关于数据挖掘:数据代码分享R语言主成分PCA主轴因子分析PA员工满意度调查数据可视化

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在古代组织治理中，员工的满意度对于组织的运行和绩效起着至关重要的作用。理解员工的满意度程度以及影响满意度的因素对于进步员工工作能源、保护组织稳固与倒退具备重要意义。

为了深刻探索员工满意度的外在构造和影响因素，本钻研帮忙客户采纳了R语言中的主成分剖析（PCA）和主轴因子分析（PA）对员工满意度考察数据进行了全面的统计分析。

本文所应用的数据集是一个蕴含多个变量的员工满意度考察数据，涵盖了员工对工作环境、薪酬福利、降职机会、团队单干等方面的评估。咱们将利用R语言中的PCA和PA办法，通过降维和因子分析技术，从大量的满意度变量中提取出次要的满意度维度和影响因素，以揭示员工满意度背地的构造和关联性。

通过PCA剖析，咱们将寻找可能最大水平解释满意度方差的主成分，并将其解释为新的维度，以帮忙咱们更好地了解员工满意度形成的因素。而通过PA剖析，咱们将辨认关联性较高的满意度因子，进一步揭示不同满意度变量之间的外在关系。

本钻研旨在对员工满意度考察数据进行全面剖析，以提供有针对性的治理倡议和决策反对。通过深刻摸索员工满意度的外围因素和相互作用，咱们能够为组织管理者提供对于如何改善工作环境、晋升员工福利待遇、优化降职机制等方面的策略倡议。

每个变量代表的考察问卷问题和取值：

先应用主成分模型确定因子数量

scores <- X %*% loadings[,1:2]

抉择7个主成分后方差变动减小，因而抉择7个因子进行剖析

ctanal(x , factors = 7,scores = "Bartlett"m1$loadings

an=m1$scores

print(fit, digits=2, cutoff=.3, sort=TRUE)

load <- fit$loadings[,1:2]

Principal Axis Factor Analysis（主成分轴因子分析）是一种统计办法，用于摸索和解释观测数据中的潜在变量构造。它是因子分析的一种变体。

在Principal Axis Factor Analysis中，咱们通过将观测变量与潜在因子之间的相关性作为剖析的根底来确定潜在因子。与传统的主成分剖析不同，Principal Axis Factor Analysis不仅思考了变量之间的独特方差，还思考了变量之间的独特异质性。

在进行Principal Axis Factor Analysis时，咱们首先计算出变量之间的相关矩阵。而后，咱们应用特征值合成办法，将相关矩阵合成为特征值和特征向量。特征值示意了每个因子解释的方差比例，而特征向量示意了每个变量与因子之间的关系。

通过抉择特征值大于1的因子，咱们能够确定潜在因子的数量。而后，咱们能够应用因子载荷矩阵来解释每个变量与每个因子之间的关系。载荷值示意了变量与因子之间的相关性强度。

Principal Axis Factor Analysis能够帮忙咱们了解和解释数据中的潜在构造，并能够用于数据降维、变量抉择和构建复合指标等利用。

fit <- faca(x, nfactors=7 )

应用eigen值来决定因子数量

ap <- parallel(subject=nrow(x),var=ncol(x),

print(fit, digits=2, cutoff=.3, sort=TRUE)

plot(load ,type="n") # set up plot

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