形态分析法案例.
新型轻便起重装置的设计（形态分析法）一、需要解决的问题
需要一种轻便的可以将某重物顶起的设备；
二、系统重要组成部分
起重模式、顶举部件、动力来源
三、各部分重要因素及形态矩阵：
四、组合方式
共有4×4×4种组合方式
五、最终结果
1、分离式-液压泵-电动机
2、传动式-齿轮-人力
3、分离式-空气等气体-电动机
内容分析法
第2讲、内容分析法 一、内容分析法的基本概念 内容分析法是西方社会科学家对语言文字传播内容（报刊、文献和谈话等）和非语言文字传播内容（音乐、影视、艺术作品和姿态等）进行定量研究的科学方法。这种分析方法早在半个世纪以前首先用于信息传播领域，现在成为社会科学广泛应用的研究工具之一。例如著名社会预测学家夸斯比特应用“内容分析法”对美国200多种报纸进行了数年的分析研究，成功地归纳出美国从工业社会过渡到信息社会的十大趋势。因此，他的名著《大趋势——改变我们生活的十个新方向》成为风糜世界的畅销书。 教育和教学活动，也是一种信息的传播过程。我们同样可以利用内容分析法对教育文献、教科书、课堂讲授、视听教材、直观教具、学生练习、试题和试卷等进行分析研究。 （一）内容分析法的特征 - 内容分析法，就是对于明显的传播内容，作客观而有系统的量化并加以描述的一种研究方法。内容分析法的特征表现在明显、客观、系统、量化等四个方面。 1．明显的传播内容 被分析的对象应该是以任何形态被记录和保存下来，并具有传播价值的内容。 任何形态、包括有文字记录形态（如报纸、杂志、书籍、文件）、非文字记录形态（如广播、唱片、演讲录音、音乐）、影像记录形态（如电影、电视、幻灯、图片）等。同时，明显的传播内容是指它所表现的直接意义，而不是指其包含的潜在动机。内容分析就是通过对直接显示的内容的量化处理来判别其间接的、潜在的动机和效果。 2．客观性 在内容分析的过程中，按照预先制定的分析类目表格进行判断和记录内容出现的客观事实，并根据客观事实再作出分析描述。 3．系统性 这是指内容的判断、记录、分析过程是以特定的表格形式、按一定的程序进行的。 4．量化 这是指内容分析的结果可以用数字表达，并能用某种数学关系来表示，如用次数分配、各种百分率或比例、相关系数等方式来描述。 由此可见，内容分析实际上是以预先设计的类目表格为依据，以系统、客观和量化的方式，对信息内容加以归类统计，并根据类别项目的统计数字，作出叙述性的说明。它不仅是资料的收集方法，也是一种独立、完整的专门研究方法。 （二）内容分析与文献分析的比较 内容分析与文献分析，都是对用文字、图形、符号、声频、视频等记录保存下来的资料内容作为分析的对象，但是它们具体的分析处理方法是有所区别的。
因子分析在STATA中实现和案例
第13章因子分析 因子分析始于1904年Chars Spearman对学生成绩的分析，在经济领域有着极为广泛的用途。在多个变量的变化过程中，除了一些特定因素之外，还受到一些共同因素的影响。因此，每个变量可以拆分成两部分，一是共同因素，二是特殊因素。这些共同因素称为公因子，特殊因素称为特殊因子。因子分析即是提出多个变量的公共影响因子的一种多元统计方法，它是主成分分析的推广。 因子分析主要解决两类问题：一是寻求基本结构，简化观察系统。给定一组变量或观察数据，是否存在一个子集，特别是一个加权子集，来解释整个问题，即将为数众多的变量减少为几个新的因子，以再现它们之间的内在联系。二是用于分类，将变量或样本进行分类，根据因子得分值，在因子轴所构成的空间中进行分类处理。 p个变量X的因子模型表达式为： ＝ Λ' e f X+ f称为公因子，Λ称为因子载荷。X的相关系数矩阵分解为： ∑' = + ΛΦΛ ψ 对于未旋转的因子，1 Φ。ψ称为特殊度，即每个变量中不属于共性的部 = 分。 13.1 因子估计 Stata可以通过变量进行因子分析，也可以通过矩阵进行。命令为factor 或factormat。 webuse bg2,clear describe factor bg2cost1-bg2cost6 factor bg2cost1-bg2cost6, factors(2) * pf 主因子方法，用复相关系数的平方作为因子载荷的估计量(默认选项) factor bg2cost1-bg2cost6, factors(2) pcf * pcf 主成分因子，假定共同度＝1 factor bg2cost1-bg2cost6, factors(2) ipf * ipf 迭代主因子，重复估计共同度 factor bg2cost1-bg2cost6, factors(2) ml * ml 极大似然因子，假定变量（至少3个）服从多元正态分布，对偏相关矩阵的行列式进行最优化求解，等价于Rao的典型因子方法 13.2 预测 Stata可以通过predict预测变量得分、拟合值和残差等。 webuse bg2,clear factor bg2cost1-bg2cost6 predict f1 f2 * factor1 factor2因子分得分 predict stdp residuals * 预测标准差和残差
