因子分析

　　▲目的：因子分析的原理與聚類分析相類似，其目的是用較少的相互獨(dú)立的因子變量來體現(xiàn)原有變量的大部分信息，以便進(jìn)行回歸分析或其他數(shù)量分析。

　　▲與聚類分析不同：因子分析更注重量化，且統(tǒng)計(jì)結(jié)果更加清晰，它能夠明確因子對(duì)以往變量的解釋度，還能通過計(jì)算因子得分更加科學(xué)地解釋原始數(shù)據(jù)。因子分析與聚類分析都應(yīng)放在相關(guān)分析或t檢驗(yàn)分析之后，因?yàn)橹挥忻鞔_了優(yōu)秀組區(qū)別于一般組的那些勝任特征指標(biāo)，才算真正找到了該崗位的勝任特征，而因子分析與聚類分析則是對(duì)該崗位勝任特征指標(biāo)進(jìn)行歸類的一個(gè)過程。

　　▲步驟：

　　1，將專家意見匯總為A、B、C、D、E、F、G、H、I、J、K、L、M、N共14項(xiàng)指標(biāo)。

　　2.依靠專家會(huì)議對(duì)50名員工是否具有各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)注，比如根據(jù)情況，給編號(hào)001的員工標(biāo)上了A、B、D、E、G、H、I、L這樣幾項(xiàng)指標(biāo)，給編號(hào)002的員工標(biāo)上了A、C、D、G、L、M、N……給編號(hào)050的員工標(biāo)上了A、C、E、H、L、M、N，統(tǒng)計(jì)這14項(xiàng)指標(biāo)出現(xiàn)的頻次。

　　3.淘汰頻次過低的指標(biāo)(比如出現(xiàn)概率在20%以下的指標(biāo))。

　　4.對(duì)各個(gè)樣本的每項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行打分(比如用1～9給指標(biāo)打分)。

　　5.直接平均專家的評(píng)分，或者采取去掉最高分和最低分再取平均的方式，也可以取打分相近的兩位專家的平均分?jǐn)?shù)，將評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)導(dǎo)人SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件中。

　　6.點(diǎn)擊“Analyze'’菜單中的“Data Reduction'’選項(xiàng)，選擇“Factor'’命令進(jìn)行運(yùn)算。

　　因子分析的因子個(gè)數(shù)可以根據(jù)碎石圖結(jié)合公因子的特征值得到。另外，因子分析后必須要對(duì)因子進(jìn)行命名和解釋。

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