几种分析法的优缺点
原子发射光谱法和原子吸收光谱法的优缺点
原子发射光谱法（Atomic Emission Spectroscopy，AES）和原子吸收光谱法（Atomic Absorption Spectroscopy，AAS）是常用的分析方法，它们利用原子在能量激发下发射或吸收特定波长的光线来确定样品中的元素含量。
以下是它们的优缺点比较：一、原子发射光谱法优点：1. 灵敏度高：原子在激发后能发出强烈的荧光，使得检测灵敏度高。
2. 分辨率高：能够分离出元素的不同能级，对于元素的多种化合价态也有很好的分辨率。
3. 多元素分析：可以同时分析多种元素，适用于复杂样品。
4. 快速：仅需要几分钟即可得到结果。
缺点：1. 形成荧光需要外部能量输入，易受分析环境影响，如气体的压力和温度等。
2. 需要专业人员操作：仪器复杂，需要专业的技术人员进行操作和维护。
3. 样品处理复杂：由于样品需要被分解为原子态，因此需要严格的前处理过程。
4. 不能定量：由于荧光强度与供能的原子数不成比例，因此不能直接定量。
二、原子吸收光谱法优点：1. 灵敏度高：具有极高的检测灵敏度，尤其适用于微量元素的分析。
2. 定量性好：由于原子吸收的强度与元素浓度呈线性关系，因此可以直接定量。
3. 选择性好：由于不同元素的吸收谱线是独立的，因此可以区分不同元素。
4. 不受环境影响：对于气体和液体样品，只需要进行简单的前处理即可进行分析。
缺点：1. 只能测量单一元素：每个元素只有一个特定的吸收波长，因此只能测量一个元素。
2. 影响灵敏度的因素多：灵敏度受到多种因素影响，如化学基质等。
3. 仅限于溶液测量：由于需要将样品转化为气态原子，因此只适用于溶液样品。
4. 仪器复杂：仪器需要精密的光学部件以保证精确的测量结果。
无论是原子发射光谱法还是原子吸收光谱法，都有其独特的优点和缺点。
在选择分析方法时，需要考虑样品类型、分析目标和实验室条件等因素，并综合评估各种分析方法的优缺点，以选择最适合的方法。
工作分析的方法及优缺点
工作分析的方法及优缺点一般而言，工作分析的方法可以分为职务定向方法和行为定向方法。
前者相对静态地描述和分析职务的特征，收集各种有关“工作描述”一类的材料；后者集中于与“工作要求”相适应的工作行为，属于相对动态的分析。
关键事件法就是一种常用的行为定向方法。
这种方法要求管理人员、员工以及其他熟悉工作职务的人员记录工作行为中的“关键事件”——使工作成功或者失败的行为特征或事件。
在大量收集关键事件以后，可以对它们作出分析，并总结出职务的关键特征和行为要求。
关键事件法既能获得有关职务的静态信息，也可以了解职务的动态特。
主要方法如下：一、访谈分析法访谈法又称面谈法，是一种应用最为广泛的职务分析方法。
是指工作分析人员就某一职务或职位面对面地询问任职者、主管、专家等人对工作的意见和看法。
在一般情况下，应用访谈法时可以以标准化方谈格式记录，目的是便于控制访谈内容及对同一职务不同任职者的回答相互比较。
1.访谈法的优点：①可以结合工作者的工作态度与工作动机等较深层次的内容有比较详细的了解；②运用面广，能够简单而迅速地收集多方面的工作资料；③使工作分析人员了解到短期内直接观察法不容易发现的情况，有助于管理者发现问题；④为任职者解释工作分析的必要性及功能；⑤有助于与员工沟通，缓解工作压力。
2.访谈法的缺点：①访谈法要专门的技巧，需要受过专门训练的工作分析专业人员；②比较费精力费时间，工作成本较高；③收集的信息往往已经扭曲和失真；④访谈法易被员工认为是其工作业绩考核或薪酬调整的依据，所以他们会故意夸大或弱化某些职责。
3.工作分析的访谈内容：访谈法广泛运用于以确定工作任务和责任为目的的情况。
访谈的内容主要是得到任职者四个方面的信息：①工作目标：组织为什么设置这个工作岗位，并根据什么给予报偿。
②工作的范围与性质（面谈的内容）：工作在组织中的关系，所需的一般技术知识、管理知识和人际关系知识，需要解决问题的性质及自主权，工作在多大范围内进行，员工行为的最终结果如何度量。
20种方法比较(含优缺点)
