大学生教育满意度调查数据的探索性分析

发布时间：2024-03-30 06:19

　　满意度是一项用来描述调查者主观评价的指标,它一般用于描述消费者需求被满足后的愉悦感,及其对产品或服务的事前期望与使用后得到的实际感受间的对比关系。近年来高校针对学生的满意度调查日益增多,旨在通过调查了解大学生对高校的建设及教学等情况的看法及态度,有助于加强学校与学生之间的沟通、增强彼此之间的了解,同时有利于高校建设。因此对大学生的学校满意度调查数据进行分析具有很强的实际意义。本文选取云南大学2018年对全体在校本科生进行的一次满意度调查的问卷结果,首先利用列联表、相关分析、统计图表等描述性方法对数据进行描述分析;建立结构方程模型,对满意度的影响因素进行分析,得到各观测变量(问卷结果)与潜变量(教师工作满意度、行政服务工作满意度、专业课程设置满意度和校园设施满意度)间的具体作用关系,明确各观测变量对满意度的显著影响。之后,根据不同因素对满意度的影响,对总体满意度的评分进行衍生和计算,再结合问卷中问答环节,对问答题的具体建议内容进行文本分析。最后,综合满意度评分和具体建议,分别运用随机森林、支持向量机、K最近邻等机器学习方法尝试对学生性格倾向性做出具体分类,分为完美型、和平型、活跃型、消极...

【文章页数】：52 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 前言
    1.1 研究背景
    1.2 研究价值及意义
    1.3 研究现状
    1.4 研究框架与思路
    1.5 本文的研究特色
    1.6 本文拟解决问题
    1.7 本章小结
第2章 研究方法概述
    2.1 描述性分析
    2.2 结构方程模型
    2.3 机器学习方法
    2.4 本章小结
第3章 满意度调查数据的描述性分析
    3.1 数据来源及说明
    3.2 描述性分析过程
    3.3 本章小结
第4章 基于结构方程模型的满意度影响因素分析
    4.1 信度分析
    4.2 结构方程模型的基本假定检验
    4.3 模型结果及修正
    4.4 结构方程模型的检验
        4.4.1 模型的统计性检验
        4.4.2 模型的实际意义检验
    4.5 本章小结
第5章 基于满意度数据的学生类型和倾向分类
    5.1 数据预处理
    5.2 基于机器学习方法的学生类型和倾向分类
        5.2.1 模型数据的选取
        5.2.2 模型的建立
    5.3 模型的选择及预测
    5.4 本章小结
第6章 结论与分析
    6.1 本文结论
    6.2 研究展望
附录
参考文献
致谢



本文编号：3941937