学位论文数据收集和分析的优点

评价论文的优缺点范文如下：

1、该论文选题较为新颖，视角较为独特，体现了一定论的扎实功底，特别是文章能够结合相关的案例进行论证分析，具有一定的实用价值。

经过对论文的审核可以看出，作者在资料和案例收集上花了不少功夫，也能够提出一些较为深刻的观点，但在理论的深度和部分论据的引证上还存在一定的欠缺之处。总体而言，这是一篇合格的论文。

2、研究内容具有现实性和可操作性。选题社会热点问题，逻辑结构严谨。观点表达清楚，论述全面。语言平实简洁，通俗易懂。在论证过程中也能较好地将专业知识原理与现实问题结合起来。但论据还不够。总体上符合毕业论文要求。

3、选题较具时代性和现实性。全文结构安排合理。观点表达基本准确。全文内容紧扣行政管理专业要求来写，充分体现出行政管理专业特色。查阅的相关资料较多。但不足之处主要是属于自己创新的东西还不多。总体上符合毕业论文要求。

4、在整个毕业论文设计中，该学员能在老师的严格要求下顺利完成论文的撰写。论文结构完整，各部分基本符合论文的写作规范。为了写好这篇论文作者显然查阅了大量的资料，论述比较充分，条理也很清晰。

当然，在这其间也存在一些不足和需要提高的地方。例如，知识面不够广，不能积极主动的和老师交流工作的进程。希望该同学在以后的工作或学习中注意这些问题，争取更大的提高和进步。

5、论文题与论文的内容基本相符，结构基本完整，语言也比较通顺，没有大的语法错误。问题是，全文引用的部分太多，自己的分析太少，有些“分析”有抄袭的痕迹。应当说，完成这篇论文所需的材料已经具备，作者可以在此基础上对材料进行分析归纳以得出自己的结论。

大多数研究人员更喜欢进行原始数据收集是因为原始数据是研究的基础和核心。原始数据是指未经处理或分析的原始信息，可以通过实验、调查、观察等方式获得。以下是几个原始数据收集的优点：1. 精度高：原始数据是直接从现实世界中获得的，因此具有较高的精度和可靠性。这有助于研究人员得出准确的结论和推论。2. 可控性强：原始数据的收集可以通过控制实验条件、样本选择等方式来确保数据的可控性，从而提高研究的可靠性和有效性。3. 可重复性好：原始数据的收集可以通过标准化的方法来确保数据的一致性和可重复性，从而使得研究结果具有更好的可比性和可靠性。4. 可扩展性强：原始数据的收集可以通过增加样本数量、改变实验条件等方式来扩展研究的范围和深度，从而使得研究结果更具有说服力。总之，原始数据收集是研究的基础和核心，具有精度高、可控性强、可重复性好、可扩展性强等优点。因此，大多数研究人员更喜欢进行原始数据收集。

大多数研究人员更喜欢进行原始数据收集主要是因为他们可以控制实验条件，以获得更准确的数据。此外，他们可以确定数据的获取方式，从而收集到更标准的数据，而不会受到别人收集数据时的主观因素影响。此外，原始数据收集对于探索新问题也更加有益，因为可以获得不受其他人影响的最新数据。而收集已有的数据有时可能存在数据的缺失、费时费力等问题。

