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因子分析例题

因子分析

因子分析（Factor Analysis ）是主成分分析的推广，它也是从研究相关矩阵内部的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合变量的一种多变量统计分析方法。

第一节因子分析的基本思想首先我们看下面两个实际例子：

例1．例1．某企业招聘人才，对每位应聘者进行外貌、申请书的形式、专业能力、讨人喜欢的能力、

自信心、洞察力、诚实、推销本领、经验、积极性、抱负、理解能力、潜在能力、实际能力、适应性等15个方面的考核。这15个方面可归结为应聘者的外露能力、讨人喜欢的能力、经验、专业能力4个方面，每一方面称之为一个公共因子。企业可根据这4个公共因子的情况来衡量应聘者的综合水平。

例2．例2．在企业经济效益的评价中，有经济效益的指标体系。通常这个指标体系有八项指标：固

定资产利税率、资金利税率、销售收入利税率、资金利税率、固定资产产值率、流动资金周转天数、万元产值能耗、全员劳动生产率等。这八项指标可概括为盈利能力、资金和人力利用、产值能耗三个方面。这三个方面在企业的生产经营活动中为主要因子，起着支配作用，企业要提高经济效益就要在这三个公共因子方面下功夫。

因子分析的基本思想：是通过变量（或样品）的相关系数矩阵（对样品是相似系数矩阵）内部结构的研究，找出能控制所有变量（或样品）的少数几个随机变量去描述多个变量（或样品）之间的相关（相似）关系，但在这里，这少数几个随机变量是不可观测的，通常称为因子。

因子分析分为两类，即R 型因子分析（对变量作因子分析），Q 型因子分析（对样品作因子分析）。第二节第二节因子分析的数学模型

主成分分析和因子分析实例

这些系数所形成的散点图（在SPSS中也称载荷图），可以直观看出每个因子代表了一类学科。
Component Plot in Rotated Space
1.0 math cphheyms
.5
0.0 ehnigsltiosrhy
literat
-.5
-1.0
-1.0
-.5
0.0
.5
1.0
Component 1
a. 2 components extracted.
公因子方差表
提取出来的公因子对每个变量的解释程度到底有多大呢？可从公因子方差表得知：
Communalities
MATH
Initial Extraction
1.000
.774
PHYS
1.000
.736
CHEM
1.000
.718
LITERAT
1.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
这里的Initial Eigenvalues就是这里的六个主轴长度，又称特征值（数据相关阵的特征值）。
主成分分析的一般模型
Y1 μ11x1 μ12x2 μ1pxp Y2 μ21x1 μ22x2 μ2pxp Yp μp1x1 μp2x2 μppxp
2
1.133 18.887 81.142 1.133 18.887 81.142

主成分分析和因子分析实例

主成分的含义
由原始数据的协方差阵或相关系数据阵，可计算出矩阵的特征根：
1 2 p
则： 1 对应 Y1的方差 2 对应 Y2的方差
p 对应
Y
的方差
p
实用文档
主成分的含义
但是，spss软件中没有直接给出主成分系数，而是给出的因子载荷，我们可将因子
载荷系数除以相应的 i 成分系数。
实用文档
主成分分析
当坐标轴和椭圆的长短轴平行，那么代表长轴的变量就描述了数据的主要变化，而代表短轴的变量就描述了数据的次要变化。
但是，坐标轴通常并不和椭圆的长短轴平行。因此，需要寻找椭圆的长短轴，并进行变换，使得新变量和椭圆的长短轴平行。
如果长轴变量代表了数据包含的大部分信息，就用该变量代替原先的两个变量（舍去次要的一维），降维就完成了。
实用文档
18.887 81.142
7.619 88.761
Total 3.735 1.133
% of
Varianc Cumulati
e
ve %
62.254 62.254
18.887 81.142
4
.323 5.376 94.137
5
.199 3.320 97.457
6
.153 2.543 100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.