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
内容分析法的典型案例
内容分析法的典型案例 日本人巧妙搜集信息 第二次世界大战后，日本经济发展速度大大高于其他资本主义国家，重视信息的开发、利用，不能不说是个重要原因。 目前日本的信息传递非常迅速，只要5－10分钟就可以搜集到世界各地金融市场的行情，3－5分钟就可以查询并调用日本国内三万多个重点公司、企业当年或历年经营生产情况的时间系列数据，5分钟即可利用经济模型和计算机模拟出国际国内经济因素变化可能给宏观经济带来影响的变动图和曲线，5－10分钟可以查询或调用政府制定的各种法律、法令和国会记录。这种现代化的信息处理技术，大大提高了行政效率。 日本人十分重视信息的作用，时时处处留意信息的搜集，而且善于从平淡无奇的信息报道中分离出重要的内容。例如，20世纪60年代中国开发大庆油田，惟独日本和中国谈成了征求设计的买卖。原因是别的国家的设计均不符合中国大庆油田的要求，而日本则事先按大庆油田的要求进行产品设计，等待中国人去购买。那么日本人是怎么知道大庆油田的产品设计要求呢？ 其实日本人对大庆油田早有耳闻，但始终得不到准确的信息。后来，日本人从1 964年4月20日出版的《人民日报》上看到“大庆精神大庆人”的字句，于是日本人判断…冲国的大庆油田确有其事”。但是，大庆油田究竟在什么地方，日本人还没有材料作出判断。从1966年7月的一期《中国画报》封面上，日本人看到一张照片，铁人王进喜身穿大棉袄，头顶着鹅毛大雪，猜测到“大庆油田是在冬季为零下三十度的东北地区，大致在哈尔滨与齐齐哈尔之间”。后来，到中国来的日本人坐这段火车时发现，来往的油罐车上有很厚的一层土，从土的颜色和厚度，证实了“大庆油田在东北”的论断，但大庆油田的具体地点还是不清楚。1966年10月，日本人又从《人民中国》杂志上找到了王进喜的先进事迹，从事迹介绍的分析中知道：“最早钻井是在安达东北的北安附近下手的，并且从钻井设备运输情况看，离火车站不会太远。”在该事迹介绍中还写有这样一段话：王进喜一到马家窑看到大片荒野时说：“好大的油海！把石油工业落后的帽子丢到太平洋去。”于是，日本人又从伪满州地图上查找到“马家赛是位于黑龙江海伦县东面的一个小村，在北安铁路上一个小车站东边十多公里处。”就这样，日本人终于将大庆油田的准确地理位置搞清楚了。 后来，日本人又从王进喜的一则事迹报道中了解到“王进喜是玉门油矿的工人，是1959年9月到北京参加国庆之后志愿去大庆的”，由此日本人断定大庆油田在19 59年以前就开钻了，并且大体上知道了大庆油田的规模：“马家窑是大庆油田的北端，即北起海伦的庆安，西南穿过哈尔滨与齐齐哈尔铁路的安达附近，包括公主峰西面的大贪，南北400公里的范围。估计从北满到松辽油田统称为大庆。”但是，日本人一时还搞不清楚大庆的炼油规模。
因子分析理论与案例
因子分析理论与案例 一、 因子分析原理 因子分析是一种将多变量化简的多元统计方法，它可以看作是主成份分析的推广。因子分析的目的是分解原始变量，从中归纳出潜在的“类别”，相关性较强的变量归为一类，不同类间的变量的相关性则较低。每类变量代表了一个“共同因子”，即一种内在结构（联系）。因子分析就是寻找这种内在结构（联系）的方法。 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。 （一）模型 主要模型形式： (2)矩阵型式 （二）相关概念解释 ?????? ? ???????+??????????????????????????=??????????????p m pm p p m m p F F F a a a a a a a a a X X X εεε 21212 1 2222111211 21?????? ?++++=++++=++++=p m pm p p m m m m F a F a F a X F a F a F a X F a F a F a X εε ε 222112 22221212112121111)1(展开式m 1m X A F + p 1p m m 1p 11m p 2 Cov F 01 03D F I F F =1. 01ε ε= ????≤?? ? = ? ??? 简记为:（） ()() ()且满足：）) (,)=) ()=即不相关且方差
