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摘 要：图书馆及其使用状态是维系高校教学质量的三大支柱之一，对提高大学生综合素质，特别是自学能力、创新能力发挥着重要作用。为分析不同类型、不同地域、不同层次高校图书馆的使用频率及其影响因素，中国现场统计研究会教育统计与管理专业会通过其组织的多中心研究，对图书馆的使用情况进行了调研。研究采用定量分析的方法，确定影响因素并对其影响程度进行量化。研究结果表明，各高校存在共同影响因素，其中制定学习计划、学习能力的影响最重要，同时也存在各自特有的因素，如政治面貌、每月开支等。对于这些因素，学校应有针对性地对学生进行引导和干预。
关键词：教学质量；图书馆；使用频率；累积Logistic模型
中图分类号：G250. 73 文献标志码：A 文章编号：1671-1254（2016）03-0088-08
A Multi-Center Analysis on College Students Classroom Learning State Based on the Survey of Frequency of Library Use at Different Types of Universities
DING Shu1，LIU Fen1，LUO Zhimin2，MIAO Baiqi3
（1.School of Economics， Hefei University of Technology， Hefei 230601， Anhui， China； 2. Institute of Higher Education Research， Yunnan University， Kunming 650091， Yunnan， China；3. School of Management， University of Science and Technology of China， Hefei 230026， Anhui， China）
Abstract：The library is one of the most important factors that affect the quality of teaching in universities， and it plays an important role in improving college students' comprehensive quality， especially the ability of self-learning and innovation. To understand the differences and the influence factors in the use of library of some different kinds of universities， the Educational Statistics and Management Branch of Chinese Association for Applied Statistics organized a multi-center survey on college students' classroom learning state in late 2010. Quantitative methods are applied to discuss the factors and the influences. The results show that there are common factors among all the universities， and course plan and academic ability are the most important factors. Meanwhile， there are some unique factors， such as political status， monthly expenses， etc. Finally， universities can take certain measures according to the results to guide the students to make the best use of the libraries.
Keywords：quality of teaching； libraries； frequency of use； cumulative logistic model