对关键事件的观察和记录费时费 力，能做定性分析，不能作定量分 析。不能具体区分工作行为的重要 性程度，很难使用该方法在员工之 间进行比较。 容易使考评者试图揣测纳降描述是 积极的，纳降描述是消极的；本法 难以在企业人力资源开发方面发挥 作用，最终的考评结果不会反馈给 个人。
设计和实施费用高，费时费力。
管理评价中心20世纪50年代由美国电话电 报公司摩西博士在总结二战期间美军战略后 勤局利用情景模拟法测评选聘敌后情报人员 的成功经验基础上，开发并推广使用的一套 主要适合评估经营管理特性的科学技术方法 和规范化程序体系。管理评价中心法是用于 评价、考核和选拔管理人员的方法，该方法 的核心手段是情景模拟测验，即把应试者置 于模拟的工作情景中，让他们进行某些规定 的工作或活动，考官对他们的行为表现作出 观察和评价，以此作为鉴定、选拔管理人员 的依据
选择排列法也称交替排列法，是简单排 列法的进一步推广。
成对比较法也称配对比较法、两两比较法等。 强制分布法也称强迫分配法、硬性分布法
采用本法时，不仅上级可以直接完成排序 工作，还可将其扩展到自我考评、同级考 评和下级考评等其他考评的方式之中。
能够发现每个员工在哪些方面存在明显的不足 和差距 可以避免考评者过分严厉或过分宽容的情况发 生 人员范围不大、数目不多的情况下宜采 用本方法
只能把员工分为有限的几种类别 别，难以具体比较员工差别，也不 能在诊断工作问题时提供准确可靠 由于受考评者的文字水平，实际参 与考评的时间和精力的限制，使其 可靠性和准确性打大折扣。
2
考评者能描述出下属员工的特点、长处和 结构式叙述法 采用一中预先设计的结构 不足，并根据自己的观察分析和判断，对 性的表格，由考评者按照各个项目的要 其提出建设性的意见和建议。该法简单易 求，以文字对员工的行为作出描述的考 行，特别是要有被考评者的参与，使其正 评方法。 确性有所提高 关键事件法也称重要事件法，是由美国 学者福莱·诺格（John C. Flanagan） 为考评者提供了客观的事实依据，考评内 和伯恩斯（Baras）在1954年共同创立的 容不是员工的短期表现，而是一年内整体 的。关键事件法对事不对人，以事实为 表现；以事实为依据，保存了动态的关键 依据。考核者不仅要注重对行为本身的 事件记录，可以全面下属是如何消除不良 评价，还要考虑行为的情境，关键事件 绩效、如何改进和提高绩效的。 法考评的内容是下属特定的行为，而不 行为导向型客观考评方法就是根据一定的 是他的品质和个性特征。 强迫选择法（强制选择业绩法），考评 可以避免考评者的趋中倾向、过宽倾向、 客观评价标准对员工进行评价的方法。优 者必须从3—4个描述员工某一方面的行 晕轮效应或其他常见的偏误。不但可以考 点:是与组织的战略联系较为紧密，向员工 为表现的项目中选择一项（有时选两 评特殊工作行为的表现，也可适用于企业 提供明确的绩效指导和反馈；使用这一技 项）内容做为单项考评结果。该方法是 更宽泛的不同类别人员的绩效描述与考评 术的人也参与了开发和设计，所以可接受 定量化的考评方法。 。 程度较高。 行为锚定位等级评价法（行为定位法、 行为决定性等级量表法或行为等级法） 对员工绩效考评更加精确，绩效考评标准 成为定位法、行为决定性等级量表法或 更加明确。具有良好的反馈功能，对同一 行为定位等级法，是由美国学者P.C.史 个对象进行不同时间段的考评，能够明显 密斯（P.C.Smith）和德尔(L.Kendall) 提高考评的连贯性和可靠性，考核的维度 于20世纪60年代提出。该方法是关键事 清晰，各绩效要素的相对独立性强，有利 件法的进一步的拓展和应用。将关键事 于综合评价判断。 件和等级评价有效地结合在一起
工作分析的方法及优缺点
工作分析的方法及优缺点一般而言，工作分析的方法可以分为职务定向方法和行为定向方法。
前者相对静态地描述和分析职务的特征，收集各种有关“工作描述”一类的材料；后者集中于与“工作要求”相适应的工作行为，属于相对动态的分析。
关键事件法就是一种常用的行为定向方法。
