对高校教师教学质量评估的因子分析

本文首先采用多元统计中的主成分分析法提取因子,然后运用因子分析法,对大学教师的综合水平进行评价,通过分析得出的结果,不仅可以对教师在某个方面的能力进行分析评价,而且对教师的综合水平也能进行很好的度量,这对于每位教师发现自己的不足,确定自己的发展方向都是很有利的.     

多元统计分析在大学成绩分析中的应用

运用多元统计中的因子分析法,对大学生的几门主要学科成绩进行了统计分析,得到了既能反映学生个性特点,又能对学生进行综合评价的方法。     

因子分析在国际汽车产业竞争力中的应用

本文阐述了因子分析的基本原理,并借助统计分析软件SAS对世界汽车产业的发展状况进行了数量分析。其中对各因子的经济意义作了详细解释,并在此基础上得出各国发展水平评估的综合排名,同时对国家的汽车产业状况进行了综合评价。     

城市居民消费结构变动的因子分析

在居民消费结构研究中,应用最广泛的是恩格尔系数和线性支出系统,但在进行消费结构变动分析时,因指标较多且各指标的变化趋势不尽相同,很难看出居民消费在某一方面的变动趋势.多元统计分析中的因子分析法正是解决这一问题的有力工具,文中利用因子分析法和DPS数据处理系统,对泰安城市居民消费结构的变动情况进行了分析.     

因子分析在学生工作评价中的应用

利用多元统计分析中的因子分析法，从信息量和系统效应角度确定学生工作评价体系中各指标的权重，根据得到的综合评价得分，对高校学生工作进行排序、划分等级，并得出了重要的结论．该方法克服了人为主观因素及指标间相关性的影响，因而更为客观准确．     

高职学生成绩的因子分析

运用因子分析法,对经济管理专业高职班学生各科考试成绩进行了实证分析。通过使用SPSS统计软件的计算,寻找出学生成绩背后隐藏的潜在变量,客观地分析了学生在各学科间的优势、劣势,为因材施教、分层教育提供了依据。     

借助SPSS软件的成绩因子分析

文中利用SPSS软件对学生的成绩进行因子分析,提取了七个因子,计算各自得分和综合得分及其排名,用这种方法计算学生成绩能够更加全面、合理地评价学生.     

因子分析在学生成绩综合评价中的应用

采用因子分析法并利用SPSS软件对学生在校期间的各科成绩进行分析,得出累计贡献率达到69.753的9个主要因子.指出因子分析和平均成绩在学生评价中存在差异,并据此对学生成绩进行一个客观、综合的评价.     

因子分析在学生成绩综合评价中的应用

本文简介了运用因子分析法对学生成绩进行综合评价的基本原理及步骤,提出了因子分析过程中的注意事项,通过实例分析,证实因子分析在学生成绩综合评价中的可行性和必要性.     

因子分析中因子得分的估计

本文由因子分析的基本定理推导出因子得分的估计方法,并通过实例说明了因子得分的计算方法及其现实意义。     

初中生学习行为动机因素分析

通过对初中学生进行学业成就动机测验,经过因素分析得出影响初中生学习行为动机的三个主要因素:行为取向、心理倾向、价值取向。     

因子分析模型在三产水平研究中的应用

对反映三产水平的19个观测变量建立因子分析模型,以最少因子刻画预期信息量为方向,以方差贡献为尺度,构造了4个具有代表性的公共因子,并通过载荷因子矩阵的旋转予以合理的命名解释,进一步利用公共因子的信息对我国30个省市的三产水平作了综合性评估,结论支持国家大力开发西部的政策倾向。     

我校学生成绩管理系统的设计与应用

管理系统根据学校的实际教务管理流程进行设计,基于校园网采用C lient/Server与Browser/Server相结合进行开发研究,包括基础数据管理、教学任务管理、网上成绩录入及查询、各类成绩管理等功能模块。用户登录时要求输入登录名和密码,采用加密传输方式,避免密码被侦听。操作日志管理上,应用程序端采用重要操作实现记录方式,W eb端实现IP地址记录方式。数据采用服务器定时备份,确保数据安全。     

非主观因素对大学生学习成绩影响的方差分析

利用实际调查数据,采用方差分析方法,初步探讨了性别、地域、家庭类型、网络等非主观因素对大学生学习成绩的影响。结果表明这些非主观因素中,家庭、网络对大学生的学习成绩有极显著影响。     

来华旅游影响因素的因子分析

为研究来华旅游的影响因素,选取了12个国家和9个影响因素进行因子分析,得出3个公共因子：F1“非景点自身条件”因子,方差贡献率为47．879％占首位;F2“服务设施”因子,方差贡献率为22．678％占第二位;F3“景点人文交通”因子,方差贡献率为15．720％占第三位．计算了各国因子得分,得出日本和加拿大受“非景点自身条件”影响最大,挪威较小;日本和韩国受“服务设施”影响最大,波兰较小;加拿大和英国受“景点人文交通”影响最大,韩国较小;而法国受此三个因子影响均较小．     

Improving Factor Score Estimation Through the Use of Observed Background Characteristics

A challenge facing nearly all studies in the psychological sciences is how to best combine multiple items into a valid and reliable score to be used in subsequent modeling. The most ubiquitous method is to compute a mean of items, but more contemporary approaches use various forms of latent score estimation. Regardless of approach, outside of large-scale testing applications, scoring models rarely include background characteristics to improve score quality. This article used a Monte Carlo simulation design to study score quality for different psychometric models that did and did not include covariates across levels of sample size, number of items, and degree of measurement invariance. The inclusion of covariates improved score quality for nearly all design factors, and in no case did the covariates degrade score quality relative to not considering the influences at all. Results suggest that the inclusion of observed covariates can improve factor score estimation.     

基于因子分析的统计实务毕业生成绩综合评价

运用因子分析法,对我校第一届统计实务班毕业生在校考试课成绩进行了实证分析,在科学地给出了学生综合排名的基础上,客观地分析了学生在各学科间的优势和劣势,为对未来学生的综合素质的培养和教学质量提高提供了借鉴和依据.