一、大学生课堂学习状态多中心研究的缘起
本科教学质量一直是教育部门的关注重点，目前课堂仍是我国本科教育的最主要实施场所，而图书馆及其使用状态作为维系高校教学质量的三大支柱之一，肩负教育和信息服务两大基本职能，是重要的教辅机构，被称为教室外的“第二课堂”。从已有文献来看，国内外学者都非常重视图书馆及其使用状态对学生学习的影响。例如，Lane认为，要重视图书馆对大学生教育结果的影响[1]；Hiscock提出，图书馆需要通过研究图书馆利用与学生教育结果间的正相关关系以证明自身存在的价值[2]。Powell提出，高校图书馆应展示自身对学业成果的影响[3]。至于国内学者，盖世田和霍灿如提出，高校图书馆必须加强学生相关图书阅读研究，使学生认识到阅读和自身成绩间的关系，由此来宣传、推荐图书阅读[4]。邹声威和俞培果发现，由图书馆服务的总体来看，图书馆馆藏的借阅频次与学生相应的学习成绩呈明显同向变化关系[5]。吴英梅和何璨发现，图书馆利用情况和学业科研情况之间呈现正向相关[6]。乔慧君和周筠珺认为，学生利用图书资源学习的状态是决定其学习效果的重要因素，学生的图书借阅率与学习成绩的挂科率呈反相关[7]。因此，图书馆的使用对提高大学生综合素质，特别是自学能力、创新能力发挥着重要作用，要了解、评价本科学习，需对课堂学习和图书馆的使用情况进行分析。 为此，中国现场统计研究会教育统计与管理专业会自2010年发起并组织了关于“大学生课堂学习状态问卷调查”的多中心研究，第一阶段涉及2所985高校、3所211高校、2所普通高校；第二阶段涉及湖北省6所不同高校；第三阶段涉及高职学校。彭美云通过前期研究发现，大学生使用图书馆的频率不足40%，并进一步影响学生自主学习能力、创新能力等方面的评价[8]。
针对前期研究结果，本研究将基于“大学生课堂学习状态问卷调查”的多中心调研结果，应用多种数理统计方法。例如，属性数据的相关性分析、累积Logsitic回归分析，对图书馆使用频率的影响因素及其影响程度进行分析，以期评价影响教学质量的可能因素，以便后续有针对性地培养学生自觉使用图书馆的意识，使其充分利用资源提高自身的综合素质。
二、数据和方法
（一）数据来源
本研究的数据主要来源于“大学生课堂学习状态问卷调查” 结果。本次调研旨在对影响高校教学质量的大学生课堂学习状态进行全面客观的调查分析。调查问卷由各高校相关专家反复商讨、全程共同参与设计，得出问卷初稿；随后专家组经过数次预试验，以评价问卷的有效性及科学性，针对其中暴露的问题进行反复修改并最终形成现有问卷。问卷分为两个部分，第一部分为被调查者的基本信息，对该部分与态度、意见相关的项目进行信度分析，α系数达到0. 718，内部一致性较高；第二部分包含被调查者图书馆使用情况、成绩水平、学习目标、出勤、课堂听课情况、作业完成情况、师生交流、学风建设等与教学质量相关的多方面信息，同样进行信度分析后α系数达到0. 736，也较为可靠。通过使用该问卷，可全面了解高校教学、学生课堂学习、图书馆使用等相关的各方面情况，获得大量、翔实的研究资料，并保证研究结果的全面性、准确性和针对性。
虽然目前众多学者认为图书馆应强调工作、评价的标准化，但本研究的主要目的是评价本科教学和学习，对于图书馆的功能主要是突出其“第二课堂”的作用，不涉及规模、资源等方面的评价，同时研究的起点也是基于前期研究发现的现象。因此，研究选择图书馆使用频率作为因变量。
前期调查共分为3阶段。鉴于第一阶段调查共涉及培养目标、类型、层次、生源及地域不同的7所高校，包含2所985层次高校（分别简称985A校及985B校）、3所211层次高校（分别简称211A校、211B校及211C校）、2所普通高校（分别简称普通A校、普遍B校），具有一定的代表性，而第二阶段及第三阶段学校选择多着眼于某特定省份或特定类型高校，故本研究采用代表性较好的第一阶段调查数据。
对于7所高校的抽样调查，本研究采用多阶段随机整群抽样，即在各学院中随机抽取1个系，然后在各年级中随机抽取1个班级作为调查对象。此外，在问卷填写、回收、录入、数据库建立的全过程中，均设有执行、监督、核对环节，以降低系统误差。
本阶段研究最终回收可供分析的有效问卷为9022份，有效问卷率达74%。由于采用多阶段整群抽样且样本量较大，基于这些样本的统计推断，能较好地达到本研究的目的。
（二）统计方法