1、因子载荷 a ij 称为因子载荷（实际上是权数）。 因子载荷的统计意义：就是第i 个变量与第j 个公共因子的相关系数，即表示变量xi 依赖于Fj 的份量（比重），心理学家将它称为载荷。 2、变量共同度 3、方差贡献率 方差贡献率指的是公因子对于自变量的每一分量所提供的方差总和，它是衡量公因子相对重要程度的指标。通常情况下，我们将因子载荷矩阵的所有方差贡献率计算出来并按照大小排序，从而提炼出最具影响力的因子。 二、 主要计算方法及步骤 （一）方法说明 1、因子载荷矩阵估计方法 因子载荷的求解方法主要有主成分法，主轴因子旋转法和极大似然法。主成分法指在进行因子分析之前先对数据进行主成分分析，把前几个主成分作为未旋转的公因子，但是此种方法得到的特殊因子间并不相互独立，当变量的共同度较大时，特殊因子所起的作用较小，它们之间的相关性可以忽略。 主轴因子法与主成分分析方法类似，都是都分析矩阵的结构入手，主轴因子 i m 22 i ij j 1i i11i22im m i 22 i i11im m i 222 2 i1i2im i 22 i i 22i i i X A i h a i 1,,p X a F +a F ++a F +Var X a Var F a Var F Var a a a h X 1h εεσσσ====++++=+=+∑ 变量的共同度——因子载荷阵中第行元素的平方和，即：为了说明他的统计意义，将下式两边求方差，即（）=（）++（）+（） =由于已经标准化了，所以有：
【管理学】spss因子分析案例共
【管理学】SPSS因子分析案例共
11.2.1 数据预备 激活数据治理窗口，定义变量名：分不为 XI 、X2、X3、X4、 X5、X6、X7,按顺序输入相应数值，建立数据库，结果见图 11.1。 图11.1 原始数据的输入 激活Statistics 菜单选 Data Reduction 的 Factor..命令项，弹出 F actor An alysis 对话框（图 11.2） X7，点击？钮使之进入 Variabl 图11.3 描述性指标选择对话框 点击 Extraction …钮，弹出 Factor Analysis:Extraction 对话框（图 11.4），系统提供如下因子提取方法： 图 11.4 因子提取方法选择对话框 在对话框左侧的变量列表中选变量 X1至 es 框。 图11.2 因子分析对话框 出 Factor Analysis:Descriptives 对话框（图 11. te descriptives 项要求输出各变量的均数与标 内选 Coefficients 项要求运算有关系数矩阵， 在Statistics 中选 U I 口 I 耐||的財血 准差；在 Correlation "CnrtEititlv ii Mtfhrix ( 并选KMO E “「and Bartlett ' s test of sphericity 项，要求对有关系数矩阵进行 3）， 统计 Matrix 栏 pCnr-rcl-fl liciin Mirfirix
Principal components 主成分分析法；Un weighted least squares未加权 最小平方法；Generalized least squares 综合最小平方法；Maximum likelihood ：极大似然估量法；Principal axis factoring: 主轴因子 法；Alpha factoring : a 因子法；Image fa cto ri n g ：多元回来 法。 本例选用Principal components方法，之后点击Continue钮返回 Factor Analysis 对话框。 点击Rotation...钮，弹出Factor Analysis:Rotation 对话框（图 1 I.5），系统有 5 种因子旋转方法可选： 图11.5 因子旋转方法选择对话框 No ne：不作因子旋转； Varimax :正交旋转； Equamax：全体旋转，对变量和因子均作旋转； Quartimax :四分旋转，对变量作旋转； Direct Oblimin ：斜交旋转。旋转的目的是为了获得简单结构，以关心我们讲明因子。本例选正交旋转法，之后点击Continue钮返回Factor Analysis对话框。 点击Scores..钮，弹出弹出Factor Analysis:Scores对话框（图 II.6）,系统提供3种估量因子得分系数的方法，本例选Regression （回来 因子得分），之后点击Continue钮返回Factor Analysis对话框，再点击OK 钮即完成分析。 图11.6 估量因子分方法对话框 11.2.3 结果讲明 在输出结果窗口中将看到如下统计数据：
《红旗谱》具体文本分析实例