学位论文数据库优点

在毕业论文的准备过程中其实是有很多技巧的，比如在毕业论文的查重过程中很多同学为了保证自己毕业论文的完整性和独特性，都选用知网论文查重，那么有哪些独特的优势呢?一、有利于弘扬正确的学术风气大学算是一个给年轻人学习的地方，但是我们都知道很多人在大学中中其实是碌碌无为的，他们沉迷于看电视或者打游戏，因此耽误了自己的学业，所以很多同学没有办法独立的完成自己的毕业论文，这时候他们就选择采取各种投机取巧的手段来保证论文的及时完成。所以很多人直接盗用他人的论文或者直接整个篇幅的作用网络上一些优秀的文章或者期刊，这也使教育出现危机。所以通过知网论文查重来保证每个学生独立完成论文的能力，从而拒绝教育的腐败，弘扬正确的教育风气。二、使用便利知网论文查重之所以能够被大多数老师和同学接受，是因为具有同步上传和同步检测的功能，不仅如此，还能够批量上传和批量检测，所以这样直接节省了很多老师批阅论文的时间，而且也提高了查重的准确率，从而公平公正的给给位毕业生打成绩。三、准确率比较高查重系统各种各样，但是为什么知网论文查重系统能够脱颖而出，主要是因为准确率比较高。系统搜集了世界上各种资料文献和期刊，再加上它具有比较先进的算法程序，所以在查重的过程中能够轻而易举的对比出重复率，从而保证查重的准确率。四、避免论文中的抄袭现象我们都知道毕业论文篇幅较长，当然专业性也比较高，所以很多同学为了投机取巧可能会直接抄袭他人的论文，进而影响毕业。因为如果全部都是人工批阅论文的话，老师很难从阶段性的章节直接判断学生的论文是否抄袭，所以采用知网论文查重可以准确的判断学生的论文是否抄袭，从而指出错误，帮助他们改正，进一步提高毕业生毕业论文的质量。当然，除了上面介绍的这些优势之外，知网论文查重还有很多其他的优势，甚至通过查重系统的不断改进和优化，还有很多未知的不可限量的优势供我们发现。包括它的准确性以及专业性方面的提高，都能够给广大的毕业生带来很多的便利，从而保证毕业论文保质保量的完成，因此受到了很多学生和院校的欢迎

