大学と就職に関する統計的分析
2010SE084 片岡真夕
指導教員：木村美善

はじめに

1

就職活動を通して，企業側はどのような人材を求め，そという回帰モデルを仮定する．

4.2

解析方法の人材は大学の特徴と関係しているのか疑問に思った．そ目的変数を大企業就職率とし，説明変数をその他の 14

こで本研究のテーマとし，分析することにした．ここで言の変数とする．VIF，固有値から多重共線性を取り除く．

う大企業就職ランキングとは，従来から日経平均株価指数

続いてステップワイズ法により，変数選択を行う．最後にの採用銘柄企業として選定されている有力 402 社，及び残差の大きいものを外れ値として取り除く．その後，再分

会社規模や地名度，大学生の人気企業ランキングを参考に析を行う．

大学通信が選定した企業のことである．大企業に就職する人が多い大学の特徴と，就職に強い学部の特徴を調べた上

4.3

大学別の重回帰分析結果

で，最近の新卒採用の動向はどう変化しているのかについ

大企業就職率上位 100 校の大企業就職率を目的変数とて分析する．本研究では，大企業就職率上位 100 校に焦点し，学校の特徴に関するその他の変数を説明変数として変を絞り，分析する．また学部は，愛知県の大学の学部 145

数選択を行い，残った変数で重回帰分析を行った（表 1）．

学部（医学部，看護学部除く）を対象に分析する．([4],[5]

表 1 重回帰分析結果参照)．

変数
切片
偏差値
理系の大学
医療系の学部の有無

データについて2

大学の大企業就職率上位 100 校のデータより，大学の特徴を考える．週刊ダイヤモンド 2013 年より x1 ：偏差値，

係数

標準誤差

−0.4572
0.01190.0446−0.06630.06040.00110.01760.0174p値
2.25 × 10−11
2.00 × 10−16
1.27 × 10−2
2.45 × 10−4

各大学のホームページより，x2 ：男子生徒数，x3 ：女子生
徒数，x4：共学か，x5：文系，x6：理系，x7：東京，x8：大阪，x9：名古屋，x10：国際的か（外国語学部及び，グローバル関係の学部がある場合），x11：学部数，x12：国公立か私立か，x13 ：医歯薬の学部が設置されているか（医学部，薬学部，歯学部），x14 :創業年数．以上の 14 個の変数に加え，大企業就職率大学ランキングより，x15 大企業就職率を加え 15 個の変数を用いて分析する．また，愛知県の大学の学部 145 学部（医学部，看護学部を除く）より，学部の特徴を考える．週刊ダイヤモンド 2013 より，x1 ：就職決定係数：0.5395, 自由度調整済係数： 0.5251

4.4

大学別の重回帰分析結果

変数選択を行った結果，大企業就職率に対して，偏差値，理系の大学，医療系の学部の有無が，強く関係している結果となった．回帰式から言えることは，医療系の学部の有無が負の方向にあることから，医療系の学部が無い学校は大企業就活率が高い結果となった．

4.5

考察率, 各大学のホームページより，x2 ：偏差値，x3 ：国公立

今日では，性格を重視するという企業が増えてきたが，か私立か，x4 ：理系，x5 ：名古屋，x6 ：男子数，x7 ：女子

性格が同じように良い人が二人いたとしたら，偏差値の高数，x8：学科数，x9：設置年数，という 8 個の変数を加え，い大学の学生を選ぶと推測されるため，この結果を理解で9 個の変数を用いて分析する．([3],[4],[5] 参照)

きる．また医療系の学部がある大学が大企業就職率の低い分析方法と手順

3

本研究では，大学，学部の特徴が就職率に影響を与えているか分析を行う．大学の特徴を考えるために重回帰分
析，学部の特徴を考えために主成分分析，クラスター分析を行う．また説明変数でもクラスター分析を行う．なお，主成分分析は本論を参照．([1],[2] 参照)

4

重回帰分析

4.1

重回帰分析とは重回帰分析では目的変数 y とそれに影響を与えると思われる説明変数 x1 , …, xp について

y = b0 + b1 x1 + b2 x2 + b3 x3 + · · · + bp xp + ε

傾向にある理由として，医療系の学部の学生は，一般企業ではなく，専門の機関に就職するからである．すなわち，医療系の学部があるために偏差値が良い大学は，大企業就職率が良くない傾向にある可能性があるということである．そして大企業就職率の上位の大学には，影響力の強い理系専門の大学が関係しているということが分かった．大企業になればなるほど，高い技術力や精神力を求める傾向にあることが分かる．

4.6

国公立大学の重回帰分析結果得られた回帰式は

y = −0.7222 + 0.0153x1 + 0.1032x5 + 0.1090x6+0.0153x11 − 0.1343x13

となり，決定係数は 0.7386, 自由度調整済係数は 0.7074 である．
この回帰式から，医歯薬の学部の有無が負の方向に関係し第 6 群は，偏差値が 40 前後の学部のグループである．