在作品中，处处都渗透着当地的风俗习惯和特殊的生活方式，处处可以使你嗅到冀中平原的浓烈的乡土气息。如对朱严两家过除夕的描写是很精彩的; “除夕那天早晨，二贵在门上贴上红对联，屋里贴上了新年画，院子扫得干干净净，预备过年。 太阳压山，大贵叫了二贵，哥儿俩胳肢窝里夹着粟谷草，怀里揣着爆竹，到老坟上燎草儿。一擦黑，在坟头上燎起草火，火势蔓延，燃着坟地上的枯草，燎起“飘花’。夜暗降临的时候，平原上遍地飘起野火来，鞭炮声连连响起。猛的，空中一声爆响，震撼了云层，响声遥遥飘荡，一股光亮闪过蓝天。天上闪出星群，人们打坟上捏了满抱柏枝走回来，又在门口点起草火，硝磺味在满街飘荡。” “除夕晚上，严志和也在地上烧起柏枝，屋里充满柏枝的香味。他抱了一捆芝麻秸来，撒在地上。江涛问:‘爹，这是什么意思?’严志和说:‘这个嘛，让脚把它踩碎。取个‘踩岁’均吉利儿。” “涛他娘点着一把香，虔诚的举过头顶，又低声默念。把香一住住插在门环上，谷囤上、灶台上、牛槽上。提着灯笼，点上蜡碗儿，烧纸箔，磕了头。”(《红旗谱》，中国青年出 版社，第304-30页) 这些都很生动地表现了冀中农村春节的风俗，这些情景不但其他国家没有，就是在中国各个地方，也不尽相同。再如《播火记》中金华出嫁时，“金华娘到集上买了两条猪排骨和两棵双蒂大葱来，用红纸裹好，叫金华带去。”猪排骨说明“离娘骨”的意思，闺女出嫁总算离开娘的身边了。双蒂大葱取个夫妻和好的比喻。金华上车时头上蒙上一个大红包袱，以及金华和大贵拜天地时，别人往金华头上撒玉米和红高粱，婆婆让金华吃“和好面，，晚上二贵闹洞房等情节描写，都透露出当地的风俗人情。(见《播火记》百花出版社3 4-3 5页)
英美文化论文：谈翻译中的案例分析及其文本分析理论
谈翻译中的案例分析及其文本分析理论 一、概述 任何材料的翻译，译前通读全文并进行文本分析，是全面理解源语文本的前提。旅游景点材料，是一种内容包含有地方历史与特色的文本，其文本分析与小说、诗歌、政府报告、产品广告等其他类型的文本分析是否有所不同，还是有某种文本分析模式作为依据呢？德国功能学派第二代的代表人物克里斯蒂安·诺德（Christiane Nord）提出：“我们需要一个能够适用于所有文本类型和文本范例的源语文本分析模式，可以应用于所有的翻译任务。她认为可以建立一个无须参照源语或目标语特征的以翻译为导向的文本分析模式”[1].笔者则认为，一种模式可以起到举一反三的作用，但译者认为分析因素可根据个人主观意愿有所取舍与侧重。这正是本文旨在说明的焦点。 二、文本分析理论 翻译中的文本分析最早源起于德国学者凯瑟琳娜·莱斯（Katharina Reiss）、费米尔（Hans Vermeer）创建的德国翻译功能理论及莱斯的功能文本类型理论。在语言学家布勒语言功能三分法的基础上，莱斯把语言功能与文本联系起来，根据交际功能范畴把文本划分为：信息功能（informative），表达功能（expressive），感召功能（operative）三大文本类型[2]. 在篇章语言学和文本类型理论基础上，诺德提出了翻译的文本分析模式，旨在为译者提供一个分析源语文本的模式，运用于所有的文
本类型和翻译过程。 诺德的翻译导向的文本分析模式强调对源文本的充分理解和准确阐释，解释语言、文本结构及源语言系统规范的关系，为译者选择翻译决策提供可靠的基础[3].相对语篇结构语言学派的文本结构分析，诺德的文本分析模式更为详细全面，对源语文本中的文内外因素进行分析。诺德将源文本中的语言和非语言因素分为“文外因素”和“文内因素”,文外因素包括发送者、发送者意图、接受者、媒介、交际地点、交际时间、交际动机、文本功能八个方面。文内因素包括主题、内容、预设、文本构成、非语言因素、词汇、句子结构、超音段特征八个方面[4].这些因素的排列顺序可以改变，并互相依存，而且其分析是反复进行的，某一因素的分析可能会指引其他因素的分析。 翻译导向的文本分析模式放之四海而皆准，适用于任何的文本分析。因为其模式不变相当具体，对各类翻译问题的解决均有导向的作用。 三、文本分析案例 案例 The Queen of the Adriatic 和 The Majestic Acropo-lis 选自于荷兰作家 Winfried Maas 所编着的英文原版 100Cities of the World 中的两篇城市介绍文章。按照诺德的翻译导向的文本分析模式进行分析。 （一）文本外因素分析 从整体来看，此文本为呼唤型旅游文本，文本实现了唤起读者的
SPSS因子分析经典案例
SPSS因子分析经典案例 因子分析已经被各行业广泛应用，各种案例琳琅满目，以前在百度空间发表过相关文章，是以每到4至6月，这些文章总会被高校毕业生扒拉一遍，也总能收到各种魅惑的留言，因此，有必要再次发布这经典案例以飨读者。 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。 因子分析能做什么？ 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。 案例描述： 高中大家都读过吧，那是一个以成绩论英雄的时代，理科王子、文科小生是时代标签。为什么我们会将数学、物理、化学归并为理科，其他的归并为文科，有没有数据支持？今天我们将用科学的方法找到答案。 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。
(完整版)SPSS因子分析法-例子解释
