《表4 学习满意度层次回归分析结果》

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《大学生慕课学习满意度的影响机制研究》

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注:*代表p<0.05，**代表p<0.01，***代表p<0.001；控制变量a包括性别、专业、学校类型、学历、年级。

为了探究各因素对学习满意度的潜在影响，本文采用层次回归方法。由于因变量和自变量都是定序变量，为了数据分析的简便性，我们使用主成分分析法，提取各变量的公因子，并将0-1的数值作为变量的取值。同时将人口学变量中的学校、专业、年级等分类变量虚拟化，作为控制变量放入模型中（由于不是本研究分析的目的，则表中简化显示）。最后，系统质量、课程信息质量、支持服务质量、自我效能感等4组变量依次进入回归方程，结果如表4所示。显著性F变化量达到显著说明各模型拟合度较好，各系数显著性达到显著反映了自变量与因变量的显著关联，对学习满意度具有一定的预测作用。