【正文】 75 70 76 83 73 76 72 73 65 92 71 85 87 70 66 86 71 內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué) 課程設(shè)計 論文 19 62 63 64 84 70 85 84 65 91 91 75 89 79 87 97 87 99 90 87 95 90 75 85 86 79 83 81 73 87 75 43 84 。 表 12 男女學(xué)生成績情況 Table18 The situation of students scores 性別 N 均值 標準差 均值的標準誤 差 總分 女 男 46 9 從上表可以看出，女生和男 生的平均分分別是 和 ，男生 學(xué)習(xí)成績要高于女 生 ,這也符合 當前的實際情況 ， 由于女生的基數(shù)大，兩極分化比較嚴重，導(dǎo)致女生的總體均值比男生的低。 顯示未旋轉(zhuǎn)的因子矩陣 表 5 未旋轉(zhuǎn)后因子載荷矩陣 Table5 The not rotate of Factor Analysis Component Matrixa 名稱 1 因子 2 數(shù)學(xué)分析 Ⅲ 概率 論 數(shù)理統(tǒng)計 常微分方程 抽樣調(diào)查 應(yīng)用隨機過程 馬克思主義原理 毛澤東思想和中國特色社會主義理論體系概論 大學(xué)英語 3 大學(xué)英語 4 未旋轉(zhuǎn)之前的 各主因子的典型代表變量不是很突出，容易使因子的意義含糊不清，不便于對實際問題進行分析。具體步驟如下 [2]： （ 1） KMO檢驗：確認分析的原變量是否適合做因子分析。 2 聚類分析 聚類分析 的基本思想 聚類分析是依據(jù)實驗數(shù)據(jù)本身所具有的定性或定量的特征來對大量的數(shù)據(jù)進行分組歸類以了解數(shù)據(jù)集的內(nèi)在結(jié)構(gòu)，并且對每一個數(shù)據(jù)集進行描述的過程。 研究背景與意義 學(xué)生的個性特征和群體分類特征是學(xué)生管理工作中非常重要的信息，尤其是畢業(yè)生，需要對他們做出綜合評價，以向用人單位提供學(xué)生的各方面特征信息。而且通過因子分析，也可以看出學(xué)生比較薄弱的科目， 也對今后教學(xué)給出了側(cè)重點。尤 其是一些普通高校教師在教學(xué)管理上很少應(yīng)用，以至于影響了他們的工作效率。 64。( )mF F F F m p??是不可觀測的變量，其均值向量 E（ F） =0，協(xié)方差矩陣 cov(F)=I，即向量 F的各分量是相互獨立的； （ 3） 12( , , , ) 39。從表中可以看到，變量的絕大部分信息 可被因子解釋，這些變量信息丟失較少。不同的學(xué)生 與不同課程之間到底有怎樣的微妙關(guān)系？ 常言道 ： 男同學(xué)擅長理科，女同學(xué)擅長文科。當然，多元統(tǒng)計分析中還有其他方法，它們在教學(xué)方面也有廣泛的應(yīng)用，本文只論述了聚類分析和因子分析這兩種多元統(tǒng)計分析方法。結(jié)果顯示，性別對學(xué)習(xí)成績有一定的影響。 內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué) 課程設(shè)計 論文 11 表 9 綜合得分及排名 Table9 Synthesis scores and rankings 學(xué)號 F1 F2 綜合得分 排名 學(xué)號 F1 F2 綜合得分 排名 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 8 22 32 55 37 60 26 24 17 14 49 31 29 53 2 45 56 61 51 41 59 15 39 35 5 1 44 46 64 13 16 28 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 57 3 33 62 27 38 23 50 58 47 36 48 34 54 19 6 43 21 25 20 40 18 10 11 9 30 52 7 42 12 63 4 12 應(yīng)用多元統(tǒng)計方法研究大學(xué)生成績 表 10 綜合排名及總分排名比較 Table10 The pare of prehensive rankings and total points 學(xué)號 總分排名 綜合排名 異同 學(xué)號 總分排名 綜合排名 異同 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 11 25 39 60 38 61 30 27 18 13 52 29 28 54 2 51 56 63 53 43 59 15 42 37 8 1 48 45 64 14 17 31 8 22 32 55 37 60 26 24 17 14 49 31 29 53 2 45 56 61 51 41 59 15 39 35 5 1 44 46 64 13 16 28 不同 不同 不同 不同 不同 不同 不同 不同 不同 不同 不同 不同 不同 不同 同 不同 同 不同 不同 不同 同 同 不同 不同 不同 同 不同 不同 同 不同 不同 不同 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 54 58 59 60 61 62 63 64 58 5 41 62 24 32 20 47 55 46 33 44 35 49 21 6 36 19 23 22 40 16 9 12 7 26 50 4 34 10 57 3 57 3 33 62 27 38 23 50 58 47 36 48 34 54 19 6 43 21 25 20 40 18 10 11 9 30 52 7 42 12 63 4 不 同 不同 不同 不同 不同 不同 不同 不同 不同 不同 不同 不同 不同 不同 不同 同 不同 不同 不同 不同 同 不同 不同 不同 不同 不同 不同 不同 不同 不同 不同 不同 從表 10 中可以看出，綜合 成績的 排名和總分 成績的 排名存在較大的差異，只有8 名同學(xué)的成績一致。 a n d K M O 取樣足夠度的 KaiserMeyerOlkin 度量。為了便于研究，并消除由于觀測量綱的差異及數(shù)量級不同所千萬的影響，將樣本觀測數(shù)據(jù)進行標準化處理，合標準化后的變量均值為 0，方差為 1。 國內(nèi)研究現(xiàn)狀 多元統(tǒng)計分析 已 廣泛地應(yīng)用到社會科學(xué)和自然科學(xué)的許多領(lǐng)域中。 作為人才培養(yǎng)的高地，高等學(xué)校如何提高教學(xué)質(zhì)量，為社會培養(yǎng)有用的高級人才，一直是教育界研究的重要課題。因 此，本文著重突出因子分析方法，力求通過成績給學(xué)生一個相對完美的評價。 聚類分析結(jié)果 通過 對學(xué)生成績 進行 聚類 分析 ，距離采用歐式距離，類間距采用平均距離 ，結(jié)果如下表所示 : 圖 1 聚類分析圖 Dendrogram 4 應(yīng)用多元統(tǒng)計方法研究大學(xué)生成績 如圖所示，把研究對象分為了 四 大類： 第一類： 3,35,7,11,20,24,27,5,4,23,49,61,40,46,44,28,59,42,53,16,19,18,36,6,21,41 第二類： 25,34,15,26,1,57,60,48,64,56,31,55,10,13,47,30,22,62,2,8,50,9,32，12,39,51,38,43,52,37,58,45,54 第三類： 14,33,17,29 第四類： 63 由此 可知： 第一類學(xué)生成績優(yōu)秀，第二類學(xué)生成績 良好，第三類學(xué)生的成績?yōu)楹细?，第 四類學(xué)生的成績?yōu)椴缓细?。 （ 4） 計算方差貢獻率與累積方差貢獻率，累積方差貢獻率應(yīng)在 80%以上 ，但普通研究 60%以上即可 [3]。 為了直觀的看到因子間的差別，現(xiàn)將因子命名如下表 ： 表 7 因子結(jié)構(gòu) Ta