因子分析的基本概念和步骤 一、因子分析的意义 在研究实际问题时往往希望尽可能多地收集相关变量，以期望能对问题有比较全面、完整的把握和认识。例如，对高等学校科研状况的评价研究，可能会搜集诸如投入科研活动的人数、立项课题数、项目经费、经费支出、结项课题数、发表论文数、发表专著数、获得奖励数等多项指标；再例如，学生综合评价研究中，可能会搜集诸如基础课成绩、专业基础课成绩、专业课成绩、体育等各类课程的成绩以及累计获得各项奖学金的次数等。虽然收集这些数据需要投入许多精力，虽然它们能够较为全面精确地描述事物，但在实际数据建模时，这些变量未必能真正发挥预期的作用，“投入”和“产出”并非呈合理的正比，反而会给统计分析带来很多问题，可以表现在： 计算量的问题 由于收集的变量较多，如果这些变量都参与数据建模，无疑会增加分析过程中的计算工作量。虽然，现在的计算技术已得到了迅猛发展，但高维变量和海量数据仍是不容忽视的。 变量间的相关性问题 收集到的诸多变量之间通常都会存在或多或少的相关性。例如，高校科研状况评价中的立项课题数与项目经费、经费支出等之间会存在较高的相关性；学生综合评价研究中的专业基础课成绩与专业课成绩、获奖学金次数等之间也会存在较高的相关性。而变量之间信息的高度重叠和高度相关会给统计方法的应用带来许多障碍。例如，多元线性回归分析中，如果众多解释变量之间存在较强的相关性，即存在高度的多重共线性，那么会给回归方程的参数估计带来许多麻烦，致使回归方程参数不准确甚至模型不可用等。类似的问题还有很多。 为了解决这些问题，最简单和最直接的解决方案是削减变量的个数，但这必然又会导致信息丢失和信息不完整等问题的产生。为此，人们希望探索一种更为有效的解决方法，它既能大大减少参与数据建模的变量个数，同时也不会造成信息的大量丢失。因子分析正式这样一种能够有效降低变量维数，并已得到广泛应用的分析方法。 因子分析的概念起源于20世纪初Karl Pearson和Charles Spearmen等人关于智力测验的统计分析。目前，因子分析已成功应用于心理学、医学、气象、地址、经济学等领域，并因此促进了理论的不断丰富和完善。 因子分析以最少的信息丢失为前提，将众多的原有变量综合成较少几个综合指标，名为因子。通常，因子有以下几个特点： ↓因子个数远远少于原有变量的个数 原有变量综合成少数几个因子之后，因子将可以替代原有变量参与数据建模，这将大大减少分析过程中的计算工作量。 ↓因子能够反映原有变量的绝大部分信息 因子并不是原有变量的简单取舍，而是原有变量重组后的结果，因此不会造成原有变量信息的大量丢失，并能够代表原有变量的绝大部分信息。 ↓因子之间的线性关系并不显著 由原有变量重组出来的因子之间的线性关系较弱，因子参与数据建模能够有效地解决变量多重共线性等给分析应用带来的诸多问题。 ↓因子具有命名解释性 通常，因子分析产生的因子能够通过各种方式最终获得命名解释性。因子的命名解
SPSS因子分析法例子解释
因子分析的基本概念与步骤 一、因子分析的意义 在研究实际问题时往往希望尽可能多地收集相关变量,以期望能对问题有比较全面、完整的把握与认识。例如,对高等学校科研状况的评价研究,可能会搜集诸如投入科研活动的人数、立项课题数、项目经费、经费支出、结项课题数、发表论文数、发表专著数、获得奖励数等多项指标;再例如,学生综合评价研究中,可能会搜集诸如基础课成绩、专业基础课成绩、专业课成绩、体育等各类课程的成绩以及累计获得各项奖学金的次数等。虽然收集这些数据需要投入许多精力,虽然它们能够较为全面精确地描述事物,但在实际数据建模时,这些变量未必能真正发挥预期的作用,“投入”与“产出”并非呈合理的正比,反而会给统计分析带来很多问题,可以表现在: 计算量的问题 由于收集的变量较多,如果这些变量都参与数据建模,无疑会增加分析过程中的计算工作量。虽然,现在的计算技术已得到了迅猛发展,但高维变量与海量数据仍就是不容忽视的。 变量间的相关性问题 收集到的诸多变量之间通常都会存在或多或少的相关性。例如,高校科研状况评价中的立项课题数与项目经费、经费支出等之间会存在较高的相关性;学生综合评价研究中的专业基础课成绩与专业课成绩、获奖学金次数等之间也会存在较高的相关性。而变量之间信息的高度重叠与高度相关会给统计方法的应用带来许多障碍。例如,多元线性回归分析中,如果众多解释变量之间存在较强的相关性,即存在高度的多重共线性,那么会给回归方程的参数估计带来许多麻烦,致使回归方程参数不准确甚至模型不可用等。类似的问题还有很多。 为了解决这些问题,最简单与最直接的解决方案就是削减变量的个数,但这必然又会导致信息丢失与信息不完整等问题的产生。为此,人们希望探索一种更为有效的解决方法,它既能大大减少参与数据建模的变量个数,同时也不会造成信息的大量丢失。因子分析正式这样一种能够有效降低变量维数,并已得到广泛应用的分析方法。 因子分析的概念起源于20世纪初Karl Pearson与Charles Spearmen等人关于智力测验的统计分析。目前,因子分析已成功应用于心理学、医学、气象、地址、经济学等领域,并因此促进了理论的不断丰富与完善。 