孫娜 姬丹丹 吳婉紅 郭磊

摘 要：本文旨在探究大學(xué)生個人行為與其圖書館借書數(shù)量之間的關(guān)系，得出最為影響其借書數(shù)量的因素，從而更具有針對性地培養(yǎng)大學(xué)生的日常行為習(xí)慣。根據(jù)某高校大學(xué)生一系列行為的數(shù)據(jù)，結(jié)合其兩個月內(nèi)借書信息記錄，利用SPSS軟件對借書數(shù)量的影響因素進行多元回歸分析，建立回歸方程來預(yù)測某學(xué)生未來的借書數(shù)量。結(jié)果表明，大學(xué)生的借書次數(shù)、續(xù)借本數(shù)、不同性別的活躍度、不同節(jié)儉程度的活躍度、周課時數(shù)這五個因素是影響其借書數(shù)量最顯著的因素，本文的研究為教學(xué)建設(shè)等方面提供了重要參考。

關(guān)鍵詞：學(xué)生行為數(shù)據(jù)；借書數(shù)量；SPSS；多元回歸分析；借閱數(shù)量

中圖分類號：G25 文獻標志碼：A 文章編號：1673-8454（2018）11-0073-05

圖書館作為學(xué)生的第二課堂，是學(xué)生學(xué)習(xí)課外知識、實現(xiàn)知識互補的主要來源，而借閱量是衡量學(xué)生利用圖書館和圖書館藏書質(zhì)量的標準。通過對閱讀量的分析，可以反映出學(xué)生在學(xué)習(xí)情況、課外活動活躍情況活躍度等方面的一系列問題。已有的研究大學(xué)生借閱數(shù)量的論文只著眼于圖書館的環(huán)境狀況、設(shè)備、藏書量等，[1][2]比如布艷艷在《科技風(fēng)》發(fā)表的文章從圖書館的角度對圖書借閱量減少展開了分析，[3]而未考慮學(xué)生個人方面原因造成的借閱量的下降。很多學(xué)者以圖書館為切入點研究借閱量下降的影響因素，有文獻在借閱量下降問題上進行了探究，分析并得出了互聯(lián)網(wǎng)及電子設(shè)備的普及引起了紙質(zhì)書借閱量的下降，并對圖書館的硬件環(huán)境設(shè)施提出了建議。[4-6]在《高校圖書館圖書借閱量統(tǒng)計分析報告》中，作者分析得出，影響圖書館圖書借閱量下降的主要原因是：電子資源的快速發(fā)展，館藏結(jié)構(gòu)不夠合理。[7]除了這些外部環(huán)境的變化會導(dǎo)致圖書館借書量的波動，學(xué)生的個人行為因素，比如學(xué)生的成績、參加課外活動的情況等也會影響其借書數(shù)量，從而對圖書館的整體借書量產(chǎn)生一定的影響。孫寶在《現(xiàn)代情報》中使用10年的讀者數(shù)據(jù)用灰色系統(tǒng)模型實現(xiàn)了圖書館借閱量的預(yù)測，為預(yù)測圖書館借閱量提供了參考經(jīng)驗。[8]陳明通過一元線性回歸模型，將學(xué)生數(shù)量作為自變量進行了圖書借閱量的預(yù)測，并提出影響因變量圖書借閱量的自變量因素不止一個，最主要的因素是學(xué)生人數(shù)。[9]如果考慮其他因素，這就涉及多元線性回歸分析問題。

針對以上存在的問題，本文在已有研究工作的基礎(chǔ)上，綜合考慮學(xué)生個人行為數(shù)據(jù)、借閱數(shù)據(jù)，分析得出影響學(xué)生借閱量的關(guān)鍵因素。本文統(tǒng)計了山東某高校某學(xué)院大學(xué)生近兩個月的借書信息，結(jié)合某學(xué)院大學(xué)生日常生活中的個人行為數(shù)據(jù)，分析是哪些變量引起的學(xué)生借閱數(shù)量的差異。通過分析我們發(fā)現(xiàn)，大學(xué)生的借書次數(shù)、續(xù)借本數(shù)、不同性別的活躍度、不同節(jié)儉程度的活躍度、周課時數(shù)這五個因素是影響學(xué)生借閱量的關(guān)鍵因素，同時實驗結(jié)果表明，我們所采取的模型擬合優(yōu)度高，實驗效果顯著。