为深入了解学生图书馆使用情况及其影响因素、影响程度，有必要选择合适的数理统计方法对其进行定量研究。鉴于所采用的问卷对学生课堂学习状态的诸多方面进行调查，需对图书馆使用频率的相关变量进行初步筛选，因此本研究对数据首先进行属性数据的相关性分析。为进一步筛选图书馆使用频率的影响因素，并对其影响程度进行量化，本研究对初筛变量进行回归分析。最后，以估计出的回归模型为基础，对不同特征学生的图书馆使用频率进行预测。
三、影响学生图书馆使用频率的因素分析
为了解学生课堂学习状态的基本现状，对本次多中心调查的结果进行描述性统计。结果表明，不同高校学生各方面的表现兼具大学生群体共性及各高校学生的个性。该结论提示，在对学生图书馆使用频率进行影响因素分析时，有必要进行分层分析，即先将所有高校学生作为整体进行分析，接着对各个高校学生分别进行分析，在此基础上再比较和总结。
本研究将问卷中反映学生图书馆使用频率的第2部分第32题（“你会经常去图书馆看书、查参考资料或上网查询吗？A会；B偶尔去；C从未去过”），记为“N2-32”（下同），并作为因变量。
（一）影响所有高校学生图书馆使用频率的因素分析
根据变量是否有序，可选择恰当的统计量（γ或者τ）来描述两个变量间的相关程度，并据此进行影响因素的初步筛选。如果γ或者τ的绝对值较大，则这两个变量的相关程度较高。该自变量可能是影响程度较高的自变量之一，可纳入回归方程中进行进一步的分析。表1列出图书馆使用频率变量与其他变量的相关系数（限于篇幅，仅列出γ绝对值大于等于0. 4的变量及τ最大的2个变量）。
结果显示：将所有高校学生作为分析对象时，“开学时是否会制定学习计划”与图书馆使用频率相关程度最高，有制定学习计划习惯的学生去图书馆看书、查资料的频率更高。“学习能力强”“觉得学习有意思”“勤奋”的学生使用图书馆也更频繁。此外，“目前所学专业与个人需求符合程度不同”的学生，图书馆使用情况存在着差异；“面对课堂提问持有不同态度”的学生图书馆使用情况也存在着差异。
如前所述，由于因变量图书馆使用频率的状态大于2，需要利用累积Logsitic回归模型进行分析，但需要先进行自变量的初步筛选。筛选时，将γ大于0. 2、小于-0. 1的自变量（有序变量）及τ最大的3个自变量（无序变量）作为备选的自变量。回归分析时的变量选择方法为逐步回归法，以期得到最为重要的影响因素。
回归分析发现：当综合考虑众多因素对于图书馆使用频率的影响时，共有14个变量同时产生影响。这些变量按以下顺序依次进入模型：N2-30（制定学习计划） 、N2-20（觉得学习有意思）、N2-31（学习能力）、N2-37（每天平均花在学习上的课余时间）、N2-10（对多媒体教学资源库的使用情况）、N2-29（1）（是否常常课前预习）、N2-3（勤奋程度）、N2-35（专业是否符合个人需求）、N2-2（上大学的目标）、N2-43（对大学的课堂授课方式适应程度）、N2-19（是否和同学课后讨论）、N2-12（听不懂向老师请教）、N2-17（听课时的感觉是否轻松）、N2-9（对多媒体教学方式的适应程度）。回归结果进一步验证“制定学习计划”对于图书馆使用频率具有最重要的影响；“学习能力”“是否觉得学习有意思”“勤奋刻苦程度”“专业是否符合个人需求”等，同样具有重要影响；而综合考虑多个因素时，“对课堂提问的态度”不再具有重要意义，该因素产生的影响被其他因素涵盖或者替代。进一步总结后发现，这些影响因素大致包括7个方面：学习习惯[N2-30、N2-29（1）]、学习兴趣（N2-20、N2-35）、学习目标（N2-2）、学习能力（N2-31）、学习投入（N2-3、N2-37）、课程适应情况（N2-43、N2-17）、多媒体教学（N2-9、N2-10）及学习交流（N2-12、N2-19）。 回归分析的结果进一步提示，频繁使用图书馆的学生往往具备如下特征：具有良好的学习习惯，能够在开学时制定学习计划并且做到课前预习；有浓厚的学习兴趣；将大学学习的目标定位为提升自己的专业知识和能力；学习能力较强，学习努力，能够适应大学的课堂授课及多媒体教学方式，听课轻松并能使用多媒体资源；乐于和老师同学交流。
为量化使用频率的变化，可假设2名学生分别具有不同的特征，根据回归分析得出的模型结果（见下式）可以估算出这2名学生使用图书馆频率的百分比（详见表2）。
学生1：学习过程中频繁使用现有的各类多媒体教学资源库；在课堂上遇到听不懂的问题会经常向老师请教；听课时感觉良好；经常与同学在课余时间讨论、交流学习情况；上大学学习的目标是提升自己的专业知识与能力；觉得学习是一件很有意思的事；经常课前预习；学习十分勤奋刻苦；会在开学时制定学习计划；自己的学习能力很强；认为目前所学专业基本符合个人需求；每天平均花在学习上的课余时间为4小时以上；对大学的课堂授课方式基本适应；非常适应多媒体教学方式。