万方数据库、维普资讯网、中国知网的区别\x0d\x0a简单比较：\x0d\x0a1、从收录情况来看，维普收录最久，万方收录时间最短，但是现刊万方收录最好，维普最近两年的很多期刊都没有了，特别是医学类的。\x0d\x0a2、文档的清晰度：万方最高，维普最差。\x0d\x0a3、使用方便性：知网和万方差不多，维普最差。\x0d\x0a4、其它：万方的期刊浏览功能做的很好。\x0d\x0a更加深入比较：\x0d\x0a中国知识资源总库（CNKI）《中国知识资源总库》是由清华大学主办、中国学术期刊（光盘版）电子杂志社出版、清华同方知网（北京）技术有限公司发行、数百位科学家、院士、学者参与建设，精心打造的大型知识服务平台和数字化学习系统。目前，《总库》囊括了自然科学、人文社会科学及工程技术各领域知识，拥有期刊、报纸、博硕士培养单位的博士和优秀硕士学位论文、全国重要会议论文、中小学多媒体教辅以及1000多个加盟数据库。全文采用CAJ和PDF格式，必须下载专门的CAJ和PDF浏览器才可阅读。\x0d\x0a中国知识资源总库的重点数据库有：\x0d\x0a\x0d\x0a《中国期刊全文数据库（CJFD）》截至2007年3月共收录了国内8127种期刊，全文文献总量已达2272万多篇，收录起始时间一般为1994年，个别追溯到1979年或创刊年，按学科分126个专题，内容每日累增。产品形式有网络形式、光盘形式、《中国期刊专题全文数据库光盘版》。\x0d\x0a\x0d\x0a《中国优秀博硕士学位论文全文数据库（CDMD）》收录2000年至今300多个博硕士培养单位的学位论文，内容每日累增。\x0d\x0a\x0d\x0a《中国重要报纸全文数据库（CCND）》收录2000年至今1000多种重要报纸，内容每日累增。\x0d\x0a\x0d\x0a《中国重要会议论文集全文数据库》（CPCD）收录2000年至今400家学术团体的会议论文，内容每日累增。\x0d\x0a\x0d\x0a《中国企业知识仓库（CEKD）》收录国内5400余种核心与专业特色期刊、博硕论文、报纸、行业标准、法律法规、行业经济数据统计、行业深度研究报告、技术发展动态、国外经济发展动态等信息，涵盖企业技术创新、经营决策、企业管理、WTO、行业动态等专业资料信息。\x0d\x0a\x0d\x0a《中国图书全文数据库》《中国年鉴数据库》《各行业百科数据库》《声像资料数据库》《《保持共产党员先进性教育》专题数据库》等。\x0d\x0a以中国期刊全文数据库为例讲解CNKI的检索方式。中国期刊全文数据库有分类检索、初级检索、高级检索和专业检索四种方式。在每种方式的检索结果（包括二次检索的检索结果）里都可以进行二次检索，可以无数次的进行，逐步缩小检索范围，直至检索结果为零。\x0d\x0a\x0d\x0a重庆维普资讯有限公司是科学技术部西南信息中心下属的一家大型的专业化数据公司,是中文期刊数据库建设事业的奠基人。自1989年以来,一直致力于期刊等信息资源的深层次开发和推广应用,集数据采集、数据加工、光盘制作发行和网上信息服务于一体；收录有中文期刊8000种,中文报纸1000种,外文期刊4000种,拥有固定客户2000余家。目前已成为推动我国数字图书馆建设的坚强支柱之一。\x0d\x0a\x0d\x0a在以上的数据库中，最为常用也最受大家欢迎的是《中文科技期刊数据库》。它源于重庆维普资讯有限公司1989年创建的《中文科技期刊篇名数据库》，其全文和题录文摘版一一对应，经过16年的推广使用和完善，全面解决了文摘版收录量巨大但索取原文繁琐的问题。全文版的推出受到国内广泛赞誉，同时成为国内各省市高校文献保障系统的重要组成部分。《中文科技期刊数据库》还是目前世界最大的连续动态更新的中文期刊全文数据库，积累全文文献728多万篇，分七大专辑:自然科学专辑、农业科学专辑、医药卫生专辑、教育科学专辑、经济管理专辑、图书情报专辑、工程技术专辑。\x0d\x0a\x0d\x0a万方数据库简介\x0d\x0a\x0d\x0a知识来源：万方数据股份有限公司是国内第一家以信息服务为核心的股份制高新技术企业，作为国内第一批开展互联网服务的企业之一，万方数据坚持以信息资源建设为核心，努力发展成为中国第一的信息服务提供商，开发独具特色的信息处理方案和信息增值产品，为用户提供从数据、信息到知识的全面解决方案，服务于国民经济信息化建设，推动中国全民信息素质的成长。\x0d\x0a\x0d\x0a覆盖范围：自然科学、数理化、天文、地球、生物、医药、卫生、工业技术、航空、环境、社会科学、人文地理等各学科领域。\x0d\x0a\x0d\x0a收录年限：《中国会议论文全文数据库》主要收录1998年以来国家级学会、协会、研究会组织召开的全国性学术会议论文。

权威专家参与学位论文加工，全程辅以专业的标引、分类、及相关引文分析；收录数量多，海量全文资源辅以文摘库；收录单位及学科覆盖面广，涉及全国985高校和211重点高校、中科院、工程院、农科院、医科院、林科院等机构的重点精选博硕士论文；收录年限跨度长，重点收录2000年以来的学位论文，并将逐年回溯并月度追加，依托丰富的馆藏，可提供1977年以来的学位论文全文传递服务。

万方学位论文数据库优缺点

如下：

1、知网cnki，不得不说，行业老大，受众也最多。从资源量来讲，涵盖也较广，优势是期刊和博硕论文，版权合作完善，基本上都检索到的都能获取。不足的话，个人觉得是用户体验一般，使用交互包库页面设计较老，提供的文献数据较少。另外费用很高。

2、维普cqvip，作为期刊起家的维普，在资源的广度和收录时间上还是领先知网，元数据（题录信息）的完整性也是三家最高的，所以在大数据应用上优势明显。不足的话还是资源上和受众，除了期刊，其他资源有点捉襟见肘的。

3、万方wanfangdata，万方改版的平台在数据上也是下了功夫，页面设计、功能性、数据呈现都做得不错。不足的地方也是全文率低了点，没啥亮点也没啥槽点。貌似业务在畏缩，查重业务也没维普做得好。

