요인 분석의 기본 이론

메소드 함수

적용 범위

시용 방식

응용 프로그램

평가

주의할 사항

카탈로그

1 요약

2 기본 정보

3 방법 기능

4 적용 범위

요인

경제

5 사용 방법

연속 재지정

차이 분석

지수 분해

고정 염기 교체

6 응용 프로그램

일반 절차

사용 원칙

7 평가

8 가지 예방 조치

9 편의 참고 문헌

인자 분석법. 실증분석이라고도 하는 질적 분석 방법이다. 이 방법은 주로 가치 엔지니어링 대상 선택에서 고려해야 할 다양한 요소에 따라 분석가의 지식과 경험을 바탕으로 집단 연구를 통해 선택 대상을 결정하는 것을 말합니다. 이 방법은 간단하고 가치 엔지니어가 제품에 익숙하고 경험이 풍부하며 연구 대상의 차이가 크거나 시간이 짧은 경우에 적합합니다. 단점은 정량 분석이 없고 주관적인 영향이 크다는 것이다.

계수 분석은 통계 지표 체계를 이용하여 현상 총변화 중 각 요인의 영향 정도를 분석하는 통계 분석 방법으로 시퀀스 대체법, 차이 분석법, 지표 분해법을 포함한다. 인자 분석은 현대통계학에서 중요하고 실용적인 방법으로 다원통계 분석의 한 가지이다. 이런 방법으로 연구자들은 사물의 성격, 상태, 특징을 반영하는 변수 세트를 사물의 내적 관계를 반영하고 사물의 본질적 특징을 결정할 수 있는 몇 가지 요소로 단순화할 수 있다.

기본 정보

중국어 이름

계수분석법

다른 이름

지수 요소 분석

분류

시리즈 대체 방법, 차이 분석 등.

메소드 함수

계수 분석의 가장 큰 역할은 사물을 시계와 안에서, 여기서부터 거기까지, 굵은에서 가늘게, 거짓에서 진진으로 발전하는 과정의 외부 특징과 관계를 수학적으로 처리하여 객관적인 사물의 보편적인 본질에 대한 개요를 도출하는 것이다. 둘째, 요인 분석을 통해 복잡한 연구 과제를 크게 단순화하고 기본 정보를 유지할 수 있습니다.

적용 범위

요인

선물 상품의 수급 상황과 그 영향 요인을 분석하여 선물 가격의 변화 추세를 설명하고 예측하다. 선물 거래는 현물 거래를 기초로 한다. 선물 가격과 현물 가격 사이에는 밀접한 관계가 있다. 상품의 수급 상황과 수급에 영향을 미치는 여러 요인이 현물시장의 상품가격에 중요한 영향을 미치기 때문에 선물가격에 중요한 영향을 미칠 수밖에 없다. 따라서 상품 공급과 수요의 변화와 그 영향 요인을 분석하여 선물 거래자가 상품 선물 가격 변화의 기본 추세를 예측하고 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다. 현실 시장에서 선물 가격은 상품 수급 관계의 영향을 받을 뿐만 아니라, 많은 다른 비수급 요인의 영향을 받는다. 이러한 비수급 요인으로는 금융화폐요소, 정치요소, 정책요소, 투기요소, 심리적 기대 등이 있다. 따라서 선물가격 시세의 기본 요소에 대한 분석은 이러한 요소들의 영향을 종합적으로 고려해야 한다. [1]

경제

상품의 공급과 수요는 상품 선물 가격에 중요한 영향을 미친다. 기본 요소 분석은 주로 공급과 수요의 관계를 분석한다. 상품 공급과 수요의 변화와 가격의 변화는 상호 영향을 주고 서로 제약한다. 상품 가격은 공급에 반비례하고, 공급이 증가하고, 가격이 떨어진다. 공급이 줄고 가격이 오르다. 상품 가격은 수요에 정비례하고, 수요가 증가하고, 가격이 오른다. 수요가 줄고 가격이 떨어졌다. 다른 요인이 변하지 않는 상황에서 수급 관계의 어떠한 변화도 상품 가격의 변화에 영향을 줄 수 있다. 한편으로는 상품 가격의 변화는 공급과 수요의 관계 변화의 영향을 받는다. 반면에 상품 가격의 변화는 오히려 공급과 수요에 영향을 미친다: 가격 상승, 공급 증가, 수요 감소; 가격이 하락하면서 공급이 줄고 수요가 늘어났다. 수급과 가격의 이런 상호 영향과 인과관계는 상품 수급 분석을 더욱 복잡하게 한다. 즉 수급 변화가 가격에 미치는 영향뿐만 아니라 가격 변화가 수급에 미치는 반작용도 고려해야 한다.

시용 방식

연속 재지정

분석 지표를 측정 가능한 요소로 나누고, 요소 간의 종속성에 따라 기준 값 (일반적으로 표준 또는 계획 값) 대신 각 요소의 비교 값 (일반적으로 실제 값) 을 차례로 사용하여 각 요소가 분석 지표에 미치는 영향을 측정합니다.

