网站原创摘 要：文中利用SPSS软件对统计实务班学生的成绩进行因子分析,用各个学生的综合得分评价其成绩排名.为准确评价学生成绩提供了理论支撑.
关 键 词：SPSS；因子分析；综合得分
中图分类号：O212.1文献标志码：A
二、数据来源
本文选取了08级统计实务班31名学生的20门主干课程,分别为：思想道德修养与法律基础、统计学原理、微积分、政治经济学、大学英语、应用统计学、国民经济统计学、思想理论和三个代表、Excel在统计中的应用、统计预测与决策、统计应用文写作、统计实务、概率论与数理统计、调查概论与数据分析、企业经济统计学、SPSS在统计中的应用、线性规划、抽样技术、统计信息管理、管理信息系统.以这20门课程为变量,分别用表示,并用表示第i个学生在第j门课程上的得分,这样,就得到了一个原始数据矩阵,输入SPSS17.0软件对其进行因子分析.
三、实证检验
（1）检验数据的可行性
KMO（Kaiser—Meyer—Olkin）检验是用来比较变量间简单相关系数和偏相关系数的大小,主要用来检验数据是否适合因子分析的.KMO越接近1,意味着变量间的相关性越强,越适合作因子分析,KMO越接近0,意味着变量间的相关性越弱,越不适合作因子分析.
巴特利特（Bartlett）球度检验是以原有变量的相关系数矩阵为出发点的检测设检验,也主要用来检验数据是否适合因子分析.若概率P—值小于给定的显著性水平?琢,则拒绝原检测设,认为相关系数矩阵不太可能是单位阵,原有变量适合作因子分析；反之,若概率P—值大于给定的显著性水平?琢,则接收原检测设,认为相关系数矩阵与单位阵无显著差异,原有变量不适合作因子分析.
（2）方差解释
（3）确定因子
（4）因子得分