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关于教师类论文范本,与基于知识结构的高职院校教师特征比较相关论文发表
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比较1.高职院校不同教育背景教师留任率的分布情况
从上述对样本数据的统计描述中,我们得到了调查截止时点高职院校不同教育背景教师的留任率,但这一分析结果无法反映高职教师留任率的动态变化特征.因此,我们采用生存分析的寿命表法对不同时点高职教师的生存比例进行估计,从而动态地描述高职院校不同教育背景教师留任率的变化情况.
利用寿命表法,我们对样本数据中四种学历的高职教师的留任率进行了估计,其中高中及以下学历的观测个体有28人,大专学历的有74人,本科学历的有286人,研究生学历的有206人.表4反映了高职院校不同教育背景教师留任率的分布情况.例如,具有研究生学历的高职教师来校当年有78%的人留任；来校1年后,有68%的人留任等.从表4可知,除高中及以下学历教师外,对于相同时点（如来校后的某年）,留任率随高职教师受教育程度的提高而降低,留任率从高到低依次为大专、本科、研究生.留任率最低的是高中及以下学历的教师,这可能是因为高校历来比较重视求职者的学历,高中及以下学历教师在高职院校的生存环境较差,故留任率较低.2.Kaplan-Meier估计
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采用生存概率的非参数估计方法——乘积极限法（Productlimitmethod）对高职院校不同教育背景教师的留任时间进行了比较.表5是利用样本数据获得的高职院校不同教育背景教师留任时间的均值和中位数估计.由表5可知,高中及以下学历教师留任时间的均值为5.225年,大专学历教师为9.799年,本科学历教师为7.054年,研究生学历教师为4.082年.随着教育程度的提高,高职教师的留任时间大幅度缩短.同时,我们还利用LogRank、Breslow、Tarone-Ware方法分别对高职院校不同教育背景教师的留任时间进行整体比较,查看他们的留任时间是否存在显著差异.分析结果显示,3种检验统计量的P值均小于0.05（Sig.等于0.000）,证明高职院校不同教育背景教师在留任时间上存在显著差异.
图1高职院校不同教育背景教师留任时间的生存特征曲线
图1是高职院校不同教育背景教师留任时间（年）的生存曲线.图中显示,除高中及以下学历教师外,其他学历教师生存曲线所在的位置与其受教育水平呈反方向变化,即受教育程度越高,生存曲线所处的位置越低（即教师的生存状况越差）.留任时间由长至短依次为大专、本科、研究生、高中及以下学历.Kaplan-Meier的分析结果同样支持该结论,教育程度较高的教师在劳动力市场更容易获得工作,具体表现为留任时间相对缩短.从图1中还可以看出,不同学历教师留任人数下降速度最快的时点以及生存函数曲线的趋稳时间都存在显著差异,学历较高教师的流失主要发生在来校后的1～3年,学历较低教师的流失主要发生在来校后的5～6年；平稳时间由早到晚分别是研究生、高中及以下学历、大专、本科.结合生存表可知,研究生学历教师的留任率趋稳时间大约在5年左右、高中及以下学历教师在6年左右、大专学历教师在8年左右、本科学历教师在9年左右.
（二）高职院校不同职称教师的生存特征比较
1.高职院校不同职称教师留任率的分布情况
利用寿命表法,我们对样本数据中四种职称教师的留任率进行了估计,其中无职称教师有131人,初级职称教师有240人,中级职称教师有192人,副高及以上职称教师有31人.表6显示了高职院校不同职称教师留任率的分布情况.
从表6中的数据来看,高职教师留任时间随着职称的升高而降低,分别为15年、11年、11年、9年.第0～6年中,对于相同时点（如来校后的某年）,留任率从高到低依次为中级、初级、无职称、副高及以上职称；第6～14年中,对于相同时点,留任率从高到低依次为中级、无职称、初级、副高及以上职称.以上数据分析结果显示,中级职称教师在全时段留任率最高,副高及以上职称教师在全时段留任率最低；初级职称教师在
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2.Kaplan-Meier估计我们同时也对高职院校不同职称教师的留任时间进行了比较.表7是利用样本数据获得的高职院校不同职称教师留任时间的均值和中位数估计.
