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基于中小学课外辅导机构市场现状的调查研究
[DOI]10.13939/jki.zgsc.2018.03.066
教育自古以来就受到全社会的关注，越来越多的家长将希望寄托于孩子身上，期望他们通过教育途径获得向上攀升的机会，改变自己和家庭的命运。与之对应的，一个新兴的课外辅导机构市场由此诞生，并在近些年来迅速壮大发展。但在其发展的过程中也出现了一些问题，比如在教学方面存在虚假宣传的现象，一些辅导机构打着“某中学特优班名师、学科带头人”的旗号以此扩大影响力，形成自己的竞争优势，然而对于家长和孩子的“成绩合同”却无法实现，还有一些辅导机构存在教学环境和基础设施上的落后等现象。由此看来，目前课外辅导机构市场还处于一个混乱的状态。
如今，能否取得高分成绩是衡量一个学生学习能力的重要指标。为获得理想的成绩，众多学生选择参加课外辅导。课外辅导作为学生的第二课堂，学生可以通过优质的课外辅导弥补知识上学习的不足，解决学习中的困惑与难点。然而低水平的辅导给学生带来的是时间、金钱成本上的浪费。因此，课外辅导机构如果能最大限度获得学生的满意，将会使其占据有利的市场地位，本文正是在这样的背景下开展此项调查研究。
课外辅导机构 “市场热”引起了众多学者的关注，香港大学马克?贝磊和刘钧艳（2015）在进行课外补习研究方法和问题
的探讨中指出，关于课外补习的研究现已有所增长，这在一定程度上是由于课外补习本身的发展和扩张，越来越多的人认为课外补习将是一个长期存在的现象。王蕾（2013）认为课外辅导发展迅速、市场规模潜力巨大并且竞争激烈，将迎来资本化时代。张楠娟（2011）在研究一家课外辅导机构的营销策略时表示，与其他类型的市场相比，课外辅导市场有其自身的一些特点：第一，它与选拔性考试高考、中考相关的辅导是热点；第二，面临由区域性品牌向全国性品牌拓展的考验；第三，以“因材施教”为特征的个性化辅导受到青睐；第四，现有机构层次良莠不齐，面临行业重大整合。此外在研究方法上，田儒会（2005）利用顾客满意度模型总结得出影响中学生课外辅导满意度的八个因素。柯善梁（2012）运用比较分析法和访谈法，选取了典型样本，总结了课外辅导市场存在的问题，并从政府、学校、家庭等方面给出建议。通过阅读大量文献，本文认为目前对课外辅导机构市场的研究存在以下几个不足的方面：第一，大多数文献研究集中在定性分析上，而关于定量分析的文献数量还不够。第二，现有的文献在研究课外辅导机构市场时建立的评价体系综合性不够强。第三，对课外辅导机构市场目前存在的问题分析深度不够。基于此，本文建立了课外辅导机构综合评价体系，运用SPSS 22.0统计分析软件，选取了太原市各大课外辅导机构的学生作为研究对象，综合运用因子分析、多元回归分析的方法展开深入研究，分析其存在的问题并提出行之有效的建议。
1 研究设计
在对相关文献进行分析和总结的基础上，通过研究对太原市各大课外辅导机构的预调查结果，本文总结得出影响学生满意度的20个因素，经过反复研究与分析，最终合并为17个评价指标，由此建立课外辅导机构综合评价体系。
根据随机抽样样本容量公式n=z2p（1-p）d2，在95%的置信水平下，计算出最大样本容量约为385。据此本文选取太原市各大课外辅导机构的学生作为样本，问卷采用李克特5级量形式（5分代表满意，4分代表比较满意，3分代表一般，2分代表比较不满意，1分代表不满意），随机发放问卷385份，最终有效问卷为350份，问卷有效率达到90.9%。 2 实证分析 2.1 因子分析
因子分析是由C.E.斯皮尔曼在1904年首次提出的，因子分析可以看作主成分分析的推广、扩展和深化。运用因子分析时，需要对KMO值和Bartlett球形度进行检验。从表2的测试结果可以看到，KMO值为0.913，Bartlett球形度检验的卡方值为6133.77，显著性水平Sig.接近0，达到极其显著的水平，两个检验结果都表明适合进行因子分析。
通过运用SPSS 22.0计算得出17个变量的特征值及其方差贡献率。可以看到，前四个因子的特征值均大于1，且累计方差贡献率为83.173%，这表明4个因子共解释了原有变量总方差的
83.173%，原有评价指标的信息丢失较少，因子分析效果较理想。故最终从17项评价指标中提取4个因子。
根据因子得分函数来进一步计算出因子得分，从而解决公因子不可测度的问题，实现对各样本进行综合评价的目的。因子得分函数为：
表5为成分得分系数矩阵，据此计算出各因子的得分如下： 本文用SPSS 22.0 得到4个因子在各主成分上的得分，并以四个主成分方差贡献率的比重作为权重，得到4个因子的综合得分。
2.2 多元回归分析
本文通过多元线性回归的方法，以因子综合得分为因变量，4个因子各自的均值为自变量，采用逐步回归法建立回归方程，以求得影响学生总体满意度的各因素重要性及排名。 2.2.1 模型检验
通过表7拟合优度检验，可以看到模型4的R2为0.998，调整后的R2为0.997，接近1，说明用逐步回归法得到的模型4拟合效果好。表8方差显著性检验中模型4的F值对应的p值接近0，说明模型4的方程是显著的。通过表9回归分析可知建立的模型4最优，且系数对应的P值都接近0，说明回归系数通过了显著性检验。