵A进行最大方差旋转，得矩阵B；计算各公共因子得分，并由F＝计算因子综合得分，并进行排序。2．变量及样本选取

自变量：家庭环境x₁、校园氛围x₂、高校助学措施x₃、社会文化x₄、认知的统一x₅、心理的脆弱程度x₆、个体的性格差异x₇、人生观价值观x₈、心理内在矛盾x₉、情绪的不稳定性x₁₀。因变量：贫困大学生的心理影响因素评价值。样本：本文采用随机抽样的方法选取了郑州大学2009级新生中的100个贫困生作为研究对象，经过问卷调查及信息分类整理，选取其中具有广泛代表性的20名学生作为样本。对其中的定性指标根据专家评分法和层次分析法确定权重，最后按最大隶属度原则确定其优先等级。

3．提取公共因子

通过SPSS 15．0软件进行因子分析产生贫困大学生的心理健康影响因素综合指标评价值。样本指标的KMO值为0．437，Bartett’s球形检验的Chi－square＝453．023，且相伴概率sig＝0．000，显著性水平α＝0．05，相伴概率小于显著性水平，说明在95%的置信度水平下，检测数据适合作因子分析。

根据因子分析中得到的评价指标相关矩阵，再次利用SPSS 15．0软件得到因子的特征根以及贡献率和累计贡献率见表1。

表1　 总方差解释表

从结果可以看出，前3个公共因子的累计方差贡献率达到86．389%，故取其代替原来的10个指标。由因子分析的初始解可知，此时所有变量的共同度均较高，各个变量的信息丢失都较少。因此本次因子提取的总体效果较理想。

对因子载荷阵用方差最大法进行旋转，得到旋转后的因子载荷矩阵见表2。

表2 　旋转后的因子载荷矩阵

由表2发现公共因子1主要反映了x₁家庭环境、x₂校园氛围、x₃高校助学措施、x₄社会文化，故命名为社会环境因子，同样根据10个变量和其他两个公共因子的相关程度，给其他两个因子分别取名为情绪心理因子和认知文化因子。利用SPSS 15．0采用回归法估计因子得分系数见表3。

表3 　因子得分系数矩阵

由各个因子的得分系数矩阵得出F1、F₂、F₃的因子得分表达式为：

F₁＝0．023×1＋0．012×2＋0．014×3＋…－0．223×9－0．040×10

F₂＝0．365×1＋0．310×2＋0．438×3＋…－0．012×9＋0．066×10

F₃＝－0．093×1＋0．113×2－0．083×3＋…＋0．024×9－0．246×10

以特征根贡献率为权重，综合因子得分为：F＝0．4851F1＋0．2442F2＋0．1700F₃。

4．聚类分析

把从因子分析中提取出来的3个公共因子作为聚类分析的3个变量。根据实际情况，适当选择距离和聚类方法。本文采用最广泛的欧式距离和类平均法，利用软件SPSS 15．0计算聚类结果见表4。

表4 　聚类结果分布表

由表4可以看出聚类分析结果综合因子得分较高的1、2、3类样本数量较少，这类贫困大学生心理健康受影响的因素较少，基本符合一个心理健康的人的要求，可通过安排心理健康教育讲座进行适当的引导教育就可以使这些同学拥有健康的心理。以第4类样本的下限48．98和第5类样本的上限47．36的平均值48．17作为两类样本的划分值，综合因子得分在48．17以上的学生，其心理方面存在一定问题。虽然基本不影响学生本人正常的大学生活，但是需要分析影响其心理健康的确切因素后由辅导员或其他老师和学生进行有针对性的谈话，帮助其摆脱心理问题的困扰。综合因子得分在48．17以下的这类贫困大学生，心理方面存在较多的问题，已经严重影响学生本人及周围同学的正常生活，甚至影响到学校正常的教育教学活动，必须由学校心理健康教育中心进行系统的正规化的心理咨询治疗，必要时须转到专业的心理卫生医院进行诊治，待学生心理问题好转后方可参加学校正常的教学活动。综合评价和决策见表5。

表5 　综合评价和决策

三、结论

将上述因子聚类分析得到的评价结果与各个样本学生的实际情况对照可以发现，该评价模型的结论是基本符合客观实际情况的。本文所运用的因子聚类分析的综合评价模型综合了因子分析和聚类分析的优点，公共因子的提取、综合因子得分的计算等使得评价更加全面、客观，决策更加科学合理，研究结果可以为学校和院系思想政治教育部门和思想教育工作者提供可靠的指导性的意见，也可以作为现阶段心理健康教育机构建立贫困大学生心理健康影响因素评价体系的理论参考模型。

参考文献

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