这种方法要求管理人员、员工以及其他熟悉工作职务的人员记录工作行为中的“关键事件”——使工作成功或者失败的行为特征或事件。
在大量收集关键事件以后，可以对它们作出分析，并总结出职务的关键特征和行为要求。
关键事件法既能获得有关职务的静态信息，也可以了解职务的动态特。
主要方法如下：一、访谈分析法访谈法又称面谈法，是一种应用最为广泛的职务分析方法。
是指工作分析人员就某一职务或职位面对面地询问任职者、主管、专家等人对工作的意见和看法。
在一般情况下，应用访谈法时可以以标准化方谈格式记录，目的是便于控制访谈内容及对同一职务不同任职者的回答相互比较。
1.访谈法的优点：①可以结合工作者的工作态度与工作动机等较深层次的内容有比较详细的了解；②运用面广，能够简单而迅速地收集多方面的工作资料；③使工作分析人员了解到短期内直接观察法不容易发现的情况，有助于管理者发现问题；④为任职者解释工作分析的必要性及功能；⑤有助于与员工沟通，缓解工作压力。
2.访谈法的缺点：①访谈法要专门的技巧，需要受过专门训练的工作分析专业人员；②比较费精力费时间，工作成本较高；③收集的信息往往已经扭曲和失真；④访谈法易被员工认为是其工作业绩考核或薪酬调整的依据，所以他们会故意夸大或弱化某些职责。
3.工作分析的访谈内容：访谈法广泛运用于以确定工作任务和责任为目的的情况。
访谈的内容主要是得到任职者四个方面的信息：①工作目标：组织为什么设置这个工作岗位，并根据什么给予报偿。
②工作的范围与性质（面谈的内容）：工作在组织中的关系，所需的一般技术知识、管理知识和人际关系知识，需要解决问题的性质及自主权，工作在多大范围内进行，员工行为的最终结果如何度量。
管理学分析方法
管理学分析方法管理学是研究组织与管理的科学，广泛涉及到各种组织和管理问题，如领导力、决策、组织结构等。
为了有效解决这些问题，人们常常借助于各种管理学分析方法。
本文将介绍几种常用的管理学分析方法，并分析它们的应用场景和优缺点。
一、SWOT分析法SWOT分析法是管理学中常用的一种方法，它通过对组织内外环境的分析，找出组织的优势、劣势、机会和威胁，以制定相应的战略和行动计划。
优势：SWOT分析法能够全面客观地评估组织的内外环境，有助于发现和利用组织的优势，把握机遇，同时也能够识别劣势和威胁，采取相应的对策。
劣势：SWOT分析法只是通过收集和整理信息来进行分析，缺乏具体的量化指标，容易受主观因素的影响。
此外，SWOT分析法对信息的获取和整理要求较高，需要耗费较多的时间和人力资源。
二、鱼骨图分析法鱼骨图分析法，也称为因果图或Ishikawa图，是一种将问题和问题的可能原因进行有序分类的方法。
通过将问题分解为多个有关因素，并进行因素之间的关联分析，可以找出影响问题的主要原因。
优势：鱼骨图分析法能够将复杂的问题分解为若干有关因素，使问题的原因和关系更加清晰明了。
同时，它还能够促进团队合作和讨论，激发创造性思维，找出解决问题的有效方法。
劣势：鱼骨图分析法在理论上较为简单，但在实践中需要对问题和因素进行准确的分类，有时容易出现主观判断的偏差。
此外，鱼骨图分析法对团队的组织和沟通能力要求较高，需要进行有效的协调和合作。
三、ABC分析法ABC分析法是一种根据物品价值或重要性对物品进行分类和排序的方法，便于管理者合理分配资源，优化管理效益。
通常将物品分为A 类、B类和C类。
优势：ABC分析法能够帮助管理者快速识别出最重要和最有价值的物品，重点关注和管理。
通过针对不同类别物品的不同管理策略，能够提高管理效率，并有效降低成本。
劣势：ABC分析法只是将物品进行简单分类，没有考虑其他关键因素，如需求变化、供应风险等。
此外，ABC分析法需要对物品的价值和重要性进行细致的调查和评估，需要耗费较多的精力和时间。
简述风险识别的方法及其优缺点
简述风险识别的方法及其优缺点
1.SWOT分析法：SWOT分析法通过分析企业的优势、劣势、机会和威胁，识别潜在的风险。
其优点在于能够全面了解企业的内部和外部环境，缺点在于可能忽略了一些具体的细节问题。
2. 质量管理方法：质量管理方法通过分析产品或服务的质量问题，识别可能存在的风险。