根据表7可知,无职称教师留任时间的均值为8.584年,初级职称教师为6.485年,中级职称教师为7.294年,副高及以上职称教师为4.367年.从中位生存时间的估计来看,中级职称教师的中位生存时间大大超过其他组别,为11年；无职称教师和整体估计一致,为8年；初级职称教师的中位生存时间为7年；副高及以上职称教师的中位生存时间最短,为3年.表7中的整体比较结果也证明,高职院校不同职称教师在留任时间上差异显著（3种检验统计量的P值均小于0.05）.
图2高职院校不同职称教师留任时间的生存特征曲线
图2是高职院校不同职称教师留任时间（年）的生存曲线.图中显示,中级职称教师生存曲线所在的位置最高.这说明从一开始,中级职称教师的生存状况就明显好于其他组别,全程也都比其他职称教师更好.副高及以上职称教师的流失速度最快,流失主要发生在来校后的第3年,且基本在9年内流失殆尽.无职称和初级职称教师由于后期存在失访数据,所以两个曲线都有高于40%的累计生存率,且在第6年两条曲线发生了交叉.在第0～6年,留任时间从长到短依次为中级、初级、无职称、副高及以上；在第6～14年,留任时间由长至短依次为中级、无职称、初级、副高及以上.因此,Kaplan-Meier的分析结果也支持了上述寿命表的分析结果.从图2中还可以看出,高职院校不同职称教师的生存状况（留任时间）在全时间段内存在显著差异,各组别的生存曲线没有重叠.结合生存表,我们得出各组别生存函数曲线的平稳时间：无职称教师8年左右、初级职称教师9年左右、中级职称教师8年左右、副高及以上职称教师8年左右.这说明不同职称教师留任率趋稳时间差别不大,在职8、9年左右各类职称教师的留任率都趋于稳定.
(三)CoxRegression过程
实际研究中,我们更感兴趣的是,在控制其他因素的影响后知识结构是否还能显著影响高职教师留任的持续时间.这需要借助统计学领域中的CoxRegression过程进行多变量生存分析建模,基本结构如下：
h（t,X）等于h0（t）eβ1X1+β2X2+等βkXk
其中,h（t,X）代表在k个因素同时影响生存过程的情况下,时间t处的风险函数（HazardFunction）；h0（t）代表没有任何自变量影响下的生存状况；X代表一组影响生存过程的因素.
对上式取对数,移项得：
Log[Rh（t）]等于Log[h（t,X）/h0（t）]等于β1X1+β2X2+等+βkXk
在这里,回归系数β的实际含义是,当变量X改变一个单位时,引起教师离职风险改变倍数的自然对数值.CoxRegression过程使用最大似然法来估计β值,并标记为B.其虽不能给出各时点的风险率,但由于Cox回归模型对生存时间分布无要求,并可估计出各研究因素对风险率的影响,因而应用范围更广.对于生存时间不连续的情形,Cox回归模型也可以通过Logistic变换将函数表达式推广到离散情形.因此,本文尝试利用Cox回归模型,在控制包括性别、年龄和岗位选择（含教师、教辅和管理人员）等变量的情况下,探讨高职教师的知识结构是否影响其留任时间.Cox回归结果见表8.
2倍对数似然值整体（得分）无效模型Cox回归模型x2dfSig.2584.0962512.794***（2548.463***）67.533（35.633）10（7）0.000注：a.对照组是女性；b.对照组是高中及以下学历教师；c.对照组是无职称教师；d.对照组是教辅人员；e.***、**和*分别表示参数的估计值在
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