学生综合测评体系的确立

学生的综合素质是多方面因素作用的结果，我们根据24项指标来综合评价一个学生的能力。它们分别是：通报表扬、社会实践、借阅书籍、义务献血、本系加分、、各类比赛、干部考核、社团活动、英语、选修辅修、特殊表彰、C语言等24项考核项目（数据见附录）。 

SAS过程分析

对以上数据进行标准化处理后，我们利用SAS进行因子分析。

程序一（详见附录）给出了因子分析的全过程。我们定义了24个变量X1-X24，分别表示通报表扬，社会时间，借阅书籍，义务献血、本系加分、各类比赛、干部考核、社团活动、英语、选修辅修、特殊表彰、C语言等。

第一个PROC过程步中，调用STANDARD过程进行原始变量的标准化。第二个PROC过程步中，调用PRINT过程，输出标准化后的结果。程序在第三个PROC过程中，调用FACTOR过程进行因子分析。选项METHOD=PRIN表示选择主成分分析法;选项PRTATE=VATIMAX表示作最大方差旋转，选项SCORE表示要求计算因子得分模型中的系数，并将计算结果输出到数据集RR中。如要求保留m个公因子，可再增加选项NFACTOR=m即可，省略时自动选取特征值大于1的那些公因子。在第四个PROC过程步中，调用SCORE过程，利用数据集RR中的因子得分模型系数计算每个对象的因子得分，并输出到数据集PS中。在第五个PROC过程步中，调用PRINT过程，即可数出数据集PS中的八个因子得分值。

程序二的目的在于利用SAS程序直接给出31名同学的综合得分值。

我们可以看出，运用因子分析最后得到的排名结果，对比原先的排名，有些变动。比如编号为1号的学生，原来排名为第3名，运用因子分析法之后排名为第2名，上升了一个名次。编号为18号的学生原名次为第5名，运用因子分析法之后降到第11名。

原始排名根据各项原始数据，人为划分为智育，德育，体育以及发展性技能四类，并各自乘以权重0.6，0.15，0.1，0.15得到总分。而运用因子分析法将这些原始数据分成八个因子，每个因子的权重分别为4.9279786、2.9399516、2.05149552、2.0153995、1.8689849、1.6361238、1.5700475、1.4308968。不同方法不可避免得出不同的结果，但就总体而言，运用因子分析法得出的最后结果接近于原方法。