介绍

在基本建成以后，中国知网充分总结近五年行业知识服务的经验教训，以全面应用大数据与人工智能技术打造知识创新服务业为新起点，CNKI工程跨入了时代。

CNKI 目标是将CNKI 基于公共知识整合提供的知识服务，深化到与各行业机构知识创新的过程与结果相结合，通过更为精准、系统、完备的显性管理，以及嵌入工作与学习具体过程的隐性知识管理，提供面向问题的知识服务和激发群体智慧的协同研究平台。

快捷论文查重，知网查重系统的话，是目前来说最为全面的系统，和很多的高校都要合作呢，而且还有大学生联合对比库，非常的详细，一般用作论文定稿。万方、维普就相对来说，要差一点，一般用作初稿。

1、EI数据库：著名工程技术类综合性检索工具。它收录论文的题录、摘要，并以主题词、分类号进行标引深加工。外文较多。

2、读秀数据库：号称最大的中文书籍数据库，又开发了其它的库，如期刊、文档，报纸等。

3、万方数据库的特点：一个字“精”。科技文献都是精品，万方的医药数据库，权威性高。外文靠的是文献传递。

4、CNKI数据库：一个字“全”。收录量与期刊数是最全的，也是目前发展最好的中文期刊全文数据库。

CNKI工程是以实现全社会知识资源传播共享与增值利用为目标的信息化建设项目，由清华大学、清华同方发起，始建于1999年6月。CNKI工程集团经过多年努力，采用自主开发并具有国际领先水平的数字图书馆技术，建成了世界上全文信息量规模最大的"CNKI数字图书馆"。

万方数据库是由万方数据公司开发的，涵盖期刊、会议纪要、论文、学术成果、学术会议论文的大型网络数据库；也是和中国知网齐名的中国专业的学术数据库。

万方会议论文：《中国学术会议论文全文数据库》是国内唯一的学术会议文献全文数据库，主要收录1998年以来国家级学会、协会、研究会组织召开的全国性学术会议论文，数据范围覆盖自然科学、工程技术、农林、医学等领域，是了解国内学术动态必不可少的帮手。

论文研究因果分析法的优点和缺点

你好，①趋势预测法是根据市场过去的变化趋势预测未来的发展，它的前提是假定事物的过去会同样延续到未来。事物的现实是历史发展的结果，而事物的未来又是现实的延伸，事物的过去和未来是有联系的。市场预测的时间序列分析法，正是根据客观事物发展的这种连续规律性，运用过去的历史数据，通过统计分析，进一步推测市场未来的发展趋势。市场预测中，事物的过去会同样延续到未来，其意思是说，市场未来不会发生突然跳跃式变化，而是渐进变化的。 ②趋势预测法突出了时间因素在预测中的作用，暂不考虑外界具体因素的影响。时间序列在时间序列分析预测法处于核心位置，没有时间序列，就没有这一方法的存在。虽然，预测对象的发展变化是受很多因素影响的。但是，运用时间序列分析进行量的预测，实际上将所有的影响因素归结到时间这一因素上，只承认所有影响因素的综合作用，并在未来对预测对象仍然起作用，并未去分析探讨预测对象和影响因素之间的因果关系。因此，为了求得能反映市场未来发展变化的精确预测值，在运用时间序列分析法进行预测时，必须将量的分析方法和质的分析方法结合起来，从质的方面充分研究各种因素与市场的关系，在充分分析研究影响市场变化的各种因素的基础上确定预测值。望采纳！

一、文献研究法的优点：

1、文献法超越了时间和空间的限制。通过对国内外古今文献的调查，我们可以研究各种各样的社会情况。

2、文献法主要是书面调查。如果收集到的文献是真实的，就可以获得比口头调查更准确可靠的信息，避免了口头调查中可能出现的各种记录错误。

3、文献法是一种间接的非介入性调查。它只调查和研究各种文献，但不与被访者联系，也不干预被访者的任何回应。这就避免了调查者和被调查者在互动过程中可能出现的各种反应性错误，这些错误通常发生在直接调查中。