5.2

学部のクラスター分析の考察

第 1 群は，専門分野と一般企業の両方の選択肢がある．ているということである．また偏差値が高い国公立の学生は，文系，理系と共に大企業就職率に影響を与えていると企業を選ぶ際に選択肢が幅広いため，就職率が良い．

いうことが読み取れる．

第 2 群は，男子学生と女子学生の就職率には格差がある．
男子学生の就職率が良い．

私立大学分析結果

4.7

第 3 群は，国公立大学は，偏差値が良いと就職率も良い．
偏差値よ就職率は比例の関係にある．

得られた回帰式は

y = −0.2694 + 0.0089x1 − 0.0003x14

第 4 群は，学生によって就職率にばらつきがある．となり，決定係数は 0.4895,, 自由度調整済係数は 0.4674

第 5 群は，需要が少ない学部のため就職率は良くない．

である．

第 6 群は，偏差値が低くても就職率は良い．

この回帰式から，創業年数が負であるため，創業年数が短学部別で，それぞれに特徴があり，大学は違えど，学部がいほど大企業就職率が良いということが読み取れる．

同じならば似たような傾向の学生が在籍していることがわ
かる．それでも就職率に違いがあるのはやはり学部ではな

考察

4.8

く大学の特徴が大きく影響しているからであると感じた．

国公立の大学は，理系文系が共に影響力が強い点から総体的に優秀であると言える．すなわち企業側の採用基準を6

考察満たしている学生が多く在籍している可能性があるというこの研究では，就職率に影響を与えている大学の特徴をことが分かる．また，私立の大学は偏差値が強く影響して調べるために分析を行った結果，大学全体をみると偏差値いる結果となった．企業側は数え切れない学生を相手に採の影響力が強かった. また，偏差値が高く名の通っている用活動をする際，私立の大学はまず初めに大学の名前をみ

国公立大学には優秀な学生が多く在籍しているため，企業て学生を選別している可能性があるということが分かる．

側が求める人材が多くいる国公立大学は就職率が良く，私立の大学では，文理関係なく，偏差値の良い大学が就職率

クラスター分析5が良いという結果となった．日本中に数えきれないほどの愛知県の大学の学部間での特徴を見るためにクラスター学部のクラスター分析の結果

5.1

私立大学がある中で，良い学生を見つけるのは困難である．
そのためにまずは頭の良い大学に絞り，その後で学生一人分析を行った．

ひとりをみる方式なんだと感じた．また，先輩方の印象も企業が学生を選ぶ際に重要としている点である．良い先輩がいればその学校の学生を取りたいと思う企業があるとい60

Cluster Dendrogram

40

50

が，学生だけでなく，その大学を卒業した先輩たちも大学2030の就職率には大きく影響しているということが分かった．

7

おわりに

19143
14459
80
20
34107
97
69
104
1695
35
8988
132
70863871
40
145
41
87 934142
12
10125
67
83951
5092
53
259890101102
46626677
138
73
7472
58
2482
6365
121
49
122
1718
130
78
7976
129
131
103
141
27139
28
140
67 11
266056
127
57
126
99
2985
323314
134
2381
48
100
133
476422
2144
123
128
54
106
36
138337
137
94
75
125
45
105
93
4384
42111
112
68
110
116
120
15114
115
113
61
135
55
96
124
52
109
31136
3091
108
117
118
119

010

Heightうことである．就職率には，大学の名前やレベルも大切だ

ehclust (*, "ward")

図 1 デンドログラム

本研究を終えて，就職に影響を与えている大学の特徴と，企業側が求めている人材について知ることができた．しかし，学部ごとの就職先の企業について調べることができなかったので，就職先の企業と学校，学部の関係についても調べてみたいと思った．

主成分分析で出た第 6 主成分を用いてクラスター分析分析を行った．デンドログラムを距離 20 で切り，6 つに分類した．
第 1 群は，医療系の学部のグループである．

参考文献[1] 粕谷英一：R で学ぶデータサイエンス 10 一般化線形モ
デル, 共立出版，東京，2012の人数よりはるかに多い学部のグループである．

[2] 週刊ダイヤモンド，ダイヤモンド社，東京，第 101 巻
40 号，2013

第 3 群は，偏差値，就職率の高い国公立の大学のグルー[3] 各大学のホームページプである．

[4] 大学偏差値情報 2013: http://daigakujyuken.boy.jp/

第 2 群は，理系の学部且つ，男子学生の人数が女子学生

第 4 群は，主に文系の学部でキャンパスが名古屋市内にある大学の学部のグループである．
第 5 群は，女子に人気のある学部のグループである．

[5] 大企業就職率大学ランキング（2012 年 3 月卒業生）:
http://www2.ttcn.ne.jp/honkawa/3865.html