因子分析在医疗费用分析中的实际应用案例(八)

因子分析在医疗费用分析中的实际应用案例

在医疗行业中，对医疗费用进行分析非常重要。通过对医疗费用的分析，可

以更好地了解医疗资源的利用情况，优化医疗服务流程，降低医疗成本，提高医疗服务的效率和质量。因子分析作为一种多元统计技术，可以帮助医疗行业对医疗费用进行深入的分析和研究，为医疗机构的管理和决策提供科学依据。本文将通过一个实际的案例来介绍因子分析在医疗费用分析中的实际应用。

一、案例背景

某医疗机构在进行医疗费用分析时，发现不同病种的医疗费用存在较大的差异，但却很难准确地对这些差异进行解释。为了更好地理解这些差异，该医疗机构决定采用因子分析来对医疗费用进行深入分析。

二、数据收集

为了进行因子分析，医疗机构首先需要收集医疗费用相关的数据。在这个案

例中，医疗机构收集了不同病种的医疗费用数据，包括药品费、检查费、治疗费等。此外，还收集了与医疗费用相关的患者特征数据，如年龄、性别、住院天数等。

三、因子分析

在收集到数据后，医疗机构开始进行因子分析。因子分析是一种多元统计方法，可以通过发现数据中的潜在因子来减少数据维度，找出数据之间的内在关系。

在这个案例中，医疗机构将医疗费用和患者特征数据进行因子分析，以探索医疗费用的内在结构和影响因素。

通过因子分析，医疗机构发现了一些潜在的因子，如疾病严重程度、医疗服

务利用情况、患者特征等。这些因子可以帮助医疗机构更好地理解医疗费用的差异，并找出影响医疗费用的关键因素。

四、实际应用

在分析完医疗费用数据后，医疗机构开始将因子分析的结果应用到实际的医

疗管理中。通过因子分析，医疗机构发现不同因子对医疗费用的影响程度不同，一些因子对医疗费用的影响更为显著。基于这些发现，医疗机构可以采取一些措施来降低医疗费用，如加强对疾病严重程度的监测和预防、优化医疗服务流程、制定针对性的医疗费用管理策略等。

因子分析法的经典案例

因子分析法是一种常用的多元统计分析方法，它可以帮助研究者发现变量之间

的内在关联性，从而揭示数据背后的潜在结构。在实际应用中，因子分析法被广泛运用于心理学、市场调研、金融分析等领域，为研究者提供了强大的工具和方法。

经典案例一，市场调研。

假设我们要对某种产品的市场需求进行调研，我们可以通过因子分析法来挖掘

消费者对产品的偏好和需求。我们收集了关于产品特性、价格、品牌、包装、口味等多个变量的调查数据，然后运用因子分析法来分析这些变量之间的内在关联性。通过因子分析，我们可以发现消费者对产品的偏好主要集中在价格和品牌上，而对产品特性和口味的需求相对较低。这样的分析结果可以为企业制定产品定位、市场推广和定价策略提供重要参考，有助于提升产品竞争力和市场份额。

经典案例二，心理学研究。

在心理学研究中，因子分析法常常被用来分析人格特质、心理健康、情绪状态

等多维度数据。例如，研究者可以通过调查问卷收集被试者的自我评价数据，包括情绪稳定性、社交能力、抑郁倾向等多个方面的变量。然后，运用因子分析法来探索这些变量之间的内在结构，发现它们之间的共性因子和特质维度。通过因子分析，我们可以发现这些变量之间的内在联系，揭示出人格特质和情绪状态的潜在结构，为心理学研究提供了重要的数据分析方法和结果解释。

经典案例三，金融分析。

在金融领域，因子分析法被广泛运用于资产组合管理、风险评估、投资决策等

方面。例如，投资者可以通过因子分析法来分析不同资产的收益率变化，挖掘出背后的共性因子和结构性关联性。通过因子分析，投资者可以发现不同资产之间的相关性和共同波动因子，从而优化资产配置、降低投资风险、提高收益率。