学生2：学习过程中基本不用现有的各类多媒体教学资源库；在课堂上遇到听不懂的问题从不向老师请教；听课时感觉有点吃力；从不与同学在课余时间讨论、交流学习情况；上大学学习的目标是为拿文凭；对学习没有感觉；从不课前预习；学习不用心也未下功夫；从未在开学时制定学习计划；自己的学习能力很差；不知道目前所学专业是否符合个人需求；每天平均花在学习上的课余时间为1小时以内；对大学的课堂授课方式还不太适应；不太适应多媒体教学方式。
表2的结果显示：2名不同特征的学生去图书馆的频率差距明显。第1名学生经常去图书馆的可能性达到87%以上，而第2名学生偶尔去或者从未去过的可能性高达98%。
上文中自变量的初步筛选首先剔除相关程度较低的无关变量，但备选自变量之间的相关性可能使得某些变量的影响被放大，而某些可能存在影响的自变量被已进入模型的自变量替代，未能进入模型。为此，可将首先进入方程的自变量剔除后，再次进行回归分析。重复多次时，每次首先进入方程的自变量都是当前备选自变量中最重要的影响因素。将N2-30去掉后，以下自变量在各次回归中率先进入模型：N2-20 、N2-3 、N2-31、 N2-37 、N2-29（1）、N2-46、N2-10、N2-19。除N2-46外，其他自变量均在第1次回归分析中已被纳入。同样对N2-46进行相关性分析，结果发现N2-46与N2-3相关系数达到0. 5532，与N2-37、N2-31的相关系数达到0. 4以上，较高程度的相关性可能是N2-46在初次回归时未能纳入方程的原因。
（二）影响各个高校学生图书馆使用频率的因素分析及比较
为进一步揭示出各个高校间的差异和个性，在对高校整体进行分析后，对各个高校分别进行分析，分析方法与前类似。
如表3至表5所示，7所高校各自的回归分析结果以学校层次分类，其中表3为985高校，表4为211高校，表5为一般高校，表中“序号”（i）表示该变量在第i次回归中率先进入模型，因此该序号与变量影响的重要程度有关。如表中所示，影响各高校学生图书馆使用频率的因素相对分散，没有任何一个共同因素影响所有7所高校。其中，N2-30（制定学习计划）、N2-31（学习能力）是影响6所高校的公共因素。“制定学习计划”在985B校、211B校、211C校、普通A校4所高校中是最为重要的单一影响因素；而“学习能力”是普通B校最为重要的影响因素，是985A校重要程度第二位的影响因素；N2-3（勤奋程度）、N2-29（1）（是否常常课前预习）是影响5所高校的公共因素。“勤奋程度”是影响985A校学生最重要的因素；对于985B校、211C校而言，其影响的相对重要程度排序为第3；而对于211B校、普通A校而言，其相对重要程度仅为第6、第7。N2-12（听不懂向老师请教）、N2-20（觉得学习有意思）、N2-37（每天平均花在学习上的课余时间）是影响4所高校的公共因素。“听不懂向老师请教”对4所高校影响的相对重要程度均在第6或者第7，而“觉得学习有意思”“学习时间”对于图书馆使用频率的影响更为重要，“觉得学习有意思”的排序为第2或者第4，“学习时间”的排序为第2、第3或者第5。
从以上分析可看出，学习习惯、投入程度、学习能力、学习兴趣、与老师交流讨论是影响7所高校学生图书馆使用频率的公共因素，但各方面因素的相对重要程度在各高校间有所区别。
而就两所985高校而言，N2-3（勤奋程度）、N2-46（对自己学习状态的综合评价）、N2-12（听不懂向老师请教）是其公共因素，但这些公共因素对于985A校学生的影响相对重要。就三所211高校而言，N2-30（制定学习计划）、N2-31（学习能力）是仅有的2个公共因素，这些公共因素对于211C校产生的影响最为重要，其次为211B校，对211A校产生影响的相对重要程度仅为第4、第7。而对两所一般高校而言，影响因素较为一致，表现为共有5个公共因素：N2-30（制定学习计划）、N2-20（觉得学习有意思）、N2-31（学习能力）、N2-29（1）（是否常常课前预习）和N2-12（听不懂向老师请教）。这些公共因素在两校的相对重要程度，虽然并非完全一致，但基本上都排在前7，且在2所高校的相对排序相差不超过2。
