前言：寻找写作灵感？中文期刊网用心挑选的因子分析在毕业论文成绩评定的应用，希望能为您的阅读和创作带来灵感，欢迎大家阅读并分享。
摘要：现代教育是多元化的，在这个多元化的教学中，如果我们仅仅只看学生毕业论文成绩的总分或平均值来为学生排名，而不看学生在论文中的运用，这样单纯的排名并不能让我们能很清楚的了解这个学生的能力，全面地了解学生对毕业论文的运用与掌握。因此，本文运用多元统计中的因子分析法，通过SPSS来实现学生毕业论文成绩评定中的应用，通过实验来解决论文成绩评定的问题。因子分析法是多元统计分析中非常实用的方法，因子分析从众多的变量中提取公共因子，特殊因子，通过公共因子线性关系与特殊因子之和来观察分析数据。可以全面分析数据，更直接地了解学生在毕业论文中的实际情况，易于分辨出学生在论文质量的优缺点，全面了解学生的能力。
关键词：毕业论文成绩；因子分析法；SPSS
1引言
毕业论文是大学生对4年所学的一次总结，学生运用自己所学的专业知识以及通过查阅文献了解相关的专业知识来书写论文。毕业论文成绩的考核是有一定的流程的，一般是先由指导老师评分，指导老师评定各项分数后，将各项分数相加，得到一个总分，然后交由答辩小组，在答辩小组中，先由评阅人进行评分，再在答辩的过程中进行评分，判定学生毕业论文的成绩，答辩完成后，将材料交由学校毕业论文指导委员会，最终由学校毕业论文指导委员会评定最终成绩，评定学生的毕业论文成绩分数，为学生进行排名。这种方式只能出现终极的成绩，但是并不能分析学生的个人能力和成绩差异的原因。因此，对学生的成绩的数据分析是非常必要的。找出一种合理的分析方法对学生毕业论文成绩进行评定，综合地分析学生毕业论文成绩，从而合理地评定学生的毕业论文成绩等级，让我们能更加清晰明确地了解学生的个人能力。若要将数据处理与分析和学生的毕业论文成绩分析相结合，需要一种综合地多元化统计分析方法。在这种大量复杂的学生成绩数据中进行分析和处理，找出影响学生成绩的各项因素，对数据的深度挖掘和分析就尤为重要。而因子分析是多元统计学中非常实用的数据分析处理方法，这种数据分析处理方法是非常深入以及有着科学地解释性的依据。
2统计方法
运用因子分析针对学生的毕业论文成绩的构成，对数据进行分析，处理，为学生的等级评定和综合排名提供了科学合理的依据，对学生成绩的分析寻找各个影响因素，对学生的个人能力有一个全面的了解。这也为学校的教学以及对学生的个人能力发展提供了一个科学合理的依据与参考。因子分析是运用几个相互无关的因子来代替多个复杂变量去表示数据变量之间的关系，也就是说将数据的原始变量进行分解，将相关性比较密切的几个变量归在同一类中，这一类变量就称为一个主因子，用较少的几个主因子来反映原始数据的大部分信息以及如何使各个因子变量具有科学的依据的一种多元统计分析方法。运用这种研究技术，我们可以方便地找出影响数据的主要因素有哪些，以及它们的影响力。使用这种研究技术，我们还可以分析数据各个因素的相关性，可以科学地解决影响数据的问题，在复杂多维的数据中为我们研究大数据提供了便利。因子分析是根据数据变量间的相关性，运用几个因子来代表原来的初始变量，使这几个因子能用线性组合表示与初始因子的关系，这几个因子也称为公共因子，这种主因子是帮助我们简化了项目地复杂程度。因子分析不是简单地对数据原始变量进行组合，而是对数据原始变量进行分析，将多个变量分解为公共因子和特殊因子两部分。就是要找出数据中隐性的具有相关性的变量，利用少数几个变量在数据中独立的变量因子，然后利用各变量的测定来反映因子的情况。因子分析中是把变量表示成各因子的线性组合。在因子分析中，是寻找公共因子的多元统计分析方法，它运用主成分分析方法确定公共因子，以公共因子来反映初始变量之间的联系。因子分析是为了减少分析初始变量的个数，利用变量间的相关性的关系，将变量分类，也就是说将相关联度高的变量分为一组，用共性因子代替该组变量。因子分析模型建立后，还有一个重要的作用是应用分子分析模型去评价每个样品在整体中的地位，即进行综合评价。总而言之，因子分析的核心问题有两个：一是如何构造因子变量;二是如何对因子变量进行命名解释，然后根据步骤进行因子分析。
3实例分析
采用因子分析法与聚类分析法进行分析，来解决问题。通过分析论文成绩来分析。以表1的标准分析毕业论文数据，先在学校全体毕业学生中随机抽取30名学生的毕业论文，再通过数据分析来解析问题。为了在SPSS中使变量易于简便编写，先在这里设定A：目的明确，符合要求；B：意义与价值；C：选题恰当；D：查阅文献；E：综合知识运用；F：方法的应用；G：外文的应用；H：研究方案设计；I：文题相符；J：写作水平；K：写作规范；L：论文篇幅。先打开SPSS，录入数据，进行因子分析。从图上看，这个输出结果可以知道从数据中可以取3个主成分。取3个主成分时，原始数据的信息总量超过70%，并且他们的特征值都大于1，这说明数据反应的信息量是有效的。所以我们取3个因子，就是说12个变量可以综合成3个公共因子F1，F2，F3。
4结束语
在进行因子分析中，可能存在许多瑕疵。在数据上并不是大数据，只是小数据的分析，但是还是能反应毕业论文成绩的评定的。当然，这一切只是个理想情况下的假设，在现实生活中还是缺少一定的应用成分的。对于因子分析来说，就是就所有的变量集合规划，通过其相关性的联系，找出其公共的因子，将减少变量的个数，这样便于分析。
参考文献
[1]骆方，刘红云，黄昆.SPSS数据统计与分析[J].清华大学出版社，2011.07.
[2]王力宾.多元统计分析：模型，案例及SPSS应用[M].经济科学出版社，2010.03.
[3]王成，王继顺.基于因子分析与聚类分析的学生成绩综合评价[J].甘肃联合大学学报（自然科学版），2011.01.
作者:刘洋洋 单位:湖北文理学院理工学院