因子分析法典型案例

对全部高中资料试卷电气设备，在安装过程中以及安装结束后进行高中资料试卷调整试验；通电检查所有设备高中资料电试力卷保相护互装作置用调与试相技互术关，系电，力根保通据护过生高管产中线工资敷艺料设高试技中卷术资0配料不置试仅技卷可术要以是求解指，决机对吊组电顶在气层进设配行备置继进不电行规保空范护载高高与中中带资资负料料荷试试下卷卷高问总中题体资，配料而置试且时卷可，调保需控障要试各在验类最；管大对路限设习度备题内进到来行位确调。保整在机使管组其路高在敷中正设资常过料工程试况中卷下，安与要全过加，度强并工看且作护尽下关可都于能可管地以路缩正高小常中故工资障作料高；试中对卷资于连料继接试电管卷保口破护处坏进理范行高围整中，核资或对料者定试对值卷某，弯些审扁异核度常与固高校定中对盒资图位料纸置试.，卷保编工护写况层复进防杂行腐设自跨备动接与处地装理线置，弯高尤曲中其半资要径料避标试免高卷错等调误，试高要方中求案资技，料术编试5交写卷、底重保电。要护气管设装设线备置备4敷高动调、设中作试电技资，高气术料并中课3中试且资件、包卷拒料中管含试绝试调路线验动卷试敷槽方作技设、案，术技管以来术架及避等系免多统不项启必方动要式方高，案中为；资解对料决整试高套卷中启突语动然文过停电程机气中。课高因件中此中资，管料电壁试力薄卷高、电中接气资口设料不备试严进卷等行保问调护题试装，工置合作调理并试利且技用进术管行，线过要敷关求设运电技行力术高保。中护线资装缆料置敷试做设卷到原技准则术确：指灵在导活分。。线对对盒于于处调差，试动当过保不程护同中装电高置压中高回资中路料资交试料叉卷试时技卷，术调应问试采题技用，术金作是属为指隔调发板试电进人机行员一隔，变开需压处要器理在组；事在同前发一掌生线握内槽图部内纸故，资障强料时电、，回设需路备要须制进同造行时厂外切家部断出电习具源题高高电中中源资资，料料线试试缆卷卷敷试切设验除完报从毕告而，与采要相用进关高行技中检术资查资料和料试检，卷测并主处且要理了保。解护现装场置设。备高中资料试卷布置情况与有关高中资料试卷电气系统接线等情况，然后根据规范与规程规定，制定设备调试高中资料试卷方案。

因子分析(因子评价)

因子分析

一．因子分析原理

因子分析是根据相关性大小把原始变量进行分组，使得同组内的变量之间相关性高，而不同组的变量之间的相关性低。每组变量代表一个基本结构（即公共因子），并用一个不可观测的综合变量来表示。对于所研究的某一具体问题，原始变量分解为两部分之和。一部分是少数几个不可观测的公共因子的线性函数，另一部分是与公共因子无关的特殊因子。

从全部计算过程来看作R 型因子分析与作Q 型因子分析都是一样的，只不过出发点不同，R 型从相关系数矩阵出发，Q 型从相似系数阵出发都是对同一批观测数据，可以根据其所要求的目的决定用哪一类型的因子分析

因子模型的性质：模型不受变量量纲的影响；因子载荷不是唯一的。

二．因子分析的数学模型

设有p 个指标，则因子分析数学模型为：

11111221221122221122

p p p p

p p p pp p X r Y r Y r Y X r Y r Y r Y X r Y r Y r Y

=+++⎧⎪

=+++⎪⎨

⎪

⎪=+++⎩ 其中，12,,

,p X X X 是已标准化的可观测的评价指标。12,,,k F F F 出现在每个指标i X 的

表达式中，称为公共因子，公共因子是不可观测的，其含义要根据具体问题来解释。i ε是

各个对应指标i X 所特有的因子，故称为特殊因子，它与公共因子之间彼此独立。

ij r 是指标i X 在公共因子j F 上的系数，称为因子载荷，因子载荷ij r 的统计含义是指标i X 在公共因子j F 上的相关系数，表示i X 与j F 线性相关程度。