其优点在于重视细节和质量问题，缺点在于可能忽略了其他方面的风险。
3. 利益相关者方法：利益相关者方法通过识别和分析利益相关者的需求和期望，识别潜在的风险。
其优点在于能够充分考虑各方利益，缺点在于可能忽略了其他方面的风险。
4. 专家访谈法：专家访谈法通过采访领域内的专家，识别潜在的风险。
其优点在于能够获取专业的意见和建议，缺点在于可能受到专家主观态度和认识的影响。
综上所述，不同的风险识别方法各有优缺点，应根据具体情况选择合适的方法进行风险识别。
同时，应综合考虑多种方法，以获取更全面和准确的风险情况。
- 1 -。
四种分析方法优缺点
一、各个分析方法的优缺点1．主成分分析优缺点：优点：1）可以消除各个变量之间相关影响因为主成分分析在对原指标变量进行变换后形成了彼此相互独立的主成分，而且实践证明指标之间相关程度越高，主成分分析效果越好。
2）可减少指标选择的工作量对于其它评价方法，由于难以消除评价指标间的相关影响，所以选择指标时要花费不少精力，而主成分分析由于可以消除这种相关影响，所以在指标选择上相对容易些。
3）当评级指标较多时还可以在保留绝大部分信息的情况下用少数几个综合指标代替原指标进行分析主成分分析中各主成分是按方差大小依次排列顺序的，在分析问题时，可以舍弃一部分主成分，只取前后方差较大的几个主成分来代表原变量，从而减少了计算工作量。
4）在综合评价函数中，各主成分的权数为其贡献率，它反映了该主成分包含原始数据的信息量占全部信息量的比重，这样确定权数是客观的、合理的，它克服了某些评价方法中认为确定权数的缺陷。
5）这种方法的计算比较规范，便于在计算机上实现，还可以利用专门的软件。
缺点：1）在主成分分析中，我们首先应保证所提取的前几个主成分的累计贡献率达到一个较高的水平（即变量降维后的信息量须保持在一个较高水平上），其次对这些被提取的主成分必须都能够给出符合实际背景和意义的解释（否则主成分将空有信息量而无实际含义）。
2）主成分的解释其含义一般多少带有点模糊性，不像原始变量的含义那么清楚、确切，这是变量降维过程中不得不付出的代价。
因此，提取的主成分个数m通常应明显小于原始变量个数p（除非p本身较小），否则维数降低的“利”可能抵不过主成分含义不如原始变量清楚的“弊”。
2．多元线性回归优缺点：1）优点：方法简单，可以计算出唯一的结果，提高预测方程式的效果2）缺点：有时候在回归分析中，选用何种因子和该因子采用何种表达式只是一种推测，这影响了某些因子的不可测性，使得回归分析在某些情况下受到限制。
3.层次分析法的优缺点：优点：１）系统性的分析方法２）简洁实用的决策方法３）所需定量数据信息较少缺点：１）不能为决策提供新方案２）定量数据较少，定性成分多，不易令人信服３）指标过多时数据统计量大，且权重难以确定４.博弈论的优缺点1.优点：博弈论是描述和研宄行为者之间策略相互依存和相互作用的一种决策理论。
7种员工绩效评估方法的优缺点分析
7种员工绩效评估方法的优缺点分析标题一：目标管理法的优缺点分析绩效评估中的目标管理法是一种以设定工作目标为核心的绩效评估方法。
它通过制定具体的目标和可衡量的指标来评估员工的绩效表现。
这种方法的优点包括：1.有效的激励机制。
目标管理法可以激发员工的工作积极性和动力，使其感到自己的工作变得更加有意义和具有挑战。
2.提高员工的自我管理能力。
通过目标管理法，员工可以更好地了解自己的工作任务和工作目标，并进行自我管理，从而提高自身的管理能力。
3.简单易行。
目标管理法的评价标准明确，适用范围广，因此易于实施。
但是目标管理法也存在一些缺点：1.过于侧重于短期目标。
目标管理法通常注重员工的短期表现，忽略了员工的长远发展。
2.目标制定困难。
目标制定需要考虑多种因素，包括个人能力、员工经验、市场环境等等，制定难度较大。
3.目标划分模糊。
对于有些岗位而言，难以明确划分出具体的目标，难以进行绩效评估。
综上所述，目标管理法是一种有效的绩效评估方法，尤其适用于强调绩效导向的企业。
但是，其实施存在的困难也不容忽视。
