一、序言
　　多元统计分析是运用数理统计方法来研究解决多指标问题的理论和方法。近30年来，随着计算机应用技术的发展和科研生产的迫切需要，多元统计分析技术被广泛地应用于地质、气象、医学、工业、农业和经济等许多领域，已经成为解决实际问题的有效方法。并且，随着Internet的日益普及，各行各业都开始采用计算机及相应的信息技术进行管理和决策，这使得各企事业单位生成、收集、存储和处理数据的能力大大提高，数据量与日俱增，大量复杂信息层出不穷。
　　本文就因子分析来分析某高校学生期末成绩可以从学生成绩中寻找影响成绩的几个主要因素，如理解能力、记忆能力、反应速度等，因子分析就是从成绩中找出这些因子来，并找出成绩和因子的关系。
　　二、因子分析判断学生基本能力
　　（一）因子分析
　　用几个潜在的但不能观察的少数几个随机量去描述许多变量之间的相关关系， 在这里， 几个不可观测的随机量通常称为因子或潜在变量。然后根据相关性大小将变量分组。这种方法在教育学、心理学等领域得到了广泛的应用。
　　（二）输出结果及分析
　　表2.2 描述统计量
　　由上表从上表可以看出kmo值是0.652，大于0.5，因此选择的这些数据可以做因子分析。这里的kmo值主要是用来检测数据是否可以做因子分析，一般当kmo值大于0.5时就认为可以做因子分析，当然数据越接近1，越适合做因子分析。当kmo值小于0.5时，就不适合做因子分析。
　　


　　通过解释的总方差表可以看出，提取的前4个因子可以解释所有因子的71.748﹪。由碎石图可以看出，从第5个因子开始特征值差异很小，因此可以提取前4个因子作为公共因子。
　　表2.3
　　三、结论
　　经过因子分析，我们的目的实现了，找到了4个综合评价指标，从原来的11个指标挖掘出4个潜在的综合因子。我们可以根据因子1或者因子2或因子3或因子4得分，对28个学生数据进行从大到小排序，得分高者被认为在这个维度上有较好表现。
　　最后可以计算因子综合得分，对28个学生数据进行综合评价。