用矩阵形式表示为：

因子分析法典型案例

案例：基于因子分析法的高级管理者人力资源价值计量模型一、背景介绍及问题提出 1. 人力资源价值计量的背景著名会计学家 W.A 佩顿(Paton)教授曾经睿智地指出：在企业中，良好组织且忠诚的员工是一项远比商品更为重要的“资产”。对于这样重要的“资产”为什么直到现在都没有纳入财务会计核算体系呢？人力资源价值信息没有在财务报表体系中加以披露的原因是：人力资源的价值计量是一个难题，使得人力资源会计一直处于理论探讨和实验阶段，未能登堂入室。人力资源价值计量研究目的在于：用人力资源的创造能力来反映组织现有人力资源的质量状况及企业对人力资源的能力回报，为企业管理当局和外部利害关系集团提供完整的决策信息。 2．高级管理者人力资源的研究背景高级管理者是企业的核心和灵魂，在企业人力资源中居于中心地位是一种稀缺的生产要素，对高级管理者人力资源的垄断是超额剩余价值的主要来源，几乎每一个优秀的企业都与企业中高级管理团队紧密地联系在一起的。 3. 问题的提出在人力资源价值计量发展的完善的过程中，如何动态地、客观地、科学地综合评价高管的价值，一直是困扰人力资源价值计量的一个难题，许多专家和学者采用未来收益折现或期权定价等方法对人力资源价值进行计量；未来收益折现是以工资为基础对高级管理者的未来收益进行折现，这种货币计量方法存在主要问题在于工资不能反映人力资源真实价值，因为高级管理者人力资源价值本身存在复杂性、隐蔽性及能动性，仅以工资作为衡量人力资源价值的大小的标准，忽略了高级管理者在企业价值创造中的特殊性。由于高级管理者人力资源存在某些特性。因此，对高级管理者的采用非货币计量的方法更加具有现实的意义。二、问题研究的意义 1、人力资源价值的科学计量会使企业更加全面、科学的掌握高级管理者的信息并更加重视人力资源的作用，从而为了保留和争取人才，对企业的高级管理者进行有效的激励。 2、对高级管理者人力资源价值计量的准确与否，关系到企业总资产的精确程度和企业未来发展的能力。对高级管理者人力资源价值的准确计量有利于实现人力资源会计核算体系的建立。三、案例思路首先，在分析高级管理者人力资源价值计量的基本理论与其特性分析的基础上，案例建立影响高级管理者人力资源价值计量的指标体系，该体系由 29 个初级指标构成(如下图一所示)。其次，通过问卷调查的方式，应用因子分析法对上述29 个指标进行筛选。隐性因子学历天赋社会资本任职时间职业背景职业生命周期薪酬年龄体质能力心理能力领导能力战略决策能力风险承受能力人力资源管理能力领导管理因子创新能力学习能力洞察能力沟通能力组织能力团队协作能力个人特征及组织环境因子价值观忠诚感道德行为敬业精神乐观自信理智情绪稳定企业规模职位图一高级管理者人力资源价值指标体系四、数据说明：案例采用问卷调查的方式进行数据收集。问卷发放的数量：本次共发放问卷180 份，其中包括电子文档和纸质问卷，共回收有效问卷103 份，有效回收率为57.22%。问卷内容的设计：案例在分析了高级管理者人力资源价值计量的理论基础和特性分析的基础上建立了高级管理者人力资源价值指标体系。问卷的调查内容是该指标体系中的指标，由企业的高级管理人员依据各指标对高级管理者人力资源价值计量的影响做出基本判断。问卷结构的设计：首先，针对案例提出的 29 个指标要素，设计了 29 个判断指标程度的问题。通过被调查者选择打分的方式，获得各指标的具体分值。所有问题都划分为 7 选项对应7 个程度，由管理者根据题目的内容进行选择。然后采用 7 分模糊打分法，每一个选项对应一个分值，选择第一选项为 7 分，第二选项为6 分，依次为5 分、4 分、3 分、2 分、1 分（调查问卷如下所示）。高级管理者人力资源价值计量

因子分析法案例

因子分析法案例(总5页) -本页仅作为预览文档封面，使用时请删除本页-

因子分析法在评价江西省各市的经济发展状况中的应用

一、因子分析法的基本思想

因子分析的基本思想：通过变量的相关系数矩阵内部结构的研究，找出能够控制所有变量的少数几个随机变量的少数几个随机变量去描述多个变量之间的相关关系，但在这里，这少数.几个随机变量是不可观测的，通常称为因子。然后根据相关性的大小把变量分组，只得同组内的变量之间相关性较高，但不同组的变量相关性较低。