标题二：360度评估法的优缺点分析360度评估法是将员工的评估和反馈由多个参与者共同完成的评估方法。
这些参与人包括同事、下属、上级和客户。
它有以下优点：1.更全面的评估。
360评估法可以在不同角度和维度下全面评估员工绩效表现，得出更加真实、客观的评估结果。
2.增加员工反馈性。
360度评估法的自评和多角度评价可以使员工对自身出现问题有更多的反思和改进动力。
3.建立更好的员工关系。
360度评估法可以通过增加员工之间的互动和了解，建立更好的员工关系。
然而，360度评估法也存在一些缺点：1.基于过于主观的观念。
360度评估法的参与者可能会出现主观偏见，导致评估结果不准确。
2.实施成本较高。
由于需要多个参与者的反馈和评估，因此，360度评估法的实施成本较高。
3.难以处理矛盾和不和谐。
当互相抵触和意见不和的员工参与时，可能会阻碍出真实、客观的评估结果。
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主成分分析就是将多项指标转化为少数几项综合指标,用综合指标来解释
多变量的方差- 协方差结构。
综合指标即为主成分。
所得出的少数几个主成分，要尽可能多地保留原始变量的信息，且彼此不相关。
因子分析是研究如何以最少的信息丢失，将众多原始变量浓缩成少数几个因子变量，以及如何使因子变量具有较强的可解释性的一种多元统计分析方法。
聚类分析是依据实验数据本身所具有的定性或定量的特征来对大量的数据迚行分组归类以了解数据集的内在结构，并且对每一个数据集迚行描述的过程。
其主要依据是聚到同一个数据集中的样本应该彼此相似，而属于不同组的样本应该足够不相似。
三种分析方法既有区别也有联系，本文力图将三者的异同迚行比较，并举例说明三者在实际应用中的联系,以期为更好地利用这些高级统计方法为
研究所用有所裨益。
二、基本思想的异同
(一) 共同点
主成分分析法和因子分析法都是用少数的几个变量(因子) 来综合反映原始变量(因子) 的主要信息，变量虽然较原始变量少，但所包含的信息量却占原始信息的85 %以上，所以即使用少数的几个新变量，可信度也很高，也可以有效地解释问题。
并且新的变量彼此间互不相关，消除了多重共线性。
这两种分析法得出的新变量，并不是原始变量筛选后剩余的变量。
在主成分分析中，最终确定的新变量是原始变量的线性组合，如原始变量为x1 ，x2 ，. . . ，x3 ，经过坐标变换，将原有的p个相关变量xi 作线性变换，每个主成分都是由原有p 个变量线性组合得到。
在诸多主成分Zi 中，Z1 在方差中占的比重最大，说明它综合原有变量的能力最强，越往后主成分在方差中的比重也小，综合原信息的能力越弱。
因子分析是要利用少数几个公共因子去解释较多个要观测变量中存在的复杂关系，它不是对原始变量的重新组合，而是对原始变量迚行分解，分解为公共因子与特殊因子两部分。
公共因子是由所有变量共同具有的少数几个因子；特殊因子是每个原始变量独自具有的因子。
对新产生的主成分变量及因子变量计算其得分，
就可以将主成分得分或因子得分代替原始变量迚行迚一步的分析，因为主成分变量及因子变量比原始变量少了许多，所以起到了降维的作用，为我们处理数据降低了难度。
聚类分析的基本思想是: 采用多变量的统计值，定量地确定相互之间的亲疏关系，考虑对象多因素的联系和主导作用，按它们亲疏差异程度，归入不同的分类中一元，使分类更具客观实际并能反映事物的内在必然联系。
也就是说，聚类分析是把研究对象视作多维空间中的许多点，并合理地分成若干类，因此它是一种根据变量域之间的相似性而逐步归群成类的方法，它能客观地反映这些变量或区域之间的内在组合关系[3 ]。
，分析的结果为群集。
对向量聚类后，我们对数据的处理难度也自然降低，所以从某种意义上说，聚类分析也起到了降维的作用。
(二) 不同之处
主成分分析是研究如何通过少数几个主成分来解释多变量的方差一协方差结构的分析方法，也就是求出少数几个主成分(变量) ，使它们尽可能多地保留原始变量的信息，且彼此不相关。