一、基于多元線性回歸的借書量影響因素確定

由于學(xué)生借書量受學(xué)生成績、學(xué)生課時數(shù)等多個變量影響，因此需要用兩個以上的影響因素作為自變量來解釋因變量的變化，經(jīng)過分析，這些因變量與自變量呈現(xiàn)明顯的線性關(guān)系，因此本文采用多元線性回歸模型進行借書量影響因素的提取。

1.數(shù)據(jù)處理

學(xué)生個人行為數(shù)據(jù)以及圖書借閱數(shù)量數(shù)據(jù)皆從教務(wù)處系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中導(dǎo)出，以文本文檔的形式呈現(xiàn)。學(xué)生在圖書館的借閱數(shù)據(jù)，包括學(xué)生在被調(diào)查時間段內(nèi)的借書次數(shù)、續(xù)借書的本數(shù)。學(xué)生的個人行為數(shù)據(jù)，主要有以下內(nèi)容：反映學(xué)生學(xué)習(xí)情況的數(shù)據(jù)，包括學(xué)生在被調(diào)查學(xué)期的課時數(shù)、是否獲得獎學(xué)金；反映學(xué)生貧富情況的數(shù)據(jù)，包括學(xué)生在餐廳內(nèi)的消費情況、是否獲得助學(xué)金；反映學(xué)生課外時間參與活動活躍度的數(shù)據(jù)，即學(xué)生的德育成績；學(xué)生的基本信息數(shù)據(jù)，包括學(xué)生的性別、專業(yè)、班級。在獲取了原始數(shù)據(jù)信息的基礎(chǔ)上，根據(jù)客觀情況，對數(shù)據(jù)進行了一系列的處理：[10]

（1）將學(xué)生的學(xué)習(xí)成績和德育成績按照以下標準進行等級劃分：

成績≤60等級為1，60<成績≤70等級為2，70<成績≤80等級為3，80<成績≤90等級為4，90<成績≤100等級為5；劃分后學(xué)習(xí)情況的好壞用學(xué)習(xí)成績等級來體現(xiàn)，學(xué)習(xí)成績越好，其學(xué)習(xí)成績等級越高。課外時間參加活動的情況用活躍度來體現(xiàn)，參加活動越多，其德育成績等級越高。

（2）將學(xué)生的消費情況按照以下標準進行等級劃分：

0<消費金額≤500等級為0，500<消費金額≤1000等級為1，1000<消費金額≤1500等級為2，1500<消費金額≤2000等級為3。劃分后學(xué)生的貧富情況以節(jié)儉程度來體現(xiàn)，即消費金額越多，其消費等級越高，節(jié)儉程度也相對越低。

（3）根據(jù)節(jié)儉程度以及參加課外活動的活躍程度，建立了一個新的變量，即不同節(jié)儉程度的活躍度。本變量是由活躍度（即德育等級）與節(jié)儉程度這兩個變量相加而成，即“不同節(jié)儉程度的活躍度=活躍度+節(jié)儉程度”。學(xué)生的貧富情況不同，因此平時課外生活的活躍度也不同，因此將學(xué)生的節(jié)儉程度與學(xué)生的活躍度兩個變量相結(jié)合，以此來探究因為貧富情況不同而導(dǎo)致課外活動活躍度不同對學(xué)生借閱量的影響。

（4）根據(jù)學(xué)習(xí)成績以及參加課外活動的活躍程度，建立一個新的變量，即不同學(xué)習(xí)成績的活躍度。本變量是由成績等級與活躍度這兩個變量相減而成，即“不同學(xué)習(xí)成績的活躍度=成績等級-活躍度”。學(xué)生的活躍度不同，因此平時用在學(xué)習(xí)上的時間也就不同，因此將學(xué)生的活躍度與學(xué)生的學(xué)習(xí)成績這兩個變量相結(jié)合，以此來探究因為活躍度不同而導(dǎo)致學(xué)習(xí)成績不同對學(xué)生借閱量的影響。