因子旋转，在实际应用因子分析中出现了难以解释的现象，根本原因是模型同实际数据的矛盾，而其直接原因表现在因子对变量的贡献不明确。于是设想在不改变因子协方差结构的情况下，通过旋转坐标轴来实现这一目的。

因子分析方法的计算步骤：

第一步：将原始数据标准化。

第二步：建立变量的相关系数R。

第三步：求R的特征根极其相应的单位特征向量。

第四步：对因子载荷阵施行最大正交旋转。

第五步：计算因子得分。

二、确立指标体系

本文运用多元统计学中的因子分析法,对江西省11个城市的经济情况进行分析,按经济综合实力评价各市在全省的地位，并为江西省各市经济发展规划与决策提出了相应的政策建议。在本文中选取了能足够反映经济发展总水平的7项主要指标（均以万元为单位），指标来源于2005年江西统计年鉴，所选取的指标如下：

X:农业总产值 x2:工业总产值

x3:建筑业总产值 x4:固定资产投资

x5:固定资产投资 x6:批零贸易餐饮业产值

x7:金融保险业总产值

九江市12451521434454新余市

鹰潭市

赣州市11260491450835吉安市1029173宜春市1027284抚州市

因子分析法案例

因子分析法是一种用于确定变量之间潜在关联性的统计方法。它可以帮助研究者发现多个变量背后的共同因素，从而简化数据分析和解释。以下是一个关于市场调查数据的因子分析法案例。

假设一个市场研究机构要调查消费者对某个新产品的态度。他们设计了一份调查问卷，包括多个问题，涉及到消费者对产品特性、价格、品牌知名度等方面的评价。为了确定这些问题之间的潜在因素关联，研究机构采用了因子分析法。

首先，研究机构将问卷分发给一千名消费者，他们被要求根据自己的感觉和意见对每个问题进行评分。得到的数据被整理成一个数据矩阵，每一行代表一个消费者，每一列代表一个问题，数值表示该消费者对该问题的评分。

接下来，研究机构使用因子分析法对数据进行分析。他们通过计算相关系数矩阵来评估每两个问题之间的相关性。然后，他们应用主成分分析法来确定主要因素。主成分分析通过将原始变量进行线性组合来创建新的变量，这些新变量称为主成分或因子。每个因子解释了原始变量方差的一部分。通过设置解释方差的阈值，研究机构确定了主要因子的数量。

在这个案例中，研究机构决定保留三个主要因子，因为它们包括了大部分原始变量的方差。这三个主要因子可以解释总方差的70%。接下来，研究人员对这些因子进行命名和解释。

第一个因子被命名为“产品特性满意度”，它包括消费者对产品的外观、质量和性能的评价。这个因子解释了总方差的35%。

第二个因子被命名为“价格敏感性”，它衡量了消费者对产品价格的反应。这个因子解释了总方差的20%。

第三个因子被命名为“品牌认知度”，它反映了消费者对产品品牌知名度的评价。这个因子解释了总方差的15%。

因子分析案例

在统计学中，因子分析是一种用于探索变量之间关系的多元统计技术。它旨在

识别观察变量之间的共性因素，并将它们组合成更少的几个因子，以便更好地理解数据的结构和特征。本文将通过一个实际案例来介绍因子分析的应用和分析过程。

案例背景：

某公司想要了解员工对工作环境的满意度，为了更好地改善工作条件和提高员

工绩效，他们进行了一项调查，涉及到员工的工作压力、工作内容、工作氛围、上级领导等多个方面的问题。调查共涉及了20个问题，公司希望通过因子分析来探

索这些问题之间是否存在一些共性因素。

数据收集：

公司通过问卷调查的方式收集了员工对这20个问题的评价，每个问题的评分

范围为1-5分，1代表非常不满意，5代表非常满意。共有300名员工参与了这次

调查。

因子分析过程：

首先，我们需要进行Kaiser-Meyer-Olkin（KMO）测度和巴特利特球形度检验，以确认数据的适合度。然后，我们进行主成分分析，提取特征值大于1的因子，并进行因子旋转，以便更好地解释因子。