4。文献法是一种非常方便、免费、安全、自由的调查方法。文献调查不受外界的限制，只要找到必要的文献，就可以随时随地进行研究，即使有错误，也可以通过再研究加以弥补，因此其安全系数较高。

5。文献法节省时间、金钱，而且效率高。文献调查是在前人和他人工作成果的基础上进行的，是获取知识的捷径。它不需要大量的研究人员和专用设备，可以比其他调查方法以更少的人力、资金和时间获得更多的信息。

二、文献研究法的缺点：

缺点主要来自文献本身的一些缺陷，如：许多文献的作者带有一定的思想倾向；保留下来的文献已经过某种精选或是观点不够完整等。

论文的研究方法主要有以下几种：

1、调查法

它是有目的、有计划、有系统地搜集有关研究对象现实状况或历史状况的材料的方法。调查方法是科学研究中常用的基本研究方法，它综合运用历史法、观察法等方法以及谈话、问卷、个案研究、测验等科学方式，对教育现象进行有计划的、周密的和系统的了解。

2、观察法

观察法是指研究者根据一定的研究目的、研究提纲或观察表，用自己的感官和辅助工具去直接观察被研究对象，从而获得资料的一种方法。

3、实验法

实验法是通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果联系的一种科研方法。其主要特点是：第一、主动变革性和控制性。

以上内容参考：百度百科-文献研究法

1、文献研究法属于非接触性的研究方法。其类别主要有内容分析法、二次分析法和现存统计资料分析法。在完成文献综述的过程中应当符合针对性强、突出重点、客观全面等要求，并且应该按照既定步骤来完成整个文献综述部分。

2、讨论调查研究法。调查研究法主要有普查、抽样调查和典型调查三种类别。其具体操作方法包括访谈调查法、问卷调查法和表格调查法。实施调查研究时，一定要明确调查研究的四要素和专题设计的基本要求。

3、实验研究法是一种旨在揭示自变量与因变量之间因果关系的可控制的研究方法。这种研究方法有严格的逻辑推断，更多地掺杂了人的因素，但是很容易受到其他因素的影响。一个相对完整的实验过程可分为准备、实施、总结三个基本阶段。

4、实地研究法是质的研究中最为重要的研究方法。这种研究方法使用的是类似于数学上的归纳总结，特别强调研究者的融入，考察的对象是较为具体的个案。这种研究方法虽然具有很高的效度，但是其本身也有各种各样的缺陷。在进行实地研究的过程中，应当按照既定程序逐步实施。

文献研究法主要指搜集、鉴别、整理文献，并通过对文献的研究，形成对事实科学认识的方法。内容分析法通过对文献的定量分析，统计描述来实现对事实的科学认识。这两种方法有共同的对象，都不与文献中记载的人与事直接接触，因此，又称为非接触性研究方法。二者的区别是在分析的重点与分析的手段上有不同。优点：1省时、省钱、省力。2适用于比较研究和趋势研究。缺点资料的准确信和适用性不足，效度较低。

论文研究数据的整理和分析

如何利用数据分析工具，对自己的文章进行诊断

1、获取数据

获取数据也有两种途径，要么就是手上有的或者是能直接使用到的现成数据，还有一种就是二手数据。现在的数据分析库主要分为了调查数据和政府数据。

2、整理数据

整理数据就是对观察、调查、实验所得来的数据资料进行检验与归类。得出能够反映总体综合特征的统计资料的工作过程。并且，对已经整理过的资料（包括历史资料）进行再加工也属于统计整理。

3、呈现数据

当数据收集充分且真实过后，研究者可运用数据，但要清楚的说明数据来源以及如何对原始的数据进行加工的。需要尽可能的描述获取数据的过程，提供足够多的细节，以便同行能重复研究过程，并保障原生作者的创作性。