（5）根據(jù)學(xué)習(xí)成績以及節(jié)儉程度，建立了一個新的變量，即不同節(jié)儉程度的學(xué)習(xí)成績。本變量是由成績等級與消費等級這兩個變量相減而成，即“不同學(xué)習(xí)成績的節(jié)儉程度=成績等級-花費等級”。學(xué)生貧富情況不同，因此學(xué)習(xí)的用功努力程度可能不同（比如家庭困難的學(xué)生可能會努力學(xué)習(xí)爭取獎學(xué)金），因此將學(xué)生的學(xué)習(xí)成績與花費等級這兩個變量相結(jié)合，以此來探究因為貧富情況不同而導(dǎo)致的學(xué)習(xí)成績不同對學(xué)生借閱量的影響。

（6）根據(jù)學(xué)習(xí)成績以及學(xué)生性別，建立了一個新的變量，即不同性別的學(xué)習(xí)成績。本變量是由成績等級與性別這兩個變量相乘而成，即“不同性別的學(xué)習(xí)成績=成績等級×性別”（其中男生記為0，女生記為1）。學(xué)生性別不同，對學(xué)習(xí)的專注程度不同，因此將學(xué)生的學(xué)習(xí)成績與學(xué)生性別兩個變量相結(jié)合，由此探究學(xué)生性別不同導(dǎo)致的學(xué)習(xí)成績不同對借閱量的影響。

（7）根據(jù)活躍度以及學(xué)生性別，建立了一個新的變量，即不同性別的活躍度。本變量是由成績等級與性別這兩個變量相乘而成，即“不同性別的活躍度=活躍度×性別”（其中男生記為0，女生記為1）。學(xué)生性別不同，因此對課外活動的時間安排不同（比如男生可能偏愛在宿舍中打游戲而不參與活動）。因此將學(xué)生的活躍度與學(xué)生性別兩個變量相結(jié)合，由此探究學(xué)生性別不同導(dǎo)致的活躍度不同對借閱量的影響。

（8）根據(jù)節(jié)儉程度以及學(xué)生性別，建立了一個新的變量，即不同性別的節(jié)儉程度。本變量是由消費等級與性別這兩個變量相乘而成，即“不同性別的節(jié)儉程度=活躍度×性別”（其中男生記為0，女生記為1）。學(xué)生性別不同，因此節(jié)儉程度不同。因此將學(xué)生的節(jié)儉程度與學(xué)生性別兩個變量相結(jié)合，由此探究學(xué)生性別不同導(dǎo)致的節(jié)儉程度不同對借閱量的影響。

2.變量確定

從社會科學(xué)和心理學(xué)的角度出發(fā)，影響大學(xué)生借書量的因素主要有學(xué)生的學(xué)習(xí)成績等級、重修課程數(shù)、課程數(shù)、周課時數(shù)、節(jié)儉程度、專業(yè)、班級、性別、獎學(xué)金、助學(xué)金、續(xù)借本數(shù)、借書次數(shù)、活躍度、不同節(jié)儉程度的活躍度、不同學(xué)習(xí)成績的活躍度、不同節(jié)儉程度的學(xué)習(xí)成績、不同性別的學(xué)習(xí)成績、不同性別的活躍度、不同性別的節(jié)儉程度這19項。

因此將這些作為回歸模型里的19個自變量，即：X1-學(xué)習(xí)成績等級、X2-重修課程數(shù)、X3-課程數(shù)、X4-周課時數(shù)、X5-節(jié)儉程度、X6-專業(yè)、X7-班級、X8-性別、X9-獎學(xué)金、X10-助學(xué)金、X11-續(xù)借本數(shù)、X12-借書次數(shù)、X13-活躍度、X14-不同節(jié)儉程度的活躍度、X15-不同學(xué)習(xí)成績的活躍度、X16-不同節(jié)儉程度的學(xué)習(xí)成績、X17-不同性別的學(xué)習(xí)成績、X18-不同性別的活躍度、X19-不同性別的節(jié)儉程度。