它是一种数学变换方法，即把给定的一组变量通过线性变换，转换为一组不相关的变量(两两相关系数为0 ，或样本向量彼此相互垂直的随机变量) ，在这种变换中，保持变量的总方差(方差之和) 不变，同时具有最大方差，称为第一主成分；具有次大方差，称为第二主成分。
依次类推。
若共有p 个变量，实际应用中一般不是找p 个主成分，而是找出m (m < p) 个主成分就够了，只要这m 个主成分能反映原来所有变量的绝大部分的方差。
主成分分析可以作为因子分析的一种方法出现。
因子分析是寻找潜在的起支配作用的因子模型的方法。
因子分析是根据相关性大小把变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，但不同的组的变量相关性较低，每组变量代表一个基本结构，这个基本结构称为公共因子。
对于所研究的问题就可试图用最少个数的不可测的所谓公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一分量。
通过因子分析得来的新变量是对每个原始变量迚行内部剖析。
因子分析不是对原始变量的重新组合，而是对原始变量迚行分解，分解为公共因子和特殊因子两部分。
具
体地说，就是要找出某个问题中可直接测量的具有一定相关性的诸指标，如何受少数几个在专业中有意义、又不可直接测量到、且相对独立的因子支配的规律，从而可用各指标的测定来间接确定各因子的状态。
因子分析只能解释部分变异，主成分分析能解释所有变异。
聚类分析算法是给定m 维空间R 中的n 个向量，把每个向量归属到k 个聚类中的某一个，使得每一个向量与其聚类中心的距离最小。
聚类可以理解为: 类内的相关性尽量大，类间相关性尽量小。
聚类问题作为一种无指导的学习问题，目的在于通过把原来的对象集合分成相似的组或簇，来获得某种内在的数据规律。
从三类分析的基本思想可以看出，聚类分析中并没于产生新变量，但是主成分分析和因子分析都产生了新变量。
三、数据标准化的比较
主成分分析中为了消除量纲和数量级，通常需要将原始数据迚行标准化，将其转化为均值为0方差为1 的无量纲数据。
而因子分析在这方面要求不是太高，因为在因子分析中可以通过主因子法、加权最小二乘法、不加权最小二乘法、重心法等很多解法来求因子变量，并且因子变量是每一个变量的内部影响变量，它的求解与原始变量是否同量纲关系并不太大，当然在采用主成分法求因子变量时，仍需标准化。
不过在实际应用的过程中，为了尽量避免量纲或数量级的影响，建议在使用因子分析前还是要迚行数据标准化。
在构造因子变量时采用的是主成分分析方法，主要将指标值先迚行标准化处理得到协方差矩阵，即相关矩阵和对应的特征值与特征向量，然后构造综合评价函数迚行评价。
聚类分析中如果参与聚类的变量的量纲不同会导致错误的聚类结果。
因此在聚类过程迚行之前必须对变量值迚行标准化，即消除量纲的影响。
不同方法迚行标准化，会导致不同的聚类结果要注意变量的分布。
如果是正态分布应该采用z 分数法。
四、应用中的优缺点比较
(一) 主成分分析
1、优点
首先它利用降维技术用少数几个综合变量来代替原始多个变量，这些综合变量集中了原始变量的大部分信息。
其次它通过计算综合主成分函数得分，对客观经济现象迚行科学评价。
再次它在应用上侧重于信息贡献影响力综合评价。
2、缺点
当主成分的因子负荷的符号有正有负时，综合评价函数意义就不明确。
命名清晰性低。
(二) 因子分析
1、优点
第一它不是对原有变量的取舍，而是根据原始变量的信息迚行重新组合，找出影响变量的共同因子，化简数据；第二，它通过旋转使得因子变量更具有可解释性，命名清晰性高。
2、缺点
在计算因子得分时，采用的是最小二乘法，此法有时可能会失效。
(三) 聚类分析
1、优点
聚类分析模型的优点就是直观，结论形式简明。
2、缺点
在样本量较大时，要获得聚类结论有一定困难。
由于相似系数是根据被试的反映来建立反映被试间内在联系的指标，而实践中有时尽管从被试反映所得出的数据中发现他们之间有紧密的关系，但事物之间却无任何内在联系，此时，如果根据距离或相似系数得出聚类分析的结果，显然是不适当的，但是，聚类分析模型本身却无法识别这类错误。