探索性因素分析

摘要： 探索体育专业本科毕业生就业质量的影响因素,对进一步提升体育专业毕业生的就业质量具有重要价值。该研究基于问卷调查,运用因子分析法对体育专业本科毕业生就业质量的影响因素进行筛选,并检验其信效度,最终确定体育专业本科毕业生就业质量影响因素主要有个人、学校、政府、企业四个维度,通过验证性因素分析证明各影响因素间均存在显著相关,且具有良好的信效度。最后根据确定的影响因素,归纳出四个提升体育专业本科毕业生就业质量的有效途径,为解决我国毕业生就业难题提供参考。

摘要： 出行者使用地铁的意愿受到出行者地铁车站感知可达性的影响,道路建成环境是影响感知可达性的重要因素.利用探索性因素分析对道路建成环境因素进行降维,将道路建成环境归类为:感知安全性、基础设施满意度和感知舒适性三类因素.基于探索性因素分析结果,利用结构方程模型分析步行距离、社会人口特征、道路建成环境对感知可达性的影响.结果表明:道路建成环境可解释感知可达性的11.9%.道路建成环境中,感知安全性、基础设施满意度以及感知舒适性均对感知可达性有显著影响.感知安全性对感知可达性的影响最大(0.204),基础设施满意度其次(0.124),感知舒适性的影响最小(0.095).

摘要： 首次在重庆地区开展广泛的个人信用评价调查研究.根据地区GDP排名,选取渝北区、九龙坡区、南岸区、大渡口区、涪陵区、璧山区、黔江区、巫溪县不同职业的市民进行访谈调研,确定重庆市个人信用评价的调研工具.利用《重庆市个人信用评价问卷》面向重庆市广大市民开展网上问卷调查,共回收有效问卷5638份.进行探索性因素分析后得到包含:个人社会信用、个人经济及公共资源信用、个人司法信用、个人信用正面信息4个维度的个人信用评价模型指标结构.对探索模型进行验证性因素分析显示个人信用评价模型具有理想的适配度.以主成分分析理论为基础,根据各维度解释率与各题项载荷系数确定个人信用评价模型.

摘要： 儿童意外伤害是重要的公共卫生问题。研究这一问题可从导致意外伤害发生的多重风险因素入手,基于概念模型的研究提高意外伤害预防工作的针对性和有效性。本研究从1219份有效问卷取610份样本量进行探索性因素分析,结果发现幼儿意外伤害风险结构为一阶四因子结构模型,分别是环境规制匮乏、幼儿认知不足、幼儿情感不受控、看护人认知不足。研究取609份样本量进行验证性因素分析,结果发现各指数拟合良好。研究建议:环境安全规制建设需要法律强制予以保障;看护人的儿童意外伤害预防认知体系要持续完善;重视看护人对意外伤害的归因,这体现着看护人对幼儿意外伤害的认知水平;意外伤害预防工作要切实从幼儿的身心特点出发。

摘要： 采用中文版Grasmick低自我控制量表对中国某监狱425名男性罪犯进行问卷调查,同时填写入狱前罪错行为、狱内违规行为、犯罪次数、吸毒史调查表作为校标。探索性因素分析发现该量表可以分为6个维度,除第13题外,其他题目与原版的题目分布相同。第13题在原版量表归属体力偏好维度,中文版量表归属简单任务维度。验证性因素分析发现一阶六因素模型的拟合度较好。信度分析发现量表内部一致性达到0.85。校标分析发现量表可以显著预测入狱前罪错行为、狱内罪错行为、犯罪次数、吸毒史。从而得出结论,Grasmick低自我控制量表具有良好的信效度,是测量男性罪犯低自我控制的有效工具。

摘要： 爱的能力是个体参与、投入和维持一段忠诚的浪漫爱情关系的能力.本研究对爱的能力量表(Capacity toLove Inventory,CTL-I)在中国群体中的适用性进行验证.通过三次招募、共计1559名被试完成汉化后的CTL-I.样本1用于探索性因素分析(EFA),样本2用于验证性因素分析(CFA)和信度分析,样本3用于校标效度分析和重测信度分析.通过项目分析和探索性因素分析,最终产生与英文版CTL相同结构的6个因子,可解释总变异的60.34％;验证性因素分析表明模型拟合良好,所有条目标准化载荷在0.46～0.84之间;校标效度分析表明各因子与亲密关系满意度、冲突应对方式存在相关.对第2批和第3批数据的信度分析表明,问卷的一致性信度、分半信度、重测信度均符合心理测量学的要求.中文版CTL-I具有良好的信度和效度,可为亲密关系的建立提供参考依据.

