基于皮尔逊系数的管制仿真训练数据独立化与因子分析下的数据可视化研究

摘要

为解决管制仿真训练的指标重复性评分问题,文中基于皮尔逊相关系数进行指标关系研究,利用显著水平进行检验,并对评分数值算法进行修正。文中提取云端小程序评分数据库4162项,以因子分析理论为研究方法,采用主成分分析法进行因子载荷阵求解,并使用正交旋转法扩大载荷值,合理解释公共因子,建立管制学员素质能力模型,实现数据可视化。研究结果显示,去关联性后的指标评分统一呈下降态势,起伏变化与原评价分基本一致,可依照数据相关性与数值独立性进行部分指标描述更改;因子分析后可通过雷达图清晰地反映出学员能力,显示学员素质能力的优劣情况,也便于科学地进行管制岗位分配,是数据可视化的有效运用。