由于這些數(shù)據(jù)的量綱的影響，度量標準并不統(tǒng)一，因此需要將全部數(shù)據(jù)進行標準化之后再進行多元回歸分析。

以下列多元線性回歸的數(shù)學(xué)模型來表示y與Xi之間存在的非確定線性關(guān)系：

二、基于多元線性回歸的借書量影響因素提取

首先將數(shù)據(jù)進行標準化，然后用輸入法對數(shù)據(jù)進行多元線性回歸分析，其中將借書數(shù)量作為因變量，其他因素作為自變量，最后對結(jié)果進行分析和共線性診斷。[11]以上過程皆利用SPSS軟件完成，部分輸出結(jié)果見表1-表4。

由表1可知，從模型的F檢驗結(jié)果來看，回歸顯著性檢驗的Sig值為0.000，即顯著性概率值小于0.001，表明回歸方程總的效果顯著，即方程是有意義的。[12]

復(fù)相關(guān)系數(shù)R用來描述因變量與自變量之間的線性相關(guān)程度，R越大表明相關(guān)性越好。得到的模型摘要說明了回歸方程的擬合情況。由表2可知，模型中復(fù)相關(guān)系數(shù)R=0.944，決定系數(shù)R2=0.891，表明自變量與因變量的相關(guān)性很好。[13]

但由表3可以看出，偏回歸系數(shù)中有很多是非顯著的，表明它們相應(yīng)的自變量可能對借書數(shù)量沒有顯著影響，因此模型中引入這些變量沒有實際意義。表3中，有7個自變量的VIF（方差膨脹因子）>10（通常VIF≥10，則說明自變量之間存在共線性情況），表4中，有2個自變量的條件指數(shù)>10（通常條件指數(shù)>10，[14]則說明自變量之間存在共線性情況），因此模型中存在多重共線問題。

采用逐步回歸分析方法簡化模型，部分輸出結(jié)果見表5-表7。

表5顯示，模型5復(fù)相關(guān)系數(shù)R=0.940，決定系數(shù)R2=0.884，調(diào)整后的決定系數(shù)R2=0.881，說明選擇的因變量借書數(shù)量與所選的5個自變量之間存在非常密切的線性相關(guān)性。由表6可知，經(jīng)逐步回歸分析，最終確定對因變量借書數(shù)量有顯著影響的自變量為借書次數(shù)、續(xù)借本數(shù)、不同性別的活躍度、不同節(jié)儉程度的活躍度、周課時數(shù)。其中，回歸方程的顯著性檢驗統(tǒng)計量F=251.670，檢驗p<0.05，回歸系數(shù)至少1個不為0，所建立的回歸模型具有統(tǒng)計學(xué)意義。[15]由表7可看出，由于自變量間存在多重共線，逐步回歸方法最終選擇借書次數(shù)、續(xù)借本數(shù)、不同性別的活躍度、不同節(jié)儉程度的活躍度、周課時數(shù)作為預(yù)測變量代替其他變量建立模型，回歸系數(shù)均是顯著的，即所選自變量都是對借書本數(shù)有顯著影響的。B值即為偏相關(guān)系數(shù)，因此建立回歸方程為：

y=0.876x12+0.136x11-0.126x18+0.103x14-0.06x4

三、驗證與誤差分析

采用我們建立的上述回歸方程計算借書數(shù)量，再與實際的借書數(shù)量進行對比分析，如圖1所示。從圖1中我們可以看到，此回歸分析預(yù)測值與實際值之間的誤差很小，預(yù)測精度較高。

四、結(jié)論

影響借書數(shù)量的因素共有19個，通過共線性診斷發(fā)現(xiàn)自變量間存在多重共線問題，通過逐步回歸分析最終選擇借書次數(shù)、續(xù)借本數(shù)、不同性別的活躍度、不同節(jié)儉程度的活躍度、周課時數(shù)5個變量建立回歸模型。從模型可以看出，對學(xué)生借閱量貢獻最為明顯的因子是借書次數(shù)，其次是續(xù)借本書和不同節(jié)儉程度的活躍度，周課時數(shù)和不同性別的活躍度對借閱量的影響最小。

