數(shù)據(jù)代碼分享|R語言主成分（PCA）、主軸因子分析（PA）員工滿意度調(diào)查數(shù)據(jù)可視化
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原文出處：拓端數(shù)據(jù)部落公眾號
在現(xiàn)代組織管理中，員工的滿意度對于組織的運行和績效起著至關(guān)重要的作用。了解員工的滿意度水平以及影響滿意度的因素對于提高員工工作動力、維護組織穩(wěn)定與發(fā)展具有重要意義。
為了深入探究員工滿意度的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和影響因素，本研究幫助客戶采用了R語言中的主成分分析（PCA）和主軸因子分析（PA）對員工滿意度調(diào)查數(shù)據(jù)進行了全面的統(tǒng)計分析。
本文所使用的數(shù)據(jù)集是一個包含多個變量的員工滿意度調(diào)查數(shù)據(jù)，涵蓋了員工對工作環(huán)境、薪酬福利、晉升機會、團隊合作等方面的評價。我們將利用R語言中的PCA和PA方法，通過降維和因子分析技術(shù)，從大量的滿意度變量中提取出主要的滿意度維度和影響因素，以揭示員工滿意度背后的結(jié)構(gòu)和關(guān)聯(lián)性。
通過PCA分析，我們將尋找能夠最大程度解釋滿意度方差的主成分，并將其解釋為新的維度，以幫助我們更好地理解員工滿意度構(gòu)成的要素。而通過PA分析，我們將識別關(guān)聯(lián)性較高的滿意度因子，進一步揭示不同滿意度變量之間的內(nèi)在關(guān)系。
本研究旨在對員工滿意度調(diào)查數(shù)據(jù)進行全面分析，以提供有針對性的管理建議和決策支持。通過深入探索員工滿意度的核心因素和相互作用，我們可以為組織管理者提供關(guān)于如何改善工作環(huán)境、提升員工福利待遇、優(yōu)化晉升機制等方面的策略建議。
員工滿意度調(diào)查數(shù)據(jù)
每個變量代表的調(diào)查問卷問題和取值：
因子模型
先使用主成分模型確定因子數(shù)量
主成分模型princomp analysis
scores <- X %*% loadings[,1:2]
選擇7個主成分后方差變化減小，因此選擇7個因子進行分析
ctanal(x , factors = 7,scores = "Bartlett"m1$loadings
主成分載荷
主成分得分
an=m1$scores
因子分析
print(fit, digits=2, cutoff=.3, sort=TRUE)
因子載荷
load <- fit$loadings[,1:2]
主成分軸因子分析Principal Axis Factor Analysis
Principal Axis Factor Analysis（主成分軸因子分析）是一種統(tǒng)計方法，用于探索和解釋觀測數(shù)據(jù)中的潛在變量結(jié)構(gòu)。它是因子分析的一種變體。
在Principal Axis Factor Analysis中，我們通過將觀測變量與潛在因子之間的相關(guān)性作為分析的基礎(chǔ)來確定潛在因子。與傳統(tǒng)的主成分分析不同，Principal Axis Factor Analysis不僅考慮了變量之間的共同方差，還考慮了變量之間的共同異質(zhì)性。
在進行Principal Axis Factor Analysis時，我們首先計算出變量之間的相關(guān)矩陣。然后，我們使用特征值分解方法，將相關(guān)矩陣分解為特征值和特征向量。特征值表示了每個因子解釋的方差比例，而特征向量表示了每個變量與因子之間的關(guān)系。
通過選擇特征值大于1的因子，我們可以確定潛在因子的數(shù)量。然后，我們可以使用因子載荷矩陣來解釋每個變量與每個因子之間的關(guān)系。載荷值表示了變量與因子之間的相關(guān)性強度。
Principal Axis Factor Analysis可以幫助我們理解和解釋數(shù)據(jù)中的潛在結(jié)構(gòu)，并可以用于數(shù)據(jù)降維、變量選擇和構(gòu)建復(fù)合指標等應(yīng)用。
fit <- faca(x, nfactors=7 )
使用eigen值來決定因子數(shù)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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