论文的数据分析怎么写如下：

首先，针对实证性论文而言，在开始撰写论文之前，必须要提前确定好数据研究方法。而数据研究方法的确定与选择需要根据大家毕业论文的研究课题来确定。

另外，大家也可以跟自己的的论文指导老师多多交流，尽可能多的了解更多关于研究方法的知识，以供自己选择。除此之外，大家还需要大量查找文献资料，见多识广有大量输入之后才能有所输出，本环节需要大家跟导师沟通商议后决定。

接下来一个比较重要的步骤是搜集和整理实验数据。在这一部分，很多同学朋友都会遇到各种各样的问题，比如，不知道去哪里找数据，找到的数据可靠性无法保障，需要的数据总是无法搜集全面等等各种问题。

那么在这里需要跟大家强调一下，推荐大家使用国家统计局、中国统计年鉴、国泰安、万方等等这些比较权威的网站去搜集数据资料。

在此需要注意的是，国泰安和万方等这些网站是需要收费的，上去看了一下，价格不是很亲民。

给大家分享一下，如果有些数据在国家官方网站确实找不到或者毕业论文所需的最新数据还没及时发布，推荐大家可以上某宝，因为某宝上电子版数据往往都很全面，而且价格大都可以接受。

在此提醒大家搜集到数据之后，一定要按照自己的习惯整理保存好，避免后期使用数据时出现差错。

论文数据方法有多选题研究、聚类分析和权重研究三种。

1、多选题研究：多选题分析可分为四种类型包括：多选题、单选-多选、多选-单选、多选-多选。

2、聚类分析：聚类分析以多个研究标题作为基准，对样本对象进行分类。如果是按样本聚类，则使用SPSSAU的进阶方法模块中的“聚类”功能，系统会自动识别出应该使用K-means聚类算法还是K-prototype聚类算法。

3、权重研究：权重研究是用于分析各因素或指标在综合体系中的重要程度，最终构建出权重体系。权重研究有多种方法包括：因子分析、熵值法、AHP层次分析法、TOPSIS、模糊综合评价、灰色关联等。

拓展资料：

一、回归分析

在实际问题中，经常会遇到需要同时考虑几个变量的情况，比如人的身高与体重，血压与年龄的关系，他们之间的关系错综复杂无法精确研究，以致于他们的关系无法用函数形式表达出来。为研究这类变量的关系，就需要通过大量实验观测获得数据，用统计方法去寻找他们之间的关系，这种关系反映了变量间的统计规律。而统计方法之一就是回归分析。

最简单的就是一元线性回归，只考虑一个因变量y和一个自变量x之间的关系。例如，我们想研究人的身高与体重的关系，需要搜集大量不同人的身高和体重数据，然后建立一个一元线性模型。接下来，需要对未知的参数进行估计，这里可以采用最小二乘法。最后，要对回归方程进行显著性检验，来验证y是否随着x线性变化。这里，我们通常采用t检验。

二、方差分析

在实际工作中，影响一件事的因素有很多，人们希望通过实验来观察各种因素对实验结果的影响。方差分析是研究一种或多种因素的变化对实验结果的观测值是否有显著影响，从而找出较优的实验条件或生产条件的一种数理统计方法。

人们在实验中所观察到的数量指标称为观测值，影响观测值的条件称为因素，因素的不同状态称为水平，一个因素可能有多种水平。

在一项实验中，可以得到一系列不同的观测值，有的是处理方式不同或条件不同引起的，称为因素效应。有的是误差引起的，称做实验误差。方差分析的主要工作是将测量数据的总变异按照变异原因的不同分解为因素效应和试验误差，并对其作出数量分析，比较各种原因在总变异中所占的重要程度，作为统计推断的依据。

例如，我们有四种不同配方下生产的元件，想判断他们的使用寿命有无显著差异。在这里，配方是影响元件使用寿命的因素，四种不同的配方成为四种水平。可以利用方差分析来判断。

