【摘要】學習興趣是學習動機的重要影響因素之一，是促進學生成才和就業的關鍵。爲了瞭解當前研究生的學習興趣與學習成果之間的關係，本研究隨機抽取了西北師範大學教育學院及心理學院的30名10級研究生，對他們的學習興趣與論文發表量進行了調查，並在spss16.0中運用卡方檢驗，按性別分析某大學研究生的論文發表量與學習興趣是否有關係。
【關鍵詞】研究生 學習興趣 論文發表量 卡方檢驗
一、問題的提出
學習興趣是學習動機的重要影響因素之一，是促進學生成才和就業的關鍵。良好的學習興趣可以使學生在高效、愉快的學習過程中實現自我價值。而研究生作爲學術研究的最大團體，其學術研究成果是否與學習興趣有相關關係呢?爲了瞭解研究生論文發表量與學習興趣是否有關係，本研究隨機抽取了西北師範大學教育學院及心裏學院的30名10級研究生，對他們的學習興趣及論文發表量進行了調查。考慮到“性別”可能是一個干擾因素，所以將“性別”變量作爲階層變量，運用分層卡方檢驗分析研究生論文發表量與興趣的相關關係。
二、數據的蒐集和整理
爲了檢驗不同性別的研究生論文發表量與學習興趣是否有相關關係，本課題組在西北師範大學教育學院和心理學院進行了問卷發放與回收，本檢驗則以教育學院和心理學院的30名10級研究生爲例，進行數據分析。在所調查的30名研究生中，15名爲教育學院研究生，其中8名男生，7名女生;15名爲心理學院研究生，其中8名男生，7名女生。以上數據在SPSS16.0中進行輸入並建立數據庫。
三、統計學原理
卡方檢驗(x2 �Chi-square test)是專用於解決品質相關問題的分類數據統計方法，在SPSS中，Crosstabs過程就是用於解決此類問題。在分析時，Crosstabs過程可以產生二維至n維列聯表，並且可以計算相應的百分數。Crosstabs功能的統計推斷包括常用的一般卡方檢驗、配對卡方檢驗、分層卡方檢驗。本研究主要採用的是分層卡方檢驗。
分層卡方檢驗是把研究對象分解成不同層次，按各層對象來進行行變量與列變量的獨立性研究。可在去除階層因素下，更準確的對行列變量的獨立性研究。例如，研究大學生學習成績與學習興趣之間的相關關係，就可以使用一般的卡方檢驗。若想進一步瞭解不同生源地大學生學習成績與學習興趣之間的相關關係，就需要把生源地作爲階層變量，來分析學習成績與學習興趣之間的相關關係了。而在本研究中，研究的是研究生論文發表量與學習興趣之間的相關關係，其中考慮到性別可能是一個干擾因素，我們可以按性別分析研究生的論文發表量與學習興趣是否有關係，這是一個分層卡方檢驗的問題。
在進行檢驗的過程中一般會將“並無明顯差異”的假設設定爲原假設，將“有明顯差異”的假設設定爲備選假設。在本檢測中“不同性別研究生學習興趣與論文發表量無顯著差異”就是原假設，“不同性別研究生學習興趣與論文發表量存在顯著差異”就是備擇假設。雙側近似概率(.2-sided)，此值小於0.05時，我們做檢測犯錯誤的概率就小於5%，則可認爲行變量與列變量顯著相關。此時則可推翻原假設，產生備擇假設。當Sig值大於0.05時，我們做檢測犯錯誤的概率就大於5%，我們不可推翻原假設。
四、SPSS操作
(1)打開SPSS16.0，出現SPSS操作界面。
(2)在variable view界面定義四個變量，分別爲專業、性別、興趣、論文發表量。在第一行的“Name”中輸入“專業”，Type爲String;第二行的`“Name”中輸入“性別”，Type爲Numeric，單擊“Values”，出現“Value labels”對話框，在Value內輸入1，在：label內輸入“男”，單擊“add”按鈕，同樣，定義“2”爲“女”，單擊 “ok”命令;第三行的“Name”中輸入“興趣”，Type爲String;第四行的“Name”中輸入“論文發表量”，Type爲String。
(3)單機“data view”進入數據界面，輸入數據。
(4)選擇“Analyze”→“Descriptive Statistics” →“Crosstabs”命令，彈出“Crosstabs”對話框。
(5)確定選項。
①在“Crosstabs”對話框中制定Row(s)變量爲“興趣”變量，Column(s)變量爲“成績”變量，在“Layer 1 of 1”列表中選擇“性別”變量作爲階層變量。
②單擊“Crosstabs”對話框右上角的“Statistics”按鈕，出現“Crosstabs：Statistics”對話框。選擇“Chi-square”、“Risk”選項，單機“Continue”按鈕，返回到“Crosstabs”對話框。單擊“OK”按鈕，輸出結果。
五、結果解釋
(1)樣本記錄處理摘要，如圖1所示。
圖1 樣本記錄處理摘要
從圖1中可以看出處理記錄缺失值的情況。Valid表示測試樣本中的有效樣本數及佔總樣本的比例。可見30列均爲有效值。Missing表示測試樣本中缺失樣本數及佔總樣本的比例。在本例中，有效樣本爲30，佔總樣本的100%。
(2)交叉列聯表，如圖2所示。
興趣 * 論文發表量 * 性別 Crosstabulation
Count
圖2 交叉列聯表
圖2所示的是按變量“性別”取值分層的交叉描述表
(3)卡方檢驗結果，如圖3所示。
Chi-Square Tests
圖3 卡方檢驗結果
由.(2-sided)取值可知，男生的伴隨概率分別爲0.028和0.019，均小於0.05，差異顯著，可推翻原假設，備擇假設成立。女生的伴隨概率分別爲0.566和0.559，均大於0.05，差異不顯著，原假設成立。這說明對男生來說，論文發表量的多少與專業興趣之間有顯著的相關關係，從圖3中可以看出，男生對專業越有興趣，則發表的論文越多，反之亦然。而對於女生來說，論文發表量的多少與專業興趣之間沒有太大關係，即相關關係不顯著。
參考文獻：
[1]楊曉明在教育統計中的應用[M].北京：高等教育出版社，2008.
[2]盧紋岱統計分析[M].北京：電子工業出版社，2007.
[3]王孝玲.教育統計學[M].上海：華東師範大學出版社，1993.