高小明

（闽南理工学院，福建 泉州 362700）

应用主成分分析对学生综合素质进行评价

高小明

（闽南理工学院，福建 泉州 362700）

运用主成分分析方法，对高校学生的综合素质进行评价。避免传统方法在综合评价中对指标的主观选择及对权重的主观判断，使权重的分配更合理，尽可能地减少重叠信息的不良影响，克服变量之间的多重相关性，简化系统分析。

主成分分析；综合素质；评价

1 ．引言

高校在对学生的综合素质进行评价时，传统的做法是从现有的指标中精选出若干个有代表性的指标，但人为地精选指标难免带有主观随意性，可能丢失部分有价值的原始信息。

而利用主成分分析法对多维变量进行降维，降维后的变量是原变量的线性组合，并能反映原变量绝大部分的信息，使信息量损失最小，对原变量的综合解释能力强。该方法通过主成分的方差贡献率来表示变量的作用，可避免在系统分析中对权重的主观判断，使权重的分配更合理，尽可能地减少重叠信息的不良影响，克服变量之间的多重相关性，简化系统分析。

从实际的运行结果来看，应用主成分分析法对高校学生的综合素质进行评价总体上是合理的，这能为大学生在校期间创造一个相对公平的育人环境，因此是有积极意义的。

2 ．主成分分析的基本原理

1.1 什么是主成分分析

在实际问题中，研究多指标（变量）问题是经常遇到的，在很多情况下，不同的指标之间具有一定的相关性。……