总结各校的公共因素可以得出一些一般性的结论，但一些非公共因素的存在提示各校存在着固有的差异，同样不容忽视。对各校影响因素的总结归类发现：211A校、211B校、985A校、985B校4所高校都有一些其他高校所没有的影响因素，其中211A校特有的影响因素最多，共有4项。例如，“政治面貌”是影响211A校学生图书馆使用频率的最重要因素，而“政治面貌”的这种重要影响和211A校的生源特点有关。211A校生源中有大量的华侨、华人及外籍学生，因此，存在多种政治面貌，而其他高校大致为党员及团员两种，华侨等“其他政治面貌”的学生图书馆使用频率可能存在不同特点。此外，“考试成绩不好时的态度”对于211A校学生也有一定的影响。
关键词：教学质量；图书馆；使用频率；累积Logistic模型
中图分类号：G250. 73 文献标志码：A 文章编号：1671-1254（2016）03-0088-08
A Multi-Center Analysis on College Students Classroom Learning State Based on the Survey of Frequency of Library Use at Different Types of Universities
DING Shu1，LIU Fen1，LUO Zhimin2，MIAO Baiqi3
（1.School of Economics， Hefei University of Technology， Hefei 230601， Anhui， China； 2. Institute of Higher Education Research， Yunnan University， Kunming 650091， Yunnan， China；3. School of Management， University of Science and Technology of China， Hefei 230026， Anhui， China）
Abstract：The library is one of the most important factors that affect the quality of teaching in universities， and it plays an important role in improving college students' comprehensive quality， especially the ability of self-learning and innovation. To understand the differences and the influence factors in the use of library of some different kinds of universities， the Educational Statistics and Management Branch of Chinese Association for Applied Statistics organized a multi-center survey on college students' classroom learning state in late 2010. Quantitative methods are applied to discuss the factors and the influences. The results show that there are common factors among all the universities， and course plan and academic ability are the most important factors. Meanwhile， there are some unique factors， such as political status， monthly expenses， etc. Finally， universities can take certain measures according to the results to guide the students to make the best use of the libraries.
Keywords：quality of teaching； libraries； frequency of use； cumulative logistic model
一、大学生课堂学习状态多中心研究的缘起
