基于SPSS统计分析的高校图书馆图书最优复本率研究

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基于SPSS统计分析的高校图书馆图书最优复本率研究

作者：宰姣姣

来源：《创新科技》2015年第05期

[摘 要] 为了合理配置高校图书馆的图书复本量，本文借助SPSS软件中的相关分析和回归分析方法，实现了图书复本率主要影响因子的选定，构建了复本率的线性回归模型。同时，以北京工商大学图书馆经济类图书为例，验证了复本率的线性回归模型，预测了该校2014—2015学年经济类图书复本率，为该校图书采购部门提供采购借鉴。

[关键词] 高校图书馆;复本率;相关分析;线性回归;SPSS

[中图分类号] G251.4 ; [文献标识码] A ; 文章编号：1671-0037（2015）05-80-3

The Book Best Duplicate Rate Research in the University Library Based on SPSS

——Based on the Library of Beijing Technology and Business University

Zai Jiaojiao

（Library of Beijing Technology and Business University， Beijing 100048）

Abstract： Aiming to determine a reasonable amount of the book copies， with the help of

correlation analysis and regression analysis in SPSS， this paper realized the selection of major

impact factor and constructed linear regression model of the duplicate rate. Meanwhile the linear

regression model of the duplicate rate was verified based on the economic books in library of Beijing

Technology and Business University. Moreover， the duplicate rate of the economic books in 2014-2015 of this university can be estimated， and the result can provide reference for this university’s

books procurement.

Keywords： university library; duplicate rate; correlation analysis; linear regression.

复本率作为衡量读者需求程度的指标，直接影响图书馆藏书的利用情况和读者服务工作的质量。在经费一定的情况下，过低的复本率会增加读者的等待时间，提高图书的拒借率;过高的复本率则会缩小图书馆藏书范围，延长图书的滞架时间[1]。因此，如何合理确定复本率成为我国高校图书馆馆藏建设中亟待解决的难题。然而，在现有高校图书馆的运行过程中，图书复本率通常只是根据图书馆工作人员的相关工作经验进行确定，并未根据高校图书馆的性质、服务对象和馆藏范围以及图书馆的购书经费、读者数量和流通情况等因素进行定性定量分析。因此，本文以北京工商大学图书馆经济类图书为例，借助于SPSS统计软件，首先利用相关分龙源期刊网

析确定复本率的主要影响因子，并利用回归分析进一步探求这些相关因素与复本率之间的关系。

1 图书复本率预测模型

1.1 确定主要影响因子

影响图书复本率的因素颇多，如：购买经费、图书价格、采购的品种数、读者需求、品质指数、科等级、学术水平、生命周期、需求程度、作者知名度、出版社知名度、价格水平等[2]。但这些指标难以量化，进而影响数学模型的建立。因此，本文通过对高校图书馆的相关流通数据进行统计分析，选取图书借阅册数、新书总册数、新书种数以及总藏书册数等数据，结合相关性分析方法确定其与新书复本率之间的线性关系，并最终选定影响高校图书复本率的主要影响因子。

相关分析是利用适当的统计指标衡量变量之间相关程度及相关方向的统计分析方法[3]。本文主要以Pearson相关系数作为统计指标来衡量各影响因子之间的关系。Pearson相关系数通常用r表示，其取值范围为[-1，1]，其中，当r取值为正数时，表示xi和yi两变量之间为正相关关系，一个变量会随着另一个变量的增加或减少呈现相同的趋势;当r取值为负数时，表示xi和yi两变量之间为负相关，一个变量会随着另一个变量的增加或减少呈现相反的变化趋势;当r取值为零时，表示xi和yi两变量之间不存在线性相关关系。另外，如果变量xi和yi之间为线性相关关系，则针对不同的r值，可以反映两者之间线性相关的微弱关系，当|r|

1.2 预测复本率

通过上节相关分析确定对复本率产生影响的主要影响因子之后，还需要根据相关统计分析工具建立主要影响因子与复本率之间的线性回归模型。本文主要采用SPSS中的线性回归方法进行分析。

在具体的线性回归模型建立过程中，假设（xi1，xi2，…，xip;yi），i=1，2，…，n是变量（x1，x2，…，xp;y）的一组样本数据，则模型可表示为

yi=b0+b1x11+b2x12+…+bpxip+ei，i-1，2，…，n（1）

其中：β0，β1，β2，…，βP为线性回归系数，εi为随机误差且εi～N（0，σ2）。

对于未知系数β0，β1，β2，…，βP，需要选用最小二乘法进行估计。即：寻找估计值

[β0]， [β1]， [β2]，…， [βp]，使得公式1达到极小[4]，即

[∑（yi- [yi]）2][n-2] [σ][=]，（ciy）=（X X）-1（2） 龙源期刊网

同时，根据SPSS获取回归方程显著性检验参数t值和其概率p值，通过对其概率p值和给定的显著水平α进行比较，确定回归方程系数的显著性。如果线性方程满足显著性检验，且每个系数都显著不为0时，则可以利用该线性方程进行复本率预测。