예를 들어 분석 척도 m 이 세 가지 상호 연관된 요소 a, b, c 를 곱해서 얻은 경우 보고 기간 (실제) 척도와 기준 기간 (계획) 척도는 다음과 같습니다.

보고 기간 (실제) 지표 m1= a1* b1* c1.

기준 기간 (계획) 척도 M0=A0 * B0 * C0

각 요소 변경 지수가 지수 R 에 미치는 영향의 정도를 결정할 때 다음과 같이 진행할 수 있습니다.

기준 기간 (계획) 척도 M0 = A0 * B0 * C0...( 1)

A1* B0 * c0 을 처음 교체하는 중 ... (2)

A1* b1* c0 의 두 번째 교체 ... (3)

A 1 * B 1 * C 1 의 세 번째 교체 ... (4)

분석은 다음과 같습니다.

(2)-( 1)→A 의 변화가 m 에 미치는 영향.

(3)-(2)→B 변화가 m 에 미치는 영향.

(4)-(3)→C 의 변화가 m 에 미치는 영향.

총 영향은 △ m = m1-m0 = (4)-(3)+(3)-(2)+(2)-(1

차이 분석

직렬 대체법의 단순화된 형태로서 각 요소의 비교 값과 참조 값의 차이를 사용하여 각 요소가 분석 지표에 미치는 영향을 계산합니다.

예를 들어, 재무 지표와 관련 요소 간의 관계는 다음과 같은 공식으로 구성됩니다. 실제 척도: Po = Ao× Bo× Co 표준 지수: PS = as× bs× cs 실제 대 표준 총 차이는 po-PS 이며 a, b, c 의 세 가지 요소의 영향을 받습니다

요인 변화의 영향: (ao-as) × bs × cs;

요인 b 변화의 영향; Ao × (bo-bs) × cs;

C 인자 변화의 영향: Ao×Bo×(Co-Cs).

마지막으로, 위의 세 가지 요소의 각 영향 수의 합은 총 차이 Po-Ps 와 같아야 합니다.

지수 분해

예를 들어, 자산 이익률은 자산 회전율과 판매 이익률의 곱으로 나눌 수 있습니다.

고정 염기 교체

표준 값 대신 분석 값을 사용하여 표준 비용의 차이 분석과 같은 다양한 요소가 재무 요소에 미치는 영향을 파악합니다.

응용 프로그램

일반 절차

1, 분석할 지표를 결정합니다.

지수에 영향을 미치는 요인과 지수와의 관계를 결정합니다.

3. 각 요인의 영향과 영향의 정도를 계산하고 결정합니다.

사용 원칙

사람의 심리현상은 복잡하고, 여러 가지 요인이 유기적으로 결합되어 있으며, 각 심리적 요인은 동시에 각종 조건의 제약을 받는다. 그것은 인간의 행동을 조절하는 거대한 다차원 시스템과 같다. 기존의 단변수 및 쌍변수 분석은 정보 처리에서 유용한 정보를 잃거나 쓸모없는 정보를 도입하는 경우가 많기 때문에 연구자들은 1 차 및 2 차 현상을 구별하거나 부적절하거나 잘못된 결론을 도출할 수 없습니다. 인자 분석은 다원관찰 분석을 기초로 사물의 여러 측면을 종합적으로 반영할 수 있다. 심리학 연구에서 연구자들은 계수 분석을 이용하여 많은 변수에서 몇 가지 결정적인 요소를 추출하고 이론적 가설을 수립한 다음, 계수 분석을 이용하여 성공할 때까지 가설을 반복적으로 검증했다. 따라서 요인 분석은 과학적 개념을 형성하여 사상 모델과 이론 체계를 구축하는 강력한 인지 수단과 보조 도구이다.

요인 분석의 수학적 연산은 주로 행렬 연산을 기반으로합니다. 기본 절차는 다음과 같습니다.

첫 번째는 특정 측정 데이터를 수집하고 데이터를 표준화하는 것입니다. 심리측정에서는 시험 성적을 표준점으로 변환하고 하나의 데이터 매트릭스로 정리해야 하는 경우가 많다.

둘째, 관련 연산을 통해 각 요소와 다른 요소의 관련 매트릭스를 얻을 수 있습니다.

다시 한 번, 주성분 분석, 이미지 분석, 알파 계수 분석, 최소 오차 계수 분석, 최대 가능 솔루션, 무게 중심 방법 등과 같은 특정 연산 방법을 사용하여 계수 하중 매트릭스를 얻습니다.

넷째, 하중 매트릭스의 의미를 명확하게 하기 위해 분석을 용이하게 하려면 직각 회전 및 경사 회전 방법을 사용하여 하중 매트릭스를 처리해야 합니다. 각 변수는 몇 가지 요소에만 더 큰 하중을 가지며 일부 변수의 하중은 0 에 가깝습니다. 이렇게 하면 각 변수의 계수가 전체 분산에서 더욱 집중되어 변수에서 가장 의미 있는 피쳐 주 계수를 표시할 수 있습니다.