本科教学质量一直是教育部门的关注重点，目前课堂仍是我国本科教育的最主要实施场所，而图书馆及其使用状态作为维系高校教学质量的三大支柱之一，肩负教育和信息服务两大基本职能，是重要的教辅机构，被称为教室外的“第二课堂”。从已有文献来看，国内外学者都非常重视图书馆及其使用状态对学生学习的影响。例如，Lane认为，要重视图书馆对大学生教育结果的影响[1]；Hiscock提出，图书馆需要通过研究图书馆利用与学生教育结果间的正相关关系以证明自身存在的价值[2]。Powell提出，高校图书馆应展示自身对学业成果的影响[3]。至于国内学者，盖世田和霍灿如提出，高校图书馆必须加强学生相关图书阅读研究，使学生认识到阅读和自身成绩间的关系，由此来宣传、推荐图书阅读[4]。邹声威和俞培果发现，由图书馆服务的总体来看，图书馆馆藏的借阅频次与学生相应的学习成绩呈明显同向变化关系[5]。吴英梅和何璨发现，图书馆利用情况和学业科研情况之间呈现正向相关[6]。乔慧君和周筠珺认为，学生利用图书资源学习的状态是决定其学习效果的重要因素，学生的图书借阅率与学习成绩的挂科率呈反相关[7]。因此，图书馆的使用对提高大学生综合素质，特别是自学能力、创新能力发挥着重要作用，要了解、评价本科学习，需对课堂学习和图书馆的使用情况进行分析。 为此，中国现场统计研究会教育统计与管理专业会自2010年发起并组织了关于“大学生课堂学习状态问卷调查”的多中心研究，第一阶段涉及2所985高校、3所211高校、2所普通高校；第二阶段涉及湖北省6所不同高校；第三阶段涉及高职学校。彭美云通过前期研究发现，大学生使用图书馆的频率不足40%，并进一步影响学生自主学习能力、创新能力等方面的评价[8]。
针对前期研究结果，本研究将基于“大学生课堂学习状态问卷调查”的多中心调研结果，应用多种数理统计方法。例如，属性数据的相关性分析、累积Logsitic回归分析，对图书馆使用频率的影响因素及其影响程度进行分析，以期评价影响教学质量的可能因素，以便后续有针对性地培养学生自觉使用图书馆的意识，使其充分利用资源提高自身的综合素质。
二、数据和方法
（一）数据来源
本研究的数据主要来源于“大学生课堂学习状态问卷调查” 结果。本次调研旨在对影响高校教学质量的大学生课堂学习状态进行全面客观的调查分析。调查问卷由各高校相关专家反复商讨、全程共同参与设计，得出问卷初稿；随后专家组经过数次预试验，以评价问卷的有效性及科学性，针对其中暴露的问题进行反复修改并最终形成现有问卷。问卷分为两个部分，第一部分为被调查者的基本信息，对该部分与态度、意见相关的项目进行信度分析，α系数达到0. 718，内部一致性较高；第二部分包含被调查者图书馆使用情况、成绩水平、学习目标、出勤、课堂听课情况、作业完成情况、师生交流、学风建设等与教学质量相关的多方面信息，同样进行信度分析后α系数达到0. 736，也较为可靠。通过使用该问卷，可全面了解高校教学、学生课堂学习、图书馆使用等相关的各方面情况，获得大量、翔实的研究资料，并保证研究结果的全面性、准确性和针对性。
虽然目前众多学者认为图书馆应强调工作、评价的标准化，但本研究的主要目的是评价本科教学和学习，对于图书馆的功能主要是突出其“第二课堂”的作用，不涉及规模、资源等方面的评价，同时研究的起点也是基于前期研究发现的现象。因此，研究选择图书馆使用频率作为因变量。
前期调查共分为3阶段。鉴于第一阶段调查共涉及培养目标、类型、层次、生源及地域不同的7所高校，包含2所985层次高校（分别简称985A校及985B校）、3所211层次高校（分别简称211A校、211B校及211C校）、2所普通高校（分别简称普通A校、普遍B校），具有一定的代表性，而第二阶段及第三阶段学校选择多着眼于某特定省份或特定类型高校，故本研究采用代表性较好的第一阶段调查数据。
对于7所高校的抽样调查，本研究采用多阶段随机整群抽样，即在各学院中随机抽取1个系，然后在各年级中随机抽取1个班级作为调查对象。此外，在问卷填写、回收、录入、数据库建立的全过程中，均设有执行、监督、核对环节，以降低系统误差。
本阶段研究最终回收可供分析的有效问卷为9022份，有效问卷率达74%。由于采用多阶段整群抽样且样本量较大，基于这些样本的统计推断，能较好地达到本研究的目的。
（二）统计方法
为深入了解学生图书馆使用情况及其影响因素、影响程度，有必要选择合适的数理统计方法对其进行定量研究。鉴于所采用的问卷对学生课堂学习状态的诸多方面进行调查，需对图书馆使用频率的相关变量进行初步筛选，因此本研究对数据首先进行属性数据的相关性分析。为进一步筛选图书馆使用频率的影响因素，并对其影响程度进行量化，本研究对初筛变量进行回归分析。最后，以估计出的回归模型为基础，对不同特征学生的图书馆使用频率进行预测。
三、影响学生图书馆使用频率的因素分析