在具体的复本率预测过程中，将相应的预测变量代入线性回归方程得：

[y0]= [β0]+ [β1]x01+…+ [βp]x0p（3）

对于预测问题，给定点估计的预测值后，为了得到更多与估计有关的信息，还应该知道预测的精度[5]。可以证明：

[y0- [y0]～N] [1+[n] [1]+[∑][i=1][∑][y=1]ciy（x0i-[xi] ）（x0j-[xj] ）] [0，]

从而可以求得置信水平为1-α的预测区间为：

[ [y0]-] [1+[∑][i=1][∑][y=1]ciy（x0i-[xi] ）（x0j-[xj] ）][Fa（1，fE）] [σ]，

[ [y0]+] [1+[∑][i=1][∑][y=1]ciy（x0i-[xi] ）（x0j-[xj] ）][Fa（1，fE）] [σ] （4）

其中：

[∑（yi- [yi]）2][n-2] [σ][=]，（ciy）=（X X）-1

（X为回归方程的系数矩阵）。

2 实证分析

2.1 数据选择

北京工商大学是北京市重点建设的以经、管、工为主的多科性大学，因此，合理配置F经济类（中图法）图书的复本率尤为重要，它是保障科研和教学所需文献资源的前提，进而影响着学校的发展方向。本文从金盘图书馆net集成系统中统计出：2004年至2014年的10个学年中，本馆F类图书的借阅册数、新书总种数、新书总册数和总藏书册数作为研究对象（如表1所示）。

2.2 F类图书的最优复本率的预测

利用SPSS进行简单相关分析，分析结果如表2所示。从中可以看出，新书复本率与总藏书册数的Pearson相关系数为-0.722，且相关系数右侧带一个星号，表示在0.05的显著水平下，两影响因子线性相关关系显著，且为负相关;新书复本率与文献利用率的Pearson相关系数为0.868，且相关系数右侧带两个星号，表示在0.01的显著水平下，两因子高度正线性相关。 龙源期刊网

确定主要影响因子后，以总藏书册数和文献利用率为自变量，通过他们之间的最优线性组合对因变量新书复本率进行预测或估计，建立如下新书复本率的二元回归模型：y=β0+β1x1+β2x2，其中变量x1表示文献利用率，x2表示总藏书册数，变量y表示新书复本率。利用SPSS进行回归分析，得到如下结果。

从回归系数的显著性检验结果（如表3）可以看出，总藏书册数的t值为1.318，其概率P值大于显著性水平0.05，故自变量x2与因变量y之间不存在显著的线性关系，应剔除出回归方程;文献利用率的t值为3.155，其概率P值为0.016且小于显著性水平0.05，故自变量x1与因变量y之间存在显著的线性关系，应保留在回归方程中，其回归系数为3.636;常数项的t值为2.962，其概率P值为0.021且小于显著性水平0.05，故常数项同样要保留在回归方程中，其值为2.111。于是得到回归方程如下：

y=2.111+3.636x1（5）

X1—文献利用率;X2—总藏书册数

由表4可以知，新书复本率y的残差介于-0.3091与0.48857之间，且均值为0，可见预测值与实际值之间差异较小，模型的拟合效果比较好。因此，可根据公式5对我校2014—2015学年度经济类图书复本率进行预测。由于我校近两年用于购买纸本图书的经费基本保持稳定，故可预测2014—2015学年度经济类新书册数约25 000册，为保证其得到充分利用，可估算其利用率最低约为x0=0.089，结合公式5得到复本率 [y0]=5.347 04。最后，取α=0.01，将x0，

[y0]代入公式4得到置信水平为99%的置信区间（4.523 8，6.170 3）。

3 结语

本文针对高校图书馆新书复本率如何确定的问题，通过选取图书馆的相关流通数据，结合线性回归分析理论和SPSS数据分析软件，实现了对影响高校图书馆图书复本率的影响因子的确定，并以北京工商大学图书馆内经济类图书的流通数据为例，实现了对相关方法的实证分析，并求得了2014—2015年度经济类图书复本率的预测值以及相应的置信区间，为该校图书采购部门提供采购借鉴。