结果解释：

通过因子分析，我们最终提取了4个因子，分别是工作压力、工作内容、工作

氛围和上级领导。这些因子解释了原始变量的70%的方差，说明这4个因子能够

很好地概括员工对工作环境的评价。

结论与建议：

根据因子分析的结果，公司可以针对不同的因子制定相应的改善措施。比如针对工作压力较大的员工，可以加强心理健康辅导和压力管理培训；对于工作内容不满意的员工，可以优化工作流程和提供更多的技能培训；而对于工作氛围和上级领导方面的问题，公司可以加强团队建设和领导力培训，以提高员工的满意度和工作绩效。

因子分析经典案例

1、什么是因子分析？

因子分析又称因素分析，传统的因子分析是探索性的因子分析，即因子分析是基于相关关系而进行的数据分析技术，是一种建立在众多的观测数据的基础上的降维处理方法。其主要目的是探索隐藏在大量观测数据背后的某种结构，寻找一组变量变化的共同因子。

2、因子分析能够做什么？

人的心理结构具有层次性，即分为外显和内隐。但是作为具有同一性的个体来说，内隐的方面总是和外显的方面相互作用，内隐方面制约着外显特征。所以我们经常说，一个人的内在自我会在相当程度上决定他的外在行为特征，表现为某些行为倾向具有高度的一致性或相关性。

反过来说，我们可以通过对个体进行系统的观察和测量，从一组高度相关的行为倾向（可观测）中，探索到某种稳定的内在心理结构（潜存在），这就是因子分析所能做的。

具体来说主要应用于：

（1）个体的综合评价：按照综合因子得分对case进行排序；

（2）调查问卷效度分析：问卷所列问题作为输入变量，通过KMO、因子特征值贡献率、因子命名等判断调查问卷架构质量；

（3）降维处理，结果再利用：因子得分作为变量，进行聚类或其他分析。

3、案例分析：

为什么说数学、物理、化学称为文科？语文、历史、政治称为文科？

100个学生数学、物理、化学、语文、历史、英语成绩如下表（部分），请你来评价他们。

这是一个有趣的案例，你可以客观的观测到每一科目的成绩，但你可以直接看到理科、文科的情况吗？6个科目的成绩是我们观测到的外在表现，隐藏在其中的公共因子你找到了吗？如果我们针对6科目做降维处理，会得到什么结果，拭目以待。

主成份分析和因子分析实例

主成分分析和因子分析是常用的降维技术，用于对数据进行降维和探

索性因子分析。在本文中，我将为您介绍两种方法，并提供一个数据集的

实例来说明它们的应用。

一、主成分分析（PCA）

主成分分析是一种广泛应用的数据降维技术，它可以将高维数据转换

为低维数据，同时尽可能以保留最大方差的方式来解释数据。主成分分析

的目标是找到一个新的低维度空间，使得投影到该空间的数据具有最大的

方差。

下面是一个用于说明主成分分析的实例：

假设我们有一组包含5个变量的数据，分别是身高、体重、BMI指数、血压和血糖。我们希望使用主成分分析将这些变量降维到2维并通过可视

化来分析数据。

首先，我们需要对原始数据进行标准化，以消除变量之间的单位差异。然后，我们计算协方差矩阵，并通过对协方差矩阵进行特征值分解来找到

数据的主成分。

在这个例子中，我们得到了两个主成分，分别称为PC1和PC2、PC1

是与身高、体重和BMI指数等相关的主成分，而PC2是与血压和血糖相关

的主成分。这两个主成分解释了数据总方差的大部分。

接下来，我们可以使用这两个主成分来可视化数据，并分析数据的聚

集和分布情况。例如，我们可以使用散点图可视化数据的主成分得分，并

根据不同类别对数据进行颜色编码，以便观察数据的聚集情况。

通过主成分分析，我们可以将原始高维数据转换为低维数据，并通过

可视化来分析数据的分布和聚集情况，进而进行更深入的研究和分析。

二、因子分析（FA）

因子分析是一种用于探索性数据分析的统计技术，其目的是揭示变量

之间的潜在因子结构。因子分析假设观测数据由一组潜在因子引起，并尝

因子分析法案例

因子分析法是一种常用的统计分析方法，用于确定一组观测变量之间的内在关联性。通过因子分析，我们可以揭示变量之间的潜在结构，从而更好地理解数据背后的规律和关系。在本文中，我们将介绍一个实际案例，以说明因子分析法在实际问题中的应用和效果。

