目的探索山东省高校学科带头人培养的相关影响因素;通过资料的分析,结合以往文献,探讨因子分析和多因素条件Logistic回归分析的正确应用及注意事项。方法以山东省高等院校的全体科技人员为研究对象,采用随机分层抽样技术,以学校为单位,抽取了山东大学、中国海洋大学、山东农业大学、山东科技大学、青岛医学院、潍坊医学院、泰山学院、潍坊学院的学科带头人和一般科研人员为调查对象。选取获得“山东省学科带头人”、“山东省优秀中青年技术人才”、“山东省专业技术拔尖人才”的科技人员为实验组,以未获得以上荣誉称号的一般科技成员为对照组;实验组和对照组按照年龄、工作年限、性别等基本一致的原则进行1:1配对调查。调查工具主要采用了自己编制的学科带头人培养的影响因素调查量表。该量表分基本情况、问卷和自我评定三部分,调查项目共由29个项目构成。首先,对调查量表进行量表的信度和效度检验;然后,在检验符合条件Logistic回归分析条件的基础上,对所有调查项目进行合理量化并做单因素条件Logistic回归分析进行影响因素的初步筛选,再经过数据结构诊断、函数变量变换和多元共线性诊断消除共线性后对数据进行多因素条件Logistic逐步回归分析,从众多可能影响因素中筛选出学科带头人培养的影响因素,并建立“最优”模型。整个统计分析过程主要应用统计软件SAS 8.0以及SPSS11.0完成。结果首先,运用Chronbach’s a系数对调查量表进行量表信度检验,Chronbach’s a系数=0.781＞0.7,表明调查量表具有较好的内在一致性信度;运用因子分析进行量表效度检验,结果显示量表同时也具有较高的结构效度。其次,根据专业知识遴选出学科带头人培养的可能影响因素并对其进行合理量化赋值,随即进行自变量与LogitP之间的线性趋势诊断,结果显示自变量X与LogitP之间大致呈线性趋势。然后,进行回归诊断和单因素、多因素条件Logistic回归分析。单因素分析以a=0.10水准从众多因素中初步筛选出16个可能的影响因素,经过多因素条件逐步Logistic回归分析最终共有7个变量进入“最优”方程,依次为X3(学历)、X4(技术职称)、X6(掌握学科最新动向)、X10(了解学科难题、空白)、X18(能力发挥)、X20(符合自己兴趣、爱好)、X25(性格类型)。最后,进行模型的拟合优度检验,并排除了变量之间的交互作用,结果显示该模型具有较好的拟合优度,并符合专业上的解释,可作为人事、科研和教育部门进一步完善学科带头人的培养机制提供理论参考依据。结论1.影响因素分析表明,学科带头人培养的影响因素是多方面的。本次研究最终共筛选出7个影响因素,依次为X3(学历)、X4(技术职称)、X6(掌握本学科最新动向)、X10(了解本学科难题、空白)、X18(能力发挥)、X20(符合自己兴趣、爱好)、X25(性格类型),涉及个人智力、非智力、专业等各方面的因素。鉴于研究结果,我们应采取有力措施为科技人员创造“再学习、再深造”的机会,使其获的更高的学历和技术职称,并使其对研究学科最新动向和学科难题、空白有一个清晰的认识,充分调动科研人员的主观能动性和专业兴趣、爱好,侧重培养他们外向性格,为学科带头人的成才创造一个良好的平台。2.结合相关文献资料并结合具体实例,进行了因子分析、多因素条件Logistic回归分析模型的具体应用,论证了其应用条件的适宜性,解决了相关课题的技术方法,达到了研究目的,并为同类研究提供了可行的方法和有益的参考。