雖然預(yù)測學(xué)生借閱量的方法可以多種多樣，但本文利用spss多元回歸分析方法進行預(yù)測對數(shù)據(jù)要求較小，建模過程簡單，預(yù)測精度較高，預(yù)測值十分接近真實值，擬合效果很好。所以用該方法預(yù)測學(xué)生借閱量是一種十分可行有效的方法。

同時本文的研究存在一定的局限性。首先，本研究的數(shù)據(jù)來源僅限于山東省某高校的某學(xué)院，受該學(xué)院個性化因素影響較大。僅研究某個學(xué)院的數(shù)據(jù)不具有代表性和權(quán)威性，無法形成對比，進而得到更準確的結(jié)論，因此由該研究得出的結(jié)論是否適用于其他學(xué)院、其他學(xué)校還需要進一步的研究驗證。其次，研究所用的各項數(shù)據(jù)并不全面，無法反映學(xué)生的各種背景信息，如學(xué)習(xí)習(xí)慣、獨立學(xué)習(xí)傾向、學(xué)科偏好等，研究無法根據(jù)全面詳細的信息展開，因此具有一定的局限性。

參考文獻：

[1]張莉.如何提高高職圖書館的借閱量：讀者服務(wù)升級計劃的實踐與啟示[J].大學(xué)圖書館學(xué)報，2010（2）：41-44.

[2]陶媛.高職院校圖書館借閱基礎(chǔ)數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析——以某交通類高職院圖書館數(shù)據(jù)為例[J].科教文匯（下旬刊），2017（9）：96-97.

[3]布艷艷.高校圖書館紙質(zhì)圖書借書量減少原因及對策淺析[J].科技風(fēng)，2015（6）：252.

[4]鄒梅.圖書借閱量下降原因及對策[J].吉林工程技術(shù)師范學(xué)院學(xué)報，2013（7）：54-55.

[5]李化明.對近幾年高校圖書館借閱量下降之分析[J].農(nóng)業(yè)圖書情報學(xué)刊，2014（9）：105-108.

[6]鄭錦輝.如何提高獨立學(xué)院圖書館的圖書借閱量[J].黑龍江教育學(xué)院學(xué)報，2013（4）：184-186.

[7]李桂梅，譚小華.高校圖書館圖書借閱量統(tǒng)計分析報告[J].中外企業(yè)家，2009（14）：215-216.

[8]孫寶，王志麗，劉琳.基于GM的高校圖書館借閱量預(yù)測模型研究[J].現(xiàn)代情報，2008（4）：186-188.

[9]陳明.一元線性回歸模型預(yù)測圖書借閱量[J].大學(xué)教育，2016（5）：111-112.

[10]凌茹，劉家望.多元線性回歸構(gòu)建湖南省縣醫(yī)院衛(wèi)生人力和床位預(yù)測模型[J].中南大學(xué)學(xué)報（醫(yī)學(xué)版），2011（12）：1206-1212.

[11]于曦.基于Unicorn和SPSS的圖書借閱量周期性分析及預(yù)測[J].山東圖書館學(xué)刊，2011（1）：52-56.

[12]周永生，肖玉歡，黃潤生.基于多元線性回歸的廣西糧食產(chǎn)量預(yù)測[J].南方農(nóng)業(yè)學(xué)報，2011（9）：1165-1167.

[13]房艷焱，余錦鳳.SPSS在數(shù)字圖書館用戶數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用[J].圖書情報工作，2005（12）：89-92.

[14]畢建武，賈進章，劉丹.基于SPSS多元回歸分析的回采工作面瓦斯涌出量預(yù)測[J].安全與環(huán)境學(xué)報，2013（5）：183-186.

[15]陳希鎮(zhèn)，曹慧珍.判別分析和SPSS的使用[J].科學(xué)技術(shù)與工程，2008（13）：3567-3571.

（編輯：王天鵬）