为了解学生课堂学习状态的基本现状，对本次多中心调查的结果进行描述性统计。结果表明，不同高校学生各方面的表现兼具大学生群体共性及各高校学生的个性。该结论提示，在对学生图书馆使用频率进行影响因素分析时，有必要进行分层分析，即先将所有高校学生作为整体进行分析，接着对各个高校学生分别进行分析，在此基础上再比较和总结。
本研究将问卷中反映学生图书馆使用频率的第2部分第32题（“你会经常去图书馆看书、查参考资料或上网查询吗？A会；B偶尔去；C从未去过”），记为“N2-32”（下同），并作为因变量。
（一）影响所有高校学生图书馆使用频率的因素分析
根据变量是否有序，可选择恰当的统计量（γ或者τ）来描述两个变量间的相关程度，并据此进行影响因素的初步筛选。如果γ或者τ的绝对值较大，则这两个变量的相关程度较高。该自变量可能是影响程度较高的自变量之一，可纳入回归方程中进行进一步的分析。表1列出图书馆使用频率变量与其他变量的相关系数（限于篇幅，仅列出γ绝对值大于等于0. 4的变量及τ最大的2个变量）。
结果显示：将所有高校学生作为分析对象时，“开学时是否会制定学习计划”与图书馆使用频率相关程度最高，有制定学习计划习惯的学生去图书馆看书、查资料的频率更高。“学习能力强”“觉得学习有意思”“勤奋”的学生使用图书馆也更频繁。此外，“目前所学专业与个人需求符合程度不同”的学生，图书馆使用情况存在着差异；“面对课堂提问持有不同态度”的学生图书馆使用情况也存在着差异。
如前所述，由于因变量图书馆使用频率的状态大于2，需要利用累积Logsitic回归模型进行分析，但需要先进行自变量的初步筛选。筛选时，将γ大于0. 2、小于-0. 1的自变量（有序变量）及τ最大的3个自变量（无序变量）作为备选的自变量。回归分析时的变量选择方法为逐步回归法，以期得到最为重要的影响因素。
回归分析发现：当综合考虑众多因素对于图书馆使用频率的影响时，共有14个变量同时产生影响。这些变量按以下顺序依次进入模型：N2-30（制定学习计划） 、N2-20（觉得学习有意思）、N2-31（学习能力）、N2-37（每天平均花在学习上的课余时间）、N2-10（对多媒体教学资源库的使用情况）、N2-29（1）（是否常常课前预习）、N2-3（勤奋程度）、N2-35（专业是否符合个人需求）、N2-2（上大学的目标）、N2-43（对大学的课堂授课方式适应程度）、N2-19（是否和同学课后讨论）、N2-12（听不懂向老师请教）、N2-17（听课时的感觉是否轻松）、N2-9（对多媒体教学方式的适应程度）。回归结果进一步验证“制定学习计划”对于图书馆使用频率具有最重要的影响；“学习能力”“是否觉得学习有意思”“勤奋刻苦程度”“专业是否符合个人需求”等，同样具有重要影响；而综合考虑多个因素时，“对课堂提问的态度”不再具有重要意义，该因素产生的影响被其他因素涵盖或者替代。进一步总结后发现，这些影响因素大致包括7个方面：学习习惯[N2-30、N2-29（1）]、学习兴趣（N2-20、N2-35）、学习目标（N2-2）、学习能力（N2-31）、学习投入（N2-3、N2-37）、课程适应情况（N2-43、N2-17）、多媒体教学（N2-9、N2-10）及学习交流（N2-12、N2-19）。 回归分析的结果进一步提示，频繁使用图书馆的学生往往具备如下特征：具有良好的学习习惯，能够在开学时制定学习计划并且做到课前预习；有浓厚的学习兴趣；将大学学习的目标定位为提升自己的专业知识和能力；学习能力较强，学习努力，能够适应大学的课堂授课及多媒体教学方式，听课轻松并能使用多媒体资源；乐于和老师同学交流。
为量化使用频率的变化，可假设2名学生分别具有不同的特征，根据回归分析得出的模型结果（见下式）可以估算出这2名学生使用图书馆频率的百分比（详见表2）。
学生1：学习过程中频繁使用现有的各类多媒体教学资源库；在课堂上遇到听不懂的问题会经常向老师请教；听课时感觉良好；经常与同学在课余时间讨论、交流学习情况；上大学学习的目标是提升自己的专业知识与能力；觉得学习是一件很有意思的事；经常课前预习；学习十分勤奋刻苦；会在开学时制定学习计划；自己的学习能力很强；认为目前所学专业基本符合个人需求；每天平均花在学习上的课余时间为4小时以上；对大学的课堂授课方式基本适应；非常适应多媒体教学方式。
学生2：学习过程中基本不用现有的各类多媒体教学资源库；在课堂上遇到听不懂的问题从不向老师请教；听课时感觉有点吃力；从不与同学在课余时间讨论、交流学习情况；上大学学习的目标是为拿文凭；对学习没有感觉；从不课前预习；学习不用心也未下功夫；从未在开学时制定学习计划；自己的学习能力很差；不知道目前所学专业是否符合个人需求；每天平均花在学习上的课余时间为1小时以内；对大学的课堂授课方式还不太适应；不太适应多媒体教学方式。