三、判别分析

判别分析是用来进行分类的统计方法。我来举一个判别分析的例子，想要对一个人是否有心脏病进行判断，可以取一批没有心脏病的病人，测其一些指标的数据，然后再取一批有心脏病的病人，测量其同样指标的数据，利用这些数据建立一个判别函数，并求出相应的临界值。

这时候，对于需要判别的病人，还是测量相同指标的数据，将其带入判别函数，求得判别得分和临界值，即可判别此人是否属于有心脏病的群体。

四、聚类分析

聚类分析同样是用于分类的统计方法，它可以用来对样品进行分类，也可以用来对变量进行分类。我们常用的是系统聚类法。首先，将n个样品看成n类，然后将距离最近的两类合并成一个新类，我们得到n-1类，再找出最接近的两类加以合并变成n-2类，如此下去，最后所有的样品均在一类，将上述过程画成一张图。在图中可以看出分成几类时候每类各有什么样品。

比如，对中国31个省份的经济发展情况进行分类，可以通过收集各地区的经济指标，例如GDP，人均收入，物价水平等等，并进行聚类分析，就能够得到不同类别数量下是如何分类的。

五、主成分分析

主成分分析是对数据做降维处理的统计分析方法，它能够从数据中提取某些公共部分，然后对这些公共部分进行分析和处理。

在用统计分析方法研究多变量的课题时，变量个数太多就会增加课题的复杂性。人们自然希望变量个数较少而得到的信息较多。在很多情形，变量之间是有一定的相关关系的，当两个变量之间有一定相关关系时，可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠。

主成分分析是对于原先提出的所有变量，将重复的变量（关系紧密的变量）删去多余，建立尽可能少的新变量，使得这些新变量是两两不相关的，而且这些新变量在反映课题的信息方面尽可能保持原有的信息。

最经典的做法就是用F1（选取的第一个线性组合，即第一个综合指标）的方差来表达，即Var(F1)越大，表示F1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的，故称F1为第一主成分。

如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息，再考虑选取F2即选第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，F1已有的信息就不需要再出现在F2中，用数学语言表达就是要求Cov(F1, F2)=0，则称F2为第二主成分，依此类推可以构造出第三、第四，……，第P个主成分。

六、因子分析

因子分析是主成分分析的推广和发展，它也是多元统计分析中降维的一种方法。因子分析将多个变量综合为少数几个因子，以再现原始变量与因子之间的相关关系。

在主成分分析中，每个原始变量在主成分中都占有一定的分量，这些分量（载荷）之间的大小分布没有清晰的分界线，这就造成无法明确表述哪个主成分代表哪些原始变量，也就是说提取出来的主成分无法清晰的解释其代表的含义。

因子分析解决主成分分析解释障碍的方法是通过因子轴旋转。因子轴旋转可以使原始变量在公因子（主成分）上的载荷重新分布，从而使原始变量在公因子上的载荷两级分化，这样公因子（主成分）就能够用哪些载荷大的原始变量来解释。以上过程就解决了主成分分析的现实含义解释障碍。

例如，为了了解学生的学习能力，观测了许多学生数学，语文，英语，物理，化学，生物，政治，历史，地理九个科目的成绩。为了解决这个问题，可以建立一个因子模型，用几个互不相关的公共因子来代表原始变量。我们还可以根据公共因子在原始变量上的载荷，给公共因子命名。

例如，一个公共因子在英语，政治，历史变量上的载荷较大，由于这些课程需要记忆的内容很多，我们可以将它命名为记忆因子。以此类推，我们可以得到几个能评价学生学习能力的因子，假设有记忆因子，数学推导因子，计算能力因子等。

接下来，可以计算每个学生的各个公共因子得分，并且根据每个公共因子的方差贡献率，计算出因子总得分。通过因子分析，能够对学生各方面的学习能力有一个直观的认识。

七、典型相关分析

典型相关分析同样是用于数据降维处理，它用来研究两组变量之间的关系。它分别对两组变量提取主成分。从同一组内部提取的主成分之间互不相关。用从两组之间分别提取的主成分的相关性来描述两组变量整体的线性相关关系。