다섯째, 주요 요소를 정의하고 설명하십시오. 주요 계수의 정의가 정확한지 여부, 설명이 적절한지 여부는 계수 분석의 성공 여부뿐만 아니라 주관적인 판단 과정에 크게 좌우됩니다. 계수 분석 결과가 명확하지 않은 경우 특히 그렇습니다.

지능 검사에서 요인 분석의 적용

요인 분석의 응용은 지능에 대한 연구에서 시작된다. 1904 년 Spearman 은' 객관적인 지능 측정' 이라는 글을 발표해 요인 분석 연구 지능의 선례를 세웠다. 스피어만은 학생 시험 성적을 분석하는 과정에서 점수 사이의 관련 매트릭스가 어느 정도 체계적인 영향을 미친다는 것을 알아차렸다. 관련 매트릭스는 다음과 같습니다. 표의 강좌는 관련 계수를 기준으로 왼쪽에서 오른쪽으로 내림차순으로 정렬되며, 각 행에서 숫자는 일반적으로 같은 수준으로 감소합니다. 스피어만은 분석을 통해 각 과목의 시험 성적을 하나의 일반 요소 (일반 지능과 일치) 와 하나의 특수 요소 (특수 지능과 일치) 의 합계로 볼 수 있다고 지적했다. 그는 각종 실험에 대해 반복적인 계산을 했고, 대부분 비슷한 결과를 얻었다. 따라서 그는 모든 지적 요인이 일반 요소 G 와 특수 요소 S 로 구성되어 있다고 생각하는데, 이것이 바로 유명한 지능 2 요소 이론이다.

이후 세스턴 등은 60 여종의 다양한 유형의 지능 검사에 대한 계수 분석을 통해 60 여 개의 요소를 추출해 계산, 단어 유창성, 언어 의미, 기억, 추리, 공간 인식, 지각 속도 등 7 가지 안정된 요소를 발견했다. 이를' 기본 심리능력' 이라고 하는데, 이것이 바로 세스턴의 지능 집단 요소 이론이다. 세스턴과 그의 동료들은 모든 안정된 능력 요소를 테스트하고 이러한 능력이 부정적이어야 한다고 예측했다. 그러나 각 능력은 다른 능력과 양의 상관 관계가 있습니다. 각종 능력 중에는 여전히 일반적인 요소가 있는 것 같다. 이들은 PMAT 테스트를 편성해 PMAT 테스트 데이터를 분석한 결과 언어 교육 능력, 공간 기계 능력, 실천 활동 능력 등 두 가지 요소가 남아 있는 것으로 나타났다. Vernon 은 1950 에서 계수 분석을 통해 다양한 계수를 다양한 수준의 분기로 만듭니다. 가장 높은 것은 일반 요소 G, 그 다음은 언어 교육 능력, 공간 기계 능력, 실천 활동 능력 그룹, 작은 PMAT 하위 그룹 요소, 마지막으로 특수 요소 S 입니다. 측정 결과의 요소 분석을 통해 지능을 계층으로 나눕니다.

길포드의 지능 구조 이론도 요인 분석의 혜택을 받았다. 그는 지능이 조작, 내용, 결과 세 가지 변수로 구성되어 있다고 생각하는 3 차원 지능 구조 모델을 제시했다. 이 세 가지 변수에는 각각 5 개, 4 개, 6 개, 지능 요소 *** 120 이 포함된다. 나중에 그는 120 지능 요인을 150 으로 늘렸다. 이 150 가지 지능 요인의 존재를 증명하기 위해 그는 지능 테스트를 설계하고 계수 분석으로 검증했다. 그는 100 여종의 지능 요인을 발견했다고 주장했는데, 요인 분석을 하지 않으면 이렇게 많은 인수를 추출할 수 없을 것 같다.

Cattel 과 Horn 은 분석 테스트의 요소를 통해 일반적인 지능 요인이 유체 지능 GF 와 결정체 지능 GC 라고 생각하는 지능 구조 이론을 제시했다. GF 는 디지털 능력, 공간 능력, 추리력, GC 는 언어 능력, 추리력, 기억력, 단어 유창성을 로드합니다. 그의 이론은 스피어만의 지능 2 요소 이론을 지지한다.

웨슬러 지능 테스트의 이론적 근거는 스필만의 지능 2 요소 이론과 세스턴의 집단 요소 이론에서 직접 유래했다. 웹스터는 사람의 일반적인 지능이 각종 능력의 종합이라고 생각하기 때문에 그의 지능 테스트는 요인 분석 덕분이다. 코헨은 웹스터 성인 지능 척도의 선배 W-B, WAIS, WISC 를 분석한 결과 웹스터 지능 척도에는 5 가지 * * * 같은 요소 (언어이해 I, 지각조직, 기억 또는 주의력 집중, 말) 가 포함되어 있는 것으로 나타났다.