因子分析以最少的信息丢失为前提,将众多的原有变量综合成较少几个综合指标,名为因子。通常,因子有以下几个特点: ↓因子个数远远少于原有变量的个数 原有变量综合成少数几个因子之后,因子将可以替代原有变量参与数据建模,这将大大减少分析过程中的计算工作量。 ↓因子能够反映原有变量的绝大部分信息 因子并不就是原有变量的简单取舍,而就是原有变量重组后的结果,因此不会造成原有变量信息的大量丢失,并能够代表原有变量的绝大部分信息。 ↓因子之间的线性关系并不显著 由原有变量重组出来的因子之间的线性关系较弱,因子参与数据建模能够有效地解决变量多重共线性等给分析应用带来的诸多问题。 ↓因子具有命名解释性 通常,因子分析产生的因子能够通过各种方式最终获得命名解释性。因子的命名解释
内容分析法分析案例
内容分析法分析案例 Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】
内容分析法分析案例 ----高考改革对目前的中学教育是否会产生重大影响 一．研究目的 2014年九月四日，教育部发布了《关于深化改革考试招生改革的实施意见》，新一轮高考改革的序幕即将拉开。此次改革力度之大，要求之高都超过了以往任何一次的高考改革，这无疑会让我国未来高考，高校录取以及中学阶段的日常教学产生深远的影响。由此我心中产生疑问-----高考政策的改变会对教育手段产生多大的影响？ 传统的高中教育都是区分文理科的，此次高考改革对各个学科的影响是最直接最明显的。具体表现在以下几个方面：（1）三大门的地位稳中有升，即由以前的三大门+文综（理综）变为现在的三大门+任意三门（历史，地理，生物，物理，化学，政治）。具体分值保持不变，但学生能从自己的兴趣爱好或是擅长的课程中任意搭配挑选三门。其成绩可作为录取时的参考将不再分文科和理科（2）对学校课程设计的影响。新的《意见》规定，除统考的科目外，其他每门学完的课程都是“学完即考”，高考时不必重新再考。在统一高考前已经全部学完。故高三只剩下语文，数学，英语三门。如何减少学生的枯燥感也是在考验学校管理者的编排技巧与智慧。 有关高考的报道一直是社会关注的焦点，尤其是近几年国家对于人才的吸引力度加大，对于高级人才的需求猛增，所以这些话题显得尤为敏感与重要。部分媒体过分夸大高考改革对于某些地区不公平的负面新闻，引起了社会的过度恐慌，不利于社会的稳定与发展。
鉴于此等现实原因和原因的设想，我想特意就高考改革对教育的影响是否正面展开调查，以发现并探讨我国高考改革对现行教育制度的影响，是否存在对部分教育不发达的地区的歧视。 二．研究设计 本研究运用内容分析的方法，以“高考改革的影响”为关键词，在《安徽日报》、《人民日报》、《云南日报》检索出相关文件224篇，最终有效样本为85篇，作为研究分析的样本。选取样本是鉴于这几个报刊能分别代表我国中部地区，党政机关，教育欠发达地区的媒体报道现状。旨在让本研究在地域，深度，广度等方面更加准确。 三．样本文献的统计与分析 我对最终进入样本的85篇样本，由于时间有限，采用粗读样本的方式并对有教育方式改变的样本进行登记，并分别计算其占所在有效样本容量的百分比，如表 四．研究结论 通过内容分析法对高考改革是否对教育产生影响，得出以下结论：
【精品管理学】spss因子分析案例 共(13页)
[例11-1]下表资料为25名健康人的7项生化检验结果，7项生化检验指标依次命名为X1至X7，请对该资料进行因子分析。
图 ???对话框（图框。 图 钮返回 图11.3?描述性指标选择对话框 ???点击Extraction...钮，弹出FactorAnalysis:Extraction对话框（图11.4），系统提供如下因子提取方法： 图11.4?因子提取方法选择对话框 ???Principalcomponents：主成分分析法；
???Unweightedleastsquares：未加权最小平方法； ???Generalizedleastsquares：综合最小平方法； ???Maximumlikelihood：极大似然估计法； ???Principalaxisfactoring：主轴因子法； ???Alphafactoring：α因子法； ???对话框。 ???5种因图 ???旋转的目的是为了获得简单结构，以帮助我们解释因子。本例选正交旋转法，之后点击Continue钮返回FactorAnalysis对话框。 ???点击Scores...钮，弹出弹出FactorAnalysis:Scores对话框（图11.6），系统提供3种估计因子得分系数的方法，本例选Regression（回归因子得分），之后点击Continue钮返回FactorAnalysis对话框，再点击OK钮即完成分析。
