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大学生寝室同伴效应对学习的影响 　　【摘要】大学生在学习和生活中接触最为密切的常常是同寝室的室友，大学生个体的行为及决策也常常受到室友的影响――这就是通常所说的同伴效应。本文随机抽取西南民族大学6个学院近3000名大学生，以寝室为单位进行了调查。运用统计学分析与回归分析方法，利用本校随机分配室友的特征，通过建立回归模型分析同伴效应对同寝室室友学习成绩的影响。 　　【关键词】大学生同伴效应学习 　　【中图分类号】G647 【文献标识码】A 【文章编号】1674－4810（2014）17－0045－01 　　 　　一 问题的提出 　　随着高校学生人数的不断增加，很多问题也相继出现，如大学生在校学习成绩不佳、逃课旷课现象严重等。同时，这些不良现象一般是“扎堆”出现的，即寝室中有一人逃课，寝室中的其他成员也很有可能不去上课。为了清楚地认识这一现象，我们随机抽取西南民族大学6个学院近3000名大学生，以寝室为单位进行了调查，搜集到大量数据，试图从同伴效应的角度出发，通过建立回归模型分析同伴效应对同寝室室友学习成绩的影响。 　　二 同伴效应的定义 　　同伴效应一直都是社会学的重要研究对象，但由于这一理论所研究的人类行为不依赖市场发生，因此长期以来都没有得到经济学家的普遍关注。近年来，由于社会经济学学科的兴起与壮大，同伴效应的研究得以迅速发展。邻近的平等个体之间在各种社会关系中产生相互作用时，其中某一个体的行为及决策受到同群者行为及决策的影响，这就是同伴效应。 　　三 同伴效应对学习的影响 　　在研究同伴效应的过程中，首先需要辨别出同伴效应。因为在一个群体中，我们在选择同伴的过程中，一般会具有一种趋同性，即会选择那些和我们在性格、行为习惯和兴趣爱好等方面有相似之处的人。这种相似之处的存在，使得计量模型中的残差项和解释变量之间存在相关的关系，将导致计算产生很大的偏差。而在西南民族大学，学生寝室是按照随机原则分配的，即同寝室室友在入住前，彼此之间是陌生的，这有效地避免了自我选择造成的影响。 　　在本文中，首先对大学生逃课与室友逃课间的关系进行了分析，得到的相关系数为0.302714，可见大学生逃课与同伴逃课显著相关。而挂科的相关系数为 0.307351，存在着低度相关关系。 　　为了更加深入地研究同伴效应在大学生学习成绩方面的影响，我们还对这些同学的绩点进行了调查。首先，我们对个人绩点和同伴绩点进行相关分析，得到R＝0.538375＞0.5，因此两者存在着显著相关关系。建立回归模型，进一步进行研究，模型设定为y＝α＋βx。其中，y表示在寝室中一个同学的成绩，这里以他的绩点表示；x表示寝室中其他同学的绩点；β表示其他同学的成绩对这个同学成绩的影响系数；α表示截距项，即除去x的影响的y的取值。 　　分析得到回归方程为y＝1.15＋0.61x，即在其他条件相同的情况下，同伴的成绩每增加一个绩点，该同学的绩点相应增加0.61个绩点。由方差分析得到F统计量为399.58，运用FINV函数，计算得出在0.05的显著性水平下，其F值为3.85。由于F＝399.58＞3.85，因此可以认为，回归方程在0.05的置信水平下是显著的，个人的成绩与同伴的成绩之间存在着显著相关关系。 　　但一个人的成绩还会受到很多其他因素的影响。在我国的大多数家庭中，照顾和教育子女的职责大多数是由母亲承担的。在卢智泉、张国毅、侯长余、杨惠君的相关研究里，子女的成绩是和母亲的受教育程度是有着正相关关系的。此外，家庭孩子的数量以及学习时间等都会对学习成绩有所影响。因此，我们将母亲的受教育程度、家庭孩子数和除去上课之外的学习时间作为变量加入，再次进行分析。在此建立多元回归模型，模型设定为y＝α＋β1x1＋β2X2＋β3X3＋β4X4。其中，y表示在寝室中一个同学的成绩，这里以他的绩点表示；α表示截距项；X1表示寝室中其他同学的成绩，β1表示其他同学的成绩对这个同学成绩的影响系数；X2表示除去上课以外的学习时间，β2表示除去上课以外的学习时间对个人成绩的影响；X3表示母亲的受教育程度，β3表示母亲的受教育程度对个人成绩的影响；X4表示家庭的孩子个数，β4表示家庭孩子数对个人成绩影响的系数。 　　分析得到回归方程为y＝1.05＋0.58X1＋0.12X2－0.01X3－0.001X4，由方差分析得到F统计量为106.77，运用FINV函数，在0.05的显著性水平下，计算得出F＝2.38。由于F＝106.772＞2.38，因此可以认为，回归方程在0.05的置信水平下是显著的。 　　通过模型分析发现，同伴的学习成绩对大学生的学习成绩有显著的影响。在其他条件均相同的情况下，同伴的绩点每增加一个绩点，大学生的绩点将增加0.58个单位。此外，大学生课外学习时间越多