以因子分析研究安全工程毕业生所需的职业素质

2016-12-19丁慧哲郭鑫禾魏利娜

安全 2016年12期

关键词：安全工程专业知识毕业生

丁慧哲郭鑫禾侯玮魏利娜

河北工程大学矿业与测绘工程学院

以因子分析研究安全工程毕业生所需的职业素质

丁慧哲郭鑫禾侯玮魏利娜

河北工程大学矿业与测绘工程学院

为科学确定影响安全工程专业毕业生工作表现的影响因素，采用李克特式量表方式编制了调查问卷。按照因子分析的理论和方法借助SPSS统计软件对回收答卷进行分析。分析结果表明做好安全类工作不仅需要扎实的专业知识，还需要更全面的综合素质。在人才培养过程中，除专业教学外，还应合理增加其他素质环节，重视学生综合素质的培养，以便毕业生能更好地胜任今后的工作。

安全工程；职业素质；因子分析；SPSS

近年来我国各高校安全工程专业建设蓬勃发展，目前约有135所高校开设安全工程本科专业[1]。同时安全工程专业的社会认知度越来越高，就业形势良好。在《2014年度麦可思大学生就业年度指标》一文中，指出2013届毕业生就业率排名前50名的本科专业中安全工程位列第二，达到了96.9%，工作与专业相关度为76%[2]。虽然安全工程教育有了长足的发展，但仍然有一些影响其健康发展的深层次问题未能得到解决。其中的问题之一是高校人才培养的效果与市场需求之间的偏离较大。要想解决这个问题重要的是准确定位工作性质对专业人才的素质要求，为今后培养高层次复合型人才指明方向。针对这个问题目前主要是通过调研、座谈或总结的方式分析出安全工程专业毕业生所需的基本素质[3-4]。但是这些基本素质存在一些局限性，如素质种类较多，不同素质之间内容有交叉。

1 调查问卷的编制及原始数据来源

目前普遍认为安全工程专业毕业生做好本职工作需要具备扎实的专业素质。但安全类工作的性质和内容具有特殊性，如工作环境比较艰苦；安全法律法规、生产工艺和内外部环境不断变化；经常需要协调企业领导、其他部门、基层员工及相关监管部门的关系等。这就要求在具备专业素质的前提下还需要有非专业素质。与专业素质相比，非专业素质往往更具基础性、根本性特征。在用人单位看来，具备这些素质的毕业生具有可持续发展的潜质[5]。这就需要在编制调查问卷时应同时囊括这两方面的内容。

针对以上分析内容采用李克特式量表的方式编制了《安全工程专业毕业生做好本职工作所需素质的调查问卷》，主要通过网上调查和实地走访的方式，面向已就业毕业生和用人单位中从事安全相关工作的人员收集数据。本问卷中的内容分为两个部分。一是基本信息的收集，包括填写问卷人的性别、身份（用人单位或毕业生）和单位性质。二是设置了22个不同题项，涵盖性格、工作态度、安全专业基础知识、行业生产背景知识、心理素质等。所有题项均采用陈述方式给出，设置五个等级，答题人可根据自己对描述题项的认可程度选择最接近的等级。

调查问卷编制完成后，采用网络调查和实地调研的方式获取原始数据。本调查问卷共回收有效答卷234份。其中回答问卷中有男女生比例分别为57.1%和42.9%。毕业生和用人单位填写比例分别是67.3%和32.7%。单位性质数据分布，如下图。

图已就业毕业生从业单位性质数据分布图

2 因子分析方法及其结果

2.1 因子分析法简介

因子分析中的公共因子Fj（j=1，2，……，m）是不可直接观测但又客观存在的共同影响因素，每一个变量xi（i=1，2，……，p，且m≤p）都可以表示成公共因子Fj的线性函数与特殊因子之和。

式中：

εi—为Xi的特殊因子。该模型矩阵形式表示为

式中：

A—因子载荷矩阵；

aij—为因子载荷，表示第i个变量在第j个公共因子上的负荷。以上模型应满足以下前提条件：公共因子与特殊因子不相关；各个公共因子不相关且方差为1；各个特殊因子不相关且方差为1[6]。

2.2 数据质量检验

在做因子分析之前，需要对调查问卷进行信度和效果检验。信度检验主要是解决调查问卷的测量结果是否一致可靠，反映的是随机误差的影响。此处选择Cronbach’s Alpha系数作为衡量标准。而效度检验是为了针对问卷测量的目的，考查测量结果的有效性。此处选择常用的Bartett Test和 KMO Test方法。利用SPSS22.0软件对采集数据进行以上两项的计算，检验结果，见表 1、2。

表1 调查问卷信度检验结果

由上表可知，本次问卷调查表的Cronbach’s Alpha值大于0.8，表明本次调查结果可以接受。

表2 KMO 和Bartett检验结果

KMO的值在0.8和0.9之间，说明适合作因子分析；Bartett球度检验值为1078.687，相应的显著性概率 p＜0.001，表明变量之间有较强的相关关系，说明适宜作因子分析。

2.3 确定公共因子数量

将有效的调查数据导入SPSS22.0中，选择“分析”下的“因子分析”命令。本文采用主成分分析法提取因子并选取特征值大于1的特征根。因子分析后因子提取的结果，见表3（在此仅列举特征根大于1的计算结果）。

表3 总方差解释量

从上表可知，共提取公共因子4个，对应的累积贡献率为64.404%，包含22个指标的大部分信息。因此可以用4个公共因子反映这些指标的大部分信息。

2.4 建立因子载荷矩阵及公共因子命名

为明确提取出的4个公共因子的含义，还需要对因子荷载进行方差最大化旋转。通过分析每个公共因子包含的高荷载评价指标的意义，对公共因子进行命名，以明确公共因子所包含的信息。表4是旋转后的因子荷载矩阵。一般认为公共因子中所包含的因素的载荷大于0.5，说明该因子可以进入此公共因子，否则予以剔除。

表4 旋转后的因子载荷矩阵

为能更清晰地呈现出公共因子的含义，将上表中4个公共因子所对应的变量整理于下表5中。F1中涉及健康体魄、无私奉献、创造性思维、知识运用、心理素质等6个原有变量，全部都是反映个人性格、身心等内容，所以命名为个体素质。F2包括语言沟通、文笔、计算机应用等内容，这些都是日常安全工作中除专业知识外离不开的重要辅助操作技能，因此将此因子命名为工作所需辅助技能。F3有扎实的专业理论知识、熟悉生产背景、不断学习更新的专业知识等内容，所以可将该因子确定为专业知识储备，此处的“储备”既包括原在校学习期间学到的，亦涵盖工作后自身通过不断学习获得的专业知识。F4涵盖吃苦耐劳、责任心和认真的工作态度三方面，日常的安全工作责任重大、事无巨细、压力大，自然面对如此情形，以上三点就成为做好安全工作必需的职业品质，因此将其命名为职业道德品质。