图11.6?估计因子分方法对话框? ?11.2.3?结果解释 ??在输出结果窗口中将看到如下统计数据： ??系统首先输出各变量的均数（Mean）与标准差（StdDev），并显示共有25例观察单位进入分析；接着输出相关系数矩阵（CorrelationMatrix），经Bartlett检验表明：Bartlett值=326.28484，P<0.0001，即相关矩阵不是一个单位矩阵，故考虑进行因子分析。 好。今KMO值 NumberofCases?=?????25 CorrelationMatrix: X1???????X2???????X3???????X4???????X5???????X6???????X7 X1????????1.00000 X2?????????.58026??1.00000
最新内容分析法案例
内容分析法案例
内容分析法案例 优秀教案的特征 内容提要：教案是教学实践活动的蓝图，它直接影响着教学效果的优劣。本研究通过对优秀教案的分析，发现我国中小学教师的优秀教案的结构特征主要有：比较全面的教学目的分析；简要的重点、难点分析；具体的教学准备；明确的阶段程序；合理的板书设计。美中不足的是：对学生情况分析不够；忽视教学方法的选择；教学方法单一。 关键词：优秀教案结构特征内容分析 一、研究目的 教案，是教师为有效进行教学活动而事先设计的工作蓝图。具体说来，教案是指教师以现代教学理论为基础，依据教学对象的特点和教师自己的教学观念、教学经验、教学风格，运用系统的观点与方法，分析教学中的问题和需要，确定教学目标，建立解决问题的步骤，合理组合和安排各种教学要素，为优化教学效果而制定的实施方案。教案是教师备课形成的成果。科学、合理的教案设计是有序、高效的教学实践活动的基础，亦即备好课是上好课的
基础。具体说来，教案在教学实践中具有如下五方面的作用１： １、指导性。教案是教师为组织和指导教学活动而精心设计的施教蓝图，教师有关下一步教学活动的一切设想，如将要达到的目标，所要完成的任务，采取的各种教学措施等均已反映在教案中。因此，教案就成为指导教师教学的基本依据，教学活动的每个步骤，每个环节，都将受到教学方案的约束和控制。 ２、统整性。教学是由多种教学要素组成的一个复杂系统。教案就是对这诸要素的系统安排与组合。 ３、操作性。良好的教案设计对教学内容的选择、教学方法的运用、教学时间的分配等都作出了具体明确的规定和安排。这一系列的安排都带有极强的可操作性，成为教师组织教学的可行依据。 ４、预演性。教师备课、写教案的过程，实质上就是实际教学活动的每个环节、每个步骤在教师头脑中的预演过程。它能使教师如临真实教学情境，对教学活动的每一细节周密考虑，仔细策划，为教学活动的顺利进行提供可靠保证。 ５、突显性。教师在设计教学方案时，可以有目的、有重点地突出一种或几种教学要素，以达到特定的教学目的。
因子分析理论与案例
因子分析理论与案例 一、 因子分析原理 因子分析是一种将多变量化简的多元统计方法，它可以看作是主成份分析的推广。因子分析的目的是分解原始变量，从中归纳出潜在的“类别”，相关性较强的变量归为一类，不同类间的变量的相关性则较低。每类变量代表了一个“共同因子”，即一种内在结构（联系）。因子分析就是寻找这种内在结构（联系）的方法。 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。 （一）模型 主要模型形式： (2)矩阵型式 ??????????????+??????????????????????????=??????????????p m pm p p m m p F F F a a a a a a a a a X X X εεε 212121 22221 1121121 （二）相关概念解释 ???????++++=++++=++++=p m pm p p m m m m F a F a F a X F a F a F a X F a F a F a X εεε 22211222221212112121111)1(展开式m 1m X A F +p 1p m m 1p 11m p 2 Cov F 0103D F I F F =1. 01ε ε=????≤?? ?= ? ???简记为:（） ()() ()且满足：）) (,)=) ()=即不相关且方差
1、因子载荷 a ij 称为因子载荷（实际上是权数）。 因子载荷的统计意义：就是第i 个变量与第j 个公共因子的相关系数，即表示变量xi 依赖于Fj 的份量（比重），心理学家将它称为载荷。 2、变量共同度 3、方差贡献率 方差贡献率指的是公因子对于自变量的每一分量所提供的方差总和，它是衡量公因子相对重要程度的指标。通常情况下，我们将因子载荷矩阵的所有方差贡献率计算出来并按照大小排序，从而提炼出最具影响力的因子。 二、 主要计算方法及步骤 （一）方法说明 1、因子载荷矩阵估计方法 因子载荷的求解方法主要有主成分法，主轴因子旋转法和极大似然法。主成分法指在进行因子分析之前先对数据进行主成分分析，把前几个主成分作为未旋转的公因子，但是此种方法得到的特殊因子间并不相互独立，当变量的共同度较大时，特殊因子所起的作用较小，它们之间的相关性可以忽略。 主轴因子法与主成分分析方法类似，都是都分析矩阵的结构入手，主轴因子 i m 22i ij j 1i i11i22im m i 22i i11im m i 2222 i1i2im i 22 i i 22i i i X A i h a i 1,,p X a F +a F ++a F +Var X a Var F a Var F Var a a a h X 1h εεσσσ====++++=+=+∑变量的共同度——因子载荷阵中第行元素的平方和，即： 为了说明他的统计意义，将下式两边求方差，即（）=（）++（）+（）=由于已经标准化了，所以有：
