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时间:2018-10-22
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1、主成分模型在满意度研究中的应用新探索[摘要]针对主成分分析法在样本量较大时,特征值大于1的前几个主成分的累计方差贡献率在60%以下,信息损失过多的情况,本文提出了一种数据预处理计算主成分的方法,该方法可以不受样本量的限制,并使特征值大1的前几个主成分的累计方差贡献率提高到95%以上。在对某企业的员工满意度实证检验中,与通常方法相比,使得累计方差贡献率由%提高到%,且排序结果显示与事实一致。 [关键词]主成分满意度数据预处理 一、基本思路 满意度研究中,主成分分析法是对众多的满意度指标进行评价排序的一种有效方法。然而,在应用实践中发现,主成分分析法在样本量大于60的时候,特征值大于
2、1的前几个主成分的累计方差贡献率往往在60%以下,即全部信息的损失大于40%,信息损失过大,极大的影响了研究结果的科学性和准确性,也不符合提取的主成分累计方差贡献率在85%以上的原则,给主成分分析法在满意度中的研究带来了问题。 本文的基本思路是对调查数据进行预处理,然后计算主成分的方法。具体方法是:首先,在满意度调查问卷上,对各指标的测量尺度仍然采用Likert5级划分,分为“很不满意”、“不满意”、“一般”、“满意”、“很满意”五种;其次,对调查样本数据进行预处理。统计各指标不同满意程度的样本数,计算各指标不同满意程度样本所占调查总样本的百分比;再次,将每个指标不同满意程度的5个百分比
3、数据调入SPSS软件进行主成分计算分析;最后,将各指标对应的综合回归系数做为该指标的权重,进行分析、评价。 在对满意度进行主成分分析时,增加了一个数据预处理程序,使用处理过的数据做主成分计算、分析。这样第一,可以使得各满意程度平等的权重,保证了做主成分分析时,各满意程度数据的平等性;第二,对数据进行预处理后,对分散的原始信息进行了集中,每个指标只要五个数据参与主成分分析计算,使得提取的大于1的主成分的累计方差贡献率大大提高,一般在95%或以上;第三,使主成分的应用突破了样本量的限制,样本量的大小不再影响提取的主成分的累计方差贡献率,可以扩大主成分的应用范围。这种方法在一定程度上保证了分
4、析结论的科学性和准确性。 二、实证检验 1.调查设计及数据检验。以2007年11月对某企业的一次员工满意度调查为例。本次调查委托该企业人力资源部组织进行的,这样也引起了员工的充分重视,保证了问卷的回收率;同时,为保证员工尽量客观真实回答问题,对问卷采用了匿名形式做答。调查因素分为发展机遇(X1)、工资报酬(X2)、薪酬公平度(X3)、晋升机会(X4)、工作兴趣度(X5)、工作适合度(X6)、工作绩效评价制度(X7)、管理水平(X8)、同事间工作的配合协作(X9)、上班的工作环境(X10)、保险保障制度(X11)、福利待遇(X12)、工伤保险(X13)、分配机制(X14)、归属感(X15
5、)。测量尺度采用Likert5级划分,分别为“很不满意”、“不满意”、“一般”、“满意”、“很满意”,其中1分代表“最不满意”,逐次增加。本次调查共取得调查表154份,经过整理分析得到有效问卷152份,有效回收率为%。将调查数据调入软件进行信度和效度检验。经检验Cronbachα系数为,表明该量表内部一致性良好;KMO值为,近似卡方值为,自由度为105,显著性水平为,代表母群体的相关矩阵间有共同因素存在,适合进行因素分析。 2.主成分分析。采用数据预处理方法,计算各满意度指标的各满意度程度所占的百分比数据,然后将计算的数据调入软件进行主成分分析,可得满意度百分比的方差分解主成分提取分析表
6、。由输出结果可知特征值大于1的主成分个数为3,前3个主成分的方差累计贡献率为,即实际损失信息仅占%,极大的保证了研究的科学性和准确性。 3.结果检验。对各指标的各满意程度所占的百分比进一步做主成分回归分析,得到主成分综合得分模型如下:综合得分模型中每个指标所对应的系数即每个指标的权重。从主成分综合得分模型可以看出,员工认为最重要的是:福利待遇(X12)、工作适合度(X6)、工伤保险(X13)、保险保障制度(X11)、工作兴趣度(X5);其次为:工作绩效评价制度(X7)、分配机制(X14)、管理水平(X8)、归属感(X15)、发展机遇(X1)、同事间的工作协作配合(X9);最后为:晋升机会
7、(X4)、上班的工作环境(X10)、薪酬公平度(X3)、工资报酬(X2)。与此对应,员工对福利待遇的追求是目前我国现阶段的普遍趋势,所以排在了第一位;同时,煤矿企业目前在我国仍然是高危险性行业,所以员工把工作适合度、工伤保险、保险保障制度排在了前列;由于近年煤炭行业景气,员工收入有了很大提高,员工把工资报酬排在了最后。本结果也与员工访谈的结果非常一致。 三、结语 应用各满意程度所占的百分比进行主成分分析计算,突破了主
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