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摘要：本文基于因子分析的方法，运用因子得分的平均值进行对学生成绩的排序，将排序的结果与传统的平均分成绩排序的比较，分析两种方法的异同。
关键词：多元统计分析；因子分析；成绩排名分析
本文以学生成绩为分析数据，首先通过因子分析找出了学生成绩背后隐藏的潜在变量，并根据潜在变量对课程进行分类，将此分类的果与传统的课程分类作比较用因子得分的平均值进行排序，将结果与平均分排序进行比较：
一、学生成绩的因子分析
下面以某学院06级机械制造与自动化专业学生成绩为分析数据.在SPSS软件中调用因子分析过程进行因子分析.将所得的因子载荷矩阵进行最大方差旋转，结果见表1。
在表1中，我们取特征值>1的因子共计有6个，上述6个因子的方差累计贡献率为79.90%.在考察了各因子载荷与其对应的均值差的基础上，得出因子1以因子载荷>0.61为标准，因子2以因子载荷>0.65为标准，因子3以因子载荷>0.50为标准，因子4以因子载荷>0.50为标准，因子5以因子载荷>0.80为标准，因子6以因子载荷>0.80为标准我们将满足这个标准的因子载荷结果归纳于表2.
从表2可以看出：影响因子1的主要是机械制造与自动化专业的专业课，它反映的是专业方面的能力，同时看到机械专业英语也包含在其中；因子2主要支配的是专业基础课程，它反映的是专业基础能力；因子3中，思想道德修养、法律基础、邓小平理论反映的是学生应该具备的政治品德修养；因子4、因子5、因子6中反映的综合信息比较弱。
从以上可以看出，利用因子分析找到了隐藏在学生成绩背后的因子即潜在变量，根据这些潜在变量对课程的分类与传统的课程分类公共课、基础课、专业基础课、专业课基本一致。
二、因子得分的平均值排序与平均分排序的比较
用平均成绩作为评价学生的定量依据，这种方法比较简单，但存在两个缺点：一是掩盖了学生的个性，即不能反映学生能力各方面的特征，二是不能对学生作全面的综合评价学生的个性特征和群体分类特征是教学管理工作中非常重要的信息尤其是毕业生，需要對他们做出综合评价，以向用人单位提供学生的各方面信息.故研究反映这两个特征的方法是非常必要。
为了与我们传统的学生平均成绩排序法相比较，我们用因子1、2、3、4得分的平均值对学生成绩进行了排序，排序结果见表3：
传统的排序方法都是计算各门课程的平均成绩，由此作为评价学生在学校学习状况依据.按照传统平均分排序结果如下表4（选取前十个学生）。
从表3可以看到0306025、0306012、0306033、0306013、0306011这5个学生的4个因子得分都比较大，和传统的成绩排法相比，他们的名次在两种排序法中的变化仅仅是在5个学生内的变化。
因子排序与传统平均分排序基本吻合，但比传统排序更合理，因子排序法评价学生，我们可以得到更多的信息，通过对各个因子的排名能更清楚地看到各个学生在不同能力上差异，可以客观地了解学生各方面知识掌握的情况，了解学生各方面的特点及优劣势所在，其排名结果将减少主观因素，更符合实际情况〔机械制造与自动化专业如果能把学生在校期间的实践技能、素质教育、个性特长等等进行量化后纳入此评价体系，会能更加客观全面地反映学生的发展潜力。
参考文献
[1] 刘新平 编著.教育统计与测评导轮[M].北京：科学出版社，2003：261，262.
[2] 李素兰，陈建兰.多元统计分析在大学各学科能力因素分析中的应用[J].数学的实践与识，2005，35（6）：25-29.
[3] 王学民.应用多元分析[M].上海财经大学出版社，2004.1.
[4] 胡永宏，贺思辉.综合评价方法[M].北京：科学出版社，2000.
关键词：多元统计分析；因子分析；成绩排名分析
本文以学生成绩为分析数据，首先通过因子分析找出了学生成绩背后隐藏的潜在变量，并根据潜在变量对课程进行分类，将此分类的果与传统的课程分类作比较用因子得分的平均值进行排序，将结果与平均分排序进行比较：
一、学生成绩的因子分析
下面以某学院06级机械制造与自动化专业学生成绩为分析数据.在SPSS软件中调用因子分析过程进行因子分析.将所得的因子载荷矩阵进行最大方差旋转，结果见表1。
在表1中，我们取特征值>1的因子共计有6个，上述6个因子的方差累计贡献率为79.90%.在考察了各因子载荷与其对应的均值差的基础上，得出因子1以因子载荷>0.61为标准，因子2以因子载荷>0.65为标准，因子3以因子载荷>0.50为标准，因子4以因子载荷>0.50为标准，因子5以因子载荷>0.80为标准，因子6以因子载荷>0.80为标准我们将满足这个标准的因子载荷结果归纳于表2.
从表2可以看出：影响因子1的主要是机械制造与自动化专业的专业课，它反映的是专业方面的能力，同时看到机械专业英语也包含在其中；因子2主要支配的是专业基础课程，它反映的是专业基础能力；因子3中，思想道德修养、法律基础、邓小平理论反映的是学生应该具备的政治品德修养；因子4、因子5、因子6中反映的综合信息比较弱。
从以上可以看出，利用因子分析找到了隐藏在学生成绩背后的因子即潜在变量，根据这些潜在变量对课程的分类与传统的课程分类公共课、基础课、专业基础课、专业课基本一致。
二、因子得分的平均值排序与平均分排序的比较
用平均成绩作为评价学生的定量依据，这种方法比较简单，但存在两个缺点：一是掩盖了学生的个性，即不能反映学生能力各方面的特征，二是不能对学生作全面的综合评价学生的个性特征和群体分类特征是教学管理工作中非常重要的信息尤其是毕业生，需要對他们做出综合评价，以向用人单位提供学生的各方面信息.故研究反映这两个特征的方法是非常必要。
为了与我们传统的学生平均成绩排序法相比较，我们用因子1、2、3、4得分的平均值对学生成绩进行了排序，排序结果见表3：
传统的排序方法都是计算各门课程的平均成绩，由此作为评价学生在学校学习状况依据.按照传统平均分排序结果如下表4（选取前十个学生）。
从表3可以看到0306025、0306012、0306033、0306013、0306011这5个学生的4个因子得分都比较大，和传统的成绩排法相比，他们的名次在两种排序法中的变化仅仅是在5个学生内的变化。
因子排序与传统平均分排序基本吻合，但比传统排序更合理，因子排序法评价学生，我们可以得到更多的信息，通过对各个因子的排名能更清楚地看到各个学生在不同能力上差异，可以客观地了解学生各方面知识掌握的情况，了解学生各方面的特点及优劣势所在，其排名结果将减少主观因素，更符合实际情况〔机械制造与自动化专业如果能把学生在校期间的实践技能、素质教育、个性特长等等进行量化后纳入此评价体系，会能更加客观全面地反映学生的发展潜力。
参考文献
[1] 刘新平 编著.教育统计与测评导轮[M].北京：科学出版社，2003：261，262.
[2] 李素兰，陈建兰.多元统计分析在大学各学科能力因素分析中的应用[J].数学的实践与识，2005，35（6）：25-29.
[3] 王学民.应用多元分析[M].上海财经大学出版社，2004.1.
[4] 胡永宏，贺思辉.综合评价方法[M].北京：科学出版社，2000.