摘要： 现阶段,大学校园的危机氛围不仅影响了高校和谐校园的建设,同时也影响了高校对高素质人才的培养。因此,对大学校园的危机氛围进行研究具有重要意义。通过文献研究以及调研访谈的形式,先对高校校园危机的初始指标进行识别,之后运用探索性因素分析探索出能够高度代表其他校园危机的危机因子,在此基础上构建因子结构模型,并运用验证性因素分析对其进行验证。研究结果表明:导致大学校园危机氛围产生的危机程度依次由高到低为:校园环境危机因子、校园安全危机因子、校园考试危机因子、校园就业危机因子以及校园毕业危机因子,且由五因子构成的因子结构模型能够很好的对大学校园危机氛围进行测度。

摘要： 目的 了解管理类本科生毕业实习效果的影响因素.方法 2019年3—5月,以云南中医药大学市场营销、物流管理、公共事业管理3个4年制管理类本科专业为调查对象,采用自制问卷对142名管理类专业本科生进行调查,运用探索性因素分析提取公因子.结果 共提取出4个公因子,分别为"工作态度""工作能力""实习业绩与管理""实习环境".结论 要提高学生对毕业实习的重视程度,以专业技能、学习能力为重点,在人才培养体系中强化管理类专业基本能力培养,并努力提升实习基地规范化水平,加强毕业实习评价考核,尽可能选择有较好的工作环境、机构文化和品牌形象的机构作为毕业实习单位.

摘要： 根据数学学习的特点,编制了数学学习反思能力调查问卷。数学学习中反思能力评价量表的设计应以数学学习中的反思意识、反思技能和反思毅力为主要维度。通过对施测问卷数据进行探索性因子分析,检验选取的三个主维度是否合理。研究结果表明,选取的“3主维度11子维度”能反映原始变量的75.633%的信息,即选取的反思意识、反思技能和反思毅力这三个主维度是合理的。而且调查问卷的信度与效度的指标良好,可以作为数学学习中反思能力的调查工具。

摘要： 本研究在文献调研与对中国企业员工的访谈与开放式问卷进行分析的基础上编制符合中国国情的《企业员工创造性情感问卷》，试图找到企业员工创造性情感的关键维度。通过探索性因素分析（n=350）。验证性因素分析（n=130）得出了员工的创造性情感结构，包括忧虑、悲愤、害怕、乐观、注意力、愉快6种情感。最后通过创造性情感和创造性绩效的相关分析证明本量表的效度良好。

摘要： 本发明涉及一种基于联邦学习实现数据探索性分析处理的方法，包括基于横向融合进行探索性分析的步骤具体包括以下处理过程：汇总单列的每个节点的信息；将各个节点的统计信息汇总至发起节点；判断是否需要投票计票，如果是，则投票器计算相关权重；否则，广播器将广播结果传输至参与节点；基于纵向融合进行探索性分析的步骤具体包括以下处理过程：汇总统计信息；对每个节点单列进行woe编码、归一化特征转化；在节点进行解密分析。采用了本发明的基于联邦学习实现数据探索性分析处理的方法，联邦学习是在满足数据隐私、安全和监管要求的前提下，联邦学习数据分散在各个节点中。且需要在不交换原始数据的前提下，探索数据的潜在规律。

摘要： 本发明涉及一种利用Vega‑Lite实现交互式可视化探索性分析的方法，包括：步骤1、以neo4j图数据库的形式分别构建问题类型模型、分析数据集模型、EDA组件模型以及Vega‑Lite交互式语法模型的知识图谱，并建立模型之间的连接关系；步骤2、利用EDA进行数据分析，从分析问题类型出发选取分析数据集，根据每步分析的需求推荐可视化组件的类型，对可视化组件交互行为得到的结果可以继续进行EDA数据分析，直至得到准确的结论；步骤3、基于python中的py2neo包连接四个模型的图数据库，读取实体节点与属性节点的配置信息以及节点之间的关系，从一个问题类型出发到推荐可视化组件，最终自动生成Vega‑Lite可视化语法。该方法实现了数据与可视化展现的分离，提升了EDA数据分析结果的可信度。

摘要： 本发明公开了一种用于多维度数据的探索性数据分析方法，包括如下步骤：S1、接收多维数据集；S2、根据数据集智能生成图表内容；S3、根据图表内容智能匹配洞察算法；S4、用户主动选择洞察算法；S5、默认或调整选择的洞察算法的参数配置；S6、洞察算法接收数据并计算；S7、生成洞察报告结果。该用于多维度数据的探索性数据分析方法可以代替人工进行数据挖掘和探索，节省分析人员的时间和精力，突破了局限性，在多种交互入口智能化推荐洞察角度和方向，智能匹配集成化的洞察算子，解决了多维度数据难以下手分析的困境，全程提供默认的洞察参数配置，方便小白用户快速进行分析定位问题，也能让专业用户自定义算法输出内容，从而使分析更高效。

