前言：尋找寫作靈感？中文期刊網用心挑選的因子分析在畢業論文成績評定的應用，希望能為您的閱讀和創作帶來靈感，歡迎大家閱讀并分享。

摘要：現代教育是多元化的，在這個多元化的教學中，如果我們僅僅只看學生畢業論文成績的總分或平均值來為學生排名，而不看學生在論文中的運用，這樣單純的排名并不能讓我們能很清楚的了解這個學生的能力，全面地了解學生對畢業論文的運用與掌握。因此，本文運用多元統計中的因子分析法，通過SPSS來實現學生畢業論文成績評定中的應用，通過實驗來解決論文成績評定的問題。因子分析法是多元統計分析中非常實用的方法，因子分析從眾多的變量中提取公共因子，特殊因子，通過公共因子線性關系與特殊因子之和來觀察分析數據。可以全面分析數據，更直接地了解學生在畢業論文中的實際情況，易于分辨出學生在論文質量的優缺點，全面了解學生的能力。

關鍵詞：畢業論文成績；因子分析法；SPSS

1引言

畢業論文是大學生對4年所學的一次總結，學生運用自己所學的專業知識以及通過查閱文獻了解相關的專業知識來書寫論文。畢業論文成績的考核是有一定的流程的，一般是先由指導老師評分，指導老師評定各項分數后，將各項分數相加，得到一個總分，然后交由答辯小組，在答辯小組中，先由評閱人進行評分，再在答辯的過程中進行評分，判定學生畢業論文的成績，答辯完成后，將材料交由學校畢業論文指導委員會，最終由學校畢業論文指導委員會評定最終成績，評定學生的畢業論文成績分數，為學生進行排名。這種方式只能出現終極的成績，但是并不能分析學生的個人能力和成績差異的原因。因此，對學生的成績的數據分析是非常必要的。找出一種合理的分析方法對學生畢業論文成績進行評定，綜合地分析學生畢業論文成績，從而合理地評定學生的畢業論文成績等級，讓我們能更加清晰明確地了解學生的個人能力。若要將數據處理與分析和學生的畢業論文成績分析相結合，需要一種綜合地多元化統計分析方法。在這種大量復雜的學生成績數據中進行分析和處理，找出影響學生成績的各項因素，對數據的深度挖掘和分析就尤為重要。而因子分析是多元統計學中非常實用的數據分析處理方法，這種數據分析處理方法是非常深入以及有著科學地解釋性的依據。

2統計方法

運用因子分析針對學生的畢業論文成績的構成，對數據進行分析，處理，為學生的等級評定和綜合排名提供了科學合理的依據，對學生成績的分析尋找各個影響因素，對學生的個人能力有一個全面的了解。這也為學校的教學以及對學生的個人能力發展提供了一個科學合理的依據與參考。因子分析是運用幾個相互無關的因子來代替多個復雜變量去表示數據變量之間的關系，也就是說將數據的原始變量進行分解，將相關性比較密切的幾個變量歸在同一類中，這一類變量就稱為一個主因子，用較少的幾個主因子來反映原始數據的大部分信息以及如何使各個因子變量具有科學的依據的一種多元統計分析方法。運用這種研究技術，我們可以方便地找出影響數據的主要因素有哪些，以及它們的影響力。使用這種研究技術，我們還可以分析數據各個因素的相關性，可以科學地解決影響數據的問題，在復雜多維的數據中為我們研究大數據提供了便利。因子分析是根據數據變量間的相關性，運用幾個因子來代表原來的初始變量，使這幾個因子能用線性組合表示與初始因子的關系，這幾個因子也稱為公共因子，這種主因子是幫助我們簡化了項目地復雜程度。因子分析不是簡單地對數據原始變量進行組合，而是對數據原始變量進行分析，將多個變量分解為公共因子和特殊因子兩部分。就是要找出數據中隱性的具有相關性的變量，利用少數幾個變量在數據中獨立的變量因子，然后利用各變量的測定來反映因子的情況。因子分析中是把變量表示成各因子的線性組合。在因子分析中，是尋找公共因子的多元統計分析方法，它運用主成分分析方法確定公共因子，以公共因子來反映初始變量之間的聯系。因子分析是為了減少分析初始變量的個數，利用變量間的相關性的關系，將變量分類，也就是說將相關聯度高的變量分為一組，用共性因子代替該組變量。因子分析模型建立后，還有一個重要的作用是應用分子分析模型去評價每個樣品在整體中的地位，即進行綜合評價。總而言之，因子分析的核心問題有兩個：一是如何構造因子變量;二是如何對因子變量進行命名解釋，然后根據步驟進行因子分析。

3實例分析

采用因子分析法與聚類分析法進行分析，來解決問題。通過分析論文成績來分析。以表1的標準分析畢業論文數據，先在學校全體畢業學生中隨機抽取30名學生的畢業論文，再通過數據分析來解析問題。為了在SPSS中使變量易于簡便編寫，先在這里設定A：目的明確，符合要求；B：意義與價值；C：選題恰當；D：查閱文獻；E：綜合知識運用；F：方法的應用；G：外文的應用；H：研究方案設計；I：文題相符；J：寫作水平；K：寫作規范；L：論文篇幅。先打開SPSS，錄入數據，進行因子分析。從圖上看，這個輸出結果可以知道從數據中可以取3個主成分。取3個主成分時，原始數據的信息總量超過70%，并且他們的特征值都大于1，這說明數據反應的信息量是有效的。所以我們取3個因子，就是說12個變量可以綜合成3個公共因子F1，F2，F3。

4結束語

在進行因子分析中，可能存在許多瑕疵。在數據上并不是大數據，只是小數據的分析，但是還是能反應畢業論文成績的評定的。當然，這一切只是個理想情況下的假設，在現實生活中還是缺少一定的應用成分的。對于因子分析來說，就是就所有的變量集合規劃，通過其相關性的聯系，找出其公共的因子，將減少變量的個數，這樣便于分析。

參考文獻

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[3]王成，王繼順.基于因子分析與聚類分析的學生成績綜合評價[J].甘肅聯合大學學報（自然科學版），2011.01.

作者:劉洋洋 單位:湖北文理學院理工學院