案例背景

某公司想要了解员工的工作满意度和工作绩效之间的关系。为了更好地管理人力资源和提高员工的工作效率，他们希望通过因子分析来探索这两个变量之间的潜在结构。

数据收集

为了实现这一目标，公司对所有员工进行了一次问卷调查，包括工作满意度和工作绩效等方面的问题。共收集了200份有效问卷数据，每份问卷包括10个问题，涉及到员工的工作满意度和工作绩效等方面的评价。

因子分析

在收集了数据之后，公司将数据导入统计软件，进行了因子分析。通过因子分析，他们发现了两个主要的因子，分别代表工作满意度和工作绩效。通过因子载荷矩阵和因子旋转，他们确定了每个因子下的具体变量及其权重，进一步揭示了工作满意度和工作绩效之间的内在关系。

结果解释

通过因子分析，公司得出了一些重要的结论。首先，他们发现工作满意度和工作绩效之间存在着一定的相关性，即工作满意度较高的员工往往也具有较好的工作绩效。其次，他们发现了一些影响工作满意度和工作绩效的关键因素，比如工作环境、上级领导、培训机会等。最后，他们还发现了一些特定群体之间的差异，比如不同部门、不同职位等在工作满意度和工作绩效上的差异。

实际应用

在得出这些结论之后，公司针对这些结论制定了一些具体的管理措施。比如，他们针对不同群体的员工，制定了不同的激励政策和培训计划，以提高员工的工作满意度和工作绩效。同时，他们也

因子分析法典型案例

发布人：圣才学习网

发布日期：2010-1-13

浏览次数：1186

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因子分析法是将多个可能存在相关关系的指标通过适当的组合，转化为少数互不相关的综合指标并通过对它们的综合得分值进行相对次序排列，从而建立起最基本、最简洁的概念体系。其基本思想是从众多的观测变量中综合出携带原始数据信息最多且相互独立的几个因素来解释原有数据变量，其目的是使多维变量降维，从而简化数据结构，给分析问题、研究问题带来方便。应用因子分析法有以下优①可比性。在因子分析过程中，由于对各个指标进行了标准化处理，所以使各种不同度量的指标化成了同度量的指标，同时也消除了原始数据数量级上的差别，使得各个指标间具有可比性及可加性。②全面性。通过正交变换寻找主成分，克服了原始指标相关性的影响。③合理性。在综合评价过程中，权数的确定是客观合理的，克服了某些评价方法中人为确定权数的缺陷。

因子分析法的评价包括以下步骤：

第一步：将原始数据标准化。为了比较不同质的指标，消除变量量纲的影响，对全部指标要进行无量纲处理。其变换标准化公式如下：

Yi = （ Xi —μi ） / σi ，（i = 1，2，…，p）

（3.1）

其中

Yi——标准化变量

Xi——原始变量

μi——原始变量平均数

σi——原始变量的方差

第二步：建立变量的相关系数阵：

R = （r ij）p×p

（3.2）

第三步：求R的特征根、特征向量、贡献率和累计贡献率并确定因子个数。R的特征根λ1≥λ2≥…≥λp＞0，第i个因子Ci的贡献率为λi / p，累计贡献率为∑λi / p。因子个数确定的一般原则为：当累积贡献率＞80%，某一主因子贡献率＜5%时，不再累积，也可根据被研究问题的实际情况确定；

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因子分析例题

主成分分析和因子分析实例

主成分分析和因子分析实例

因子分析在医疗费用分析中的实际应用案例(八)

因子分析法的经典案例

因子分析法典型案例

因子分析(因子评价)

因子分析法典型案例

因子分析法案例

因子分析法案例

因子分析 案例

因子分析经典案例

主成份分析和因子分析实例

因子分析法案例

因子分析法典型案例

因子分析案例