摘要： 本发明公开了一种基于探索性因子分析的电源设计能力测量方法，步骤为：学生依据电源设计要求设计电源，并进行稳态仿真实验和热仿真实验，收集实验结果数据；对收集的数据进行缺失值处理；进行因子提取，因子旋转，以及对因子进行合理地解释，得到潜在电源设计子能力；估计因子得分，并基于电源设计要求，确定因子得分的阈值，判断电源设计子能力达成情况。本发明通过从学生的电源设计结果的性能指标数据中挖掘开关电源设计的子能力，测量并诊断学生对电源设计子能力的掌握程度，学生可针对薄弱环节进一步地提高，既能进一步地优化电源设计，也能提高学生设计开发解决方案的能力，达成毕业要求，帮助学生成为具有丰富理论知识和实践经验的合格工程师。

摘要： 本发明涉及一种基于联邦学习实现数据探索性分析处理的方法，包括基于横向融合进行探索性分析的步骤具体包括以下处理过程：汇总单列的每个节点的信息；将各个节点的统计信息汇总至发起节点；判断是否需要投票计票，如果是，则投票器计算相关权重；否则，广播器将广播结果传输至参与节点；基于纵向融合进行探索性分析的步骤具体包括以下处理过程：汇总统计信息；对每个节点单列进行woe编码、归一化特征转化；在节点进行解密分析。采用了本发明的基于联邦学习实现数据探索性分析处理的方法，联邦学习是在满足数据隐私、安全和监管要求的前提下，联邦学习数据分散在各个节点中。且需要在不交换原始数据的前提下，探索数据的潜在规律。

摘要： 本发明涉及电子设备测试技术领域，公开的一种乏信息下装备体系使用效能的灰色探索性分析方法，是选择或设计合适的正交表，对装备体系的组成系统、组成系统的使用水平、组成系统的交互作用是挑选正交表的重要依据；进行表头设计，在表头设计中，如果各组成系统的水平数都相同，则组成系统能够随机地分配在正交表中的某一列，并把相应的列号改为组成系统即可；数据的灰色关联分析，组成系统的贡献效应估计，使用效能的预测估计。本发明能够对各种影响因素水平所对应的结果进行整体研究，可以确定装备体系使用效能的发展目标，各种关键影响因素的显著性比例等。通过正交表形式的探索性模式解决空间组合数问题，完成全空间的探索分析计算。

摘要： 本发明公开了一种反辐射制导武器系统能力探索性分析方法。本发明的实现方法为：步骤一确定反辐射制导武器系统能力；步骤二确定反辐射制导武器系统关键能力指标；步骤三求解反辐射制导武器系统能力指标需求轨迹；步骤四反辐射制导武器系统能力指标有效性和灵敏度分析；步骤五能力指标分配值。从作战效能评估的角度，采用探索性分析方法，解决了各分系统能力指标的分配问题。

摘要： 本发明涉及探索性测试技术领域，公开了一种基于探索性测试的自动生成和管理测试用例的方法，包括：通过RDP协议与操作记录模块建立连接；提取RDP协议报文中的控制信息包和字体信息包；根据控制信息包判断是否为鼠标操作事件；根据脚本生成模块获取图形文字表内容作为操作对象参数，获取键盘操作表内容作为事件输入参数，组合生成自动测试脚本；根据用例生成模块获取自动测试脚本执行后的测试报告结果，作为测试用例结果，生成测试用例，通过API推送至用例管理平台进行入库管理。本发明还公开了一种公开了一种基于探索性测试的自动生成和管理测试用例的系统。本发明能够解决探索性测试难以复查测试用例、难以重复执行相同测试的问题。

摘要： 本发明公开了一种大数据探索性标签地图的生成方法，该方法设计了全局类内、局部类内、全局类间、局部类间四种大数据探索性标签地图生成模式。包括五个步骤：1、获取标签和地理区域范围；2、指定大数据探索性标签地图生成模式：全局类内模式，计算标签在其关联区域中的频率；局部类内模式，指定兴趣区，计算标签在该区域中的频率；全局类间模式，指定标签主题和显示数量，统计标签在其关联区域中的频率；局部类间模式，指定兴趣区，分别计算标签在其关联区域和所有区域中的频率；3、确定初始位置；4、位置有效性检测；5、放置标签。本发明方法设计了四种大数据探索性标签地图生成模式对地理文本信息进行探索性分析。

摘要： 本发明公开了一种区分用户探索性模式和时空重访问模式的POI推荐方法及装置，其中的方法首先建模了用户在探索性模式下的偏好和用户的时空重访问模式下的偏好，利用时间间隔和空间间隔计算了时空相关性系数，接着分别计算了两种模式下POI候选集中所有POI的评分。然后计算了探索性模式和时空重访问模式的转换概率，最后结合两种模式下POI的评分和两种模式的转换概率计算了最终的POI推荐得分，对最终的POI推荐得分进行排序选择，推荐得分最高的前N个POI。本发明具备高效的POI推荐性能，可服务于网约车、旅行推荐等平台用于提升用户出行体验。