表2的结果显示：2名不同特征的学生去图书馆的频率差距明显。第1名学生经常去图书馆的可能性达到87%以上，而第2名学生偶尔去或者从未去过的可能性高达98%。
上文中自变量的初步筛选首先剔除相关程度较低的无关变量，但备选自变量之间的相关性可能使得某些变量的影响被放大，而某些可能存在影响的自变量被已进入模型的自变量替代，未能进入模型。为此，可将首先进入方程的自变量剔除后，再次进行回归分析。重复多次时，每次首先进入方程的自变量都是当前备选自变量中最重要的影响因素。将N2-30去掉后，以下自变量在各次回归中率先进入模型：N2-20 、N2-3 、N2-31、 N2-37 、N2-29（1）、N2-46、N2-10、N2-19。除N2-46外，其他自变量均在第1次回归分析中已被纳入。同样对N2-46进行相关性分析，结果发现N2-46与N2-3相关系数达到0. 5532，与N2-37、N2-31的相关系数达到0. 4以上，较高程度的相关性可能是N2-46在初次回归时未能纳入方程的原因。
（二）影响各个高校学生图书馆使用频率的因素分析及比较
为进一步揭示出各个高校间的差异和个性，在对高校整体进行分析后，对各个高校分别进行分析，分析方法与前类似。
如表3至表5所示，7所高校各自的回归分析结果以学校层次分类，其中表3为985高校，表4为211高校，表5为一般高校，表中“序号”（i）表示该变量在第i次回归中率先进入模型，因此该序号与变量影响的重要程度有关。如表中所示，影响各高校学生图书馆使用频率的因素相对分散，没有任何一个共同因素影响所有7所高校。其中，N2-30（制定学习计划）、N2-31（学习能力）是影响6所高校的公共因素。“制定学习计划”在985B校、211B校、211C校、普通A校4所高校中是最为重要的单一影响因素；而“学习能力”是普通B校最为重要的影响因素，是985A校重要程度第二位的影响因素；N2-3（勤奋程度）、N2-29（1）（是否常常课前预习）是影响5所高校的公共因素。“勤奋程度”是影响985A校学生最重要的因素；对于985B校、211C校而言，其影响的相对重要程度排序为第3；而对于211B校、普通A校而言，其相对重要程度仅为第6、第7。N2-12（听不懂向老师请教）、N2-20（觉得学习有意思）、N2-37（每天平均花在学习上的课余时间）是影响4所高校的公共因素。“听不懂向老师请教”对4所高校影响的相对重要程度均在第6或者第7，而“觉得学习有意思”“学习时间”对于图书馆使用频率的影响更为重要，“觉得学习有意思”的排序为第2或者第4，“学习时间”的排序为第2、第3或者第5。
从以上分析可看出，学习习惯、投入程度、学习能力、学习兴趣、与老师交流讨论是影响7所高校学生图书馆使用频率的公共因素，但各方面因素的相对重要程度在各高校间有所区别。
而就两所985高校而言，N2-3（勤奋程度）、N2-46（对自己学习状态的综合评价）、N2-12（听不懂向老师请教）是其公共因素，但这些公共因素对于985A校学生的影响相对重要。就三所211高校而言，N2-30（制定学习计划）、N2-31（学习能力）是仅有的2个公共因素，这些公共因素对于211C校产生的影响最为重要，其次为211B校，对211A校产生影响的相对重要程度仅为第4、第7。而对两所一般高校而言，影响因素较为一致，表现为共有5个公共因素：N2-30（制定学习计划）、N2-20（觉得学习有意思）、N2-31（学习能力）、N2-29（1）（是否常常课前预习）和N2-12（听不懂向老师请教）。这些公共因素在两校的相对重要程度，虽然并非完全一致，但基本上都排在前7，且在2所高校的相对排序相差不超过2。
总结各校的公共因素可以得出一些一般性的结论，但一些非公共因素的存在提示各校存在着固有的差异，同样不容忽视。对各校影响因素的总结归类发现：211A校、211B校、985A校、985B校4所高校都有一些其他高校所没有的影响因素，其中211A校特有的影响因素最多，共有4项。例如，“政治面貌”是影响211A校学生图书馆使用频率的最重要因素，而“政治面貌”的这种重要影响和211A校的生源特点有关。211A校生源中有大量的华侨、华人及外籍学生，因此，存在多种政治面貌，而其他高校大致为党员及团员两种，华侨等“其他政治面貌”的学生图书馆使用频率可能存在不同特点。此外，“考试成绩不好时的态度”对于211A校学生也有一定的影响。