案例分析法
案例分析法 案例分析法（Case Analysis Method），又称个案研究法 目录 [隐藏] ? 1 案例分析法的背景说明 ? 2 什么是案例分析法 ? 3 案例分析法的具体操作 ? 4 案例分析法的实施要点 ? 5 案例分析法的特别提醒 6 案例分析法案例分析 o 6.1 案例一：案例分析法在经济法教学中的应用 [1] ?7 参考文献 [编辑] 案例分析法的背景说明 案例分析法（Case Analysis Method）由哈佛大学于1880年开发完成，后被哈佛商学院用于培养高级经理和管理精英的教育实践，逐渐发展今天的“案例分析法”。 哈佛大学的“案例分析法”，开始发展成今天的“案例分析法”。 哈佛大学的“案例分析法”，开始时只是作为一种教育技法用于高级经理人及商业政策的
相关教育实践中，后来被许多公司借鉴过来成为用于培养公司企业得力员工的一种重要方法。 通过使用这种方法对员工进行培训，能明显地增加员工对公司各项业务的了解，培养员工间良好的人际关系，提高员工解决问题的能力，增加公司的凝聚力。 [编辑] 什么是案例分析法 案例分析法是指把实际工作中出现的问题作为案例，交给受训学员研究分析，培养学员们的分析能力、判断能力、解决问题及执行业务能力的培训方法，具体说来： ?培训对象：新进员工、管理者、经营干部、后备人员等阶层员工均适用； ?培训目标：提高学员解决问题的综合能力，使他们在以后的工作中出色地解决各类问题； ?培训内容：案例分析法及学习事物能力、观察能力、适应新情况能力、执行业务操作能力的培训； ?培训方式：会议讨论方式； ?培训时间：220分钟左右。 [编辑] 案例分析法的具体操作 1、准备阶段 1）负责人（一般由培训指导员、主持人担任）确定培训课程的具体目的、内容、范围及对象。 2）从平常收集的资料中选择恰当的案例作为讨论的个案，个案的范围应视培训对象而定。 3）确定会议室、会议时间，制定培训计划。 4）指导员应准备下列知识：个案研究法的操作方法，在实际应用中应注意的问题，讨论前个案的选择标准，讨论后如何总结问题。
内容分析法案例
内容分析法案例 优秀教案的特征 内容提要：教案是教学实践活动的蓝图，它直接影响着教学效果的优劣。本研究通过对优秀教案的分析，发现我国中小学教师的优秀教案的结构特征主要有：比较全面的教学目的分析；简要的重点、难点分析；具体的教学准备；明确的阶段程序；合理的板书设计。美中不足的是：对学生情况分析不够；忽视教学方法的选择；教学方法单一。 关键词：优秀教案结构特征内容分析 一、研究目的 教案，是教师为有效进行教学活动而事先设计的工作蓝图。具体说来，教案是指教师以现代教学理论为基础，依据教学对象的特点和教师自己的教学观念、教学经验、教学风格，运用系统的观点与方法，分析教学中的问题和需要，确定教学目标，建立解决问题的步骤，合理组合和安排各种教学要素，为优化教学效果而制定的实施方案。教案是教师备课形成的成果。科学、合理的教案设计是有序、高效的教学实践活动的基础，亦即备好课是上好课的基础。具体说来，教案在教学实践中具有如下五方面的作用１：
１、指导性。教案是教师为组织和指导教学活动而精心设计的施教蓝图，教师有关下一步教学活动的一切设想，如将要达到的目标，所要完成的任务，采取的各种教学措施等均已反映在教案中。因此，教案就成为指导教师教学的基本依据，教学活动的每个步骤，每个环节，都将受到教学方案的约束和控制。 ２、统整性。教学是由多种教学要素组成的一个复杂系统。教案就是对这诸要素的系统安排与组合。 ３、操作性。良好的教案设计对教学内容的选择、教学方法的运用、教学时间的分配等都作出了具体明确的规定和安排。这一系列的安排都带有极强的可操作性，成为教师组织教学的可行依据。 ４、预演性。教师备课、写教案的过程，实质上就是实际教学活动的每个环节、每个步骤在教师头脑中的预演过程。它能使教师如临真实教学情境，对教学活动的每一细节周密考虑，仔细策划，为教学活动的顺利进行提供可靠保证。 ５、突显性。教师在设计教学方案时，可以有目的、有重点地突出一种或几种教学要素，以达到特定的教学目的。 教案是教师施教的蓝图。教案对教学活动及其效果的影响是直接的、甚或是决定性的。只有设计出科学、合理的优秀教案，才能不断改善教学实践，提高教学质量。本研究的目的就是通过对我国中小学教师中的优秀教案进行内容分