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从2003年秋季启动的五年一轮的我国普通本科高等院校第一轮本科教学工作水平评估，到2008年6月圆满完成。评估工作意义重大，成效显著。但是这次评估对所有高校按照同一个标准进行评估，分类指导不够。教育行政部门转变职能，加强宏观管理，实施分类指导，这是教育管理体制改革的重要内容。目前提出的几种分类标准有按985学校、211学校、新建院校、其他院校分类的，有提出按研究型、教学研究型、教学型进行分类的，也有把教学研究型进一步细分为研究教学型、教学研究型的，分类方法很多，但多是以定性的方法进行。本文采用多元统计分析方法对北京地区的高等学校进行了分类，定量地解决了高等学校的分类问题。 多元统计分析方法可以避免指标之间的复杂相关性，可以避免因评估指标选择过多而造成的分类难度的加大，也可以避免人为给定权重时的主观性太强的缺陷。并且多元统计分析方法整个过程都可以用计算机进行操作，具有很强的可行性和可操作性。因此，本文以北京地区高等学校本科教学状态数据为依据，运用主成分分析方法对高校复杂的指标体系进行处理，减少相关性较强的无用、重复指标，划分主要因子并确定各高等学校的主成分综合得分及排名，运用聚类方法对高校进行分类。 文章除绪论和结论外，主要分为四大部分。第一部分对多元统计分析方法的原理、优越性进行介绍；第二部分介绍了SAS统计分析方法；第三部分用SAS软件对北京地区60所高校的本科教学状态数据进行主成分分析，找到影响高等学校本科教学水平评价的主成分，构造综合评价函数并用其得到各高校在总体、教师、专业建设与教学改革、学风与教育教学效果、教学条件与利用等五个方面的主成分综合得分及排名；第四部分用SAS软件对北京地区60所高校进行了聚类分析，用WARD离差平方和法对总体、教师、专业建设与教学改革、学风与教育教学效果、教学条件与利用等五个方面的数据分别进行聚类分析，并把结果与按主成分综合得分进行分层的结果进行比较。 通过实证研究，将多元统计分析方法运用于高等学校的分类标准研究，具有一定的科学性和较强的可行性，其优越性得到了良好的说明。