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原文出处：拓端数据部落公众号

在现代组织管理中，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。了解员工的满意度水平以及影响满意度的因素对于提高员工工作动力、维护组织稳定与发展具有重要意义。

为了深入探究员工满意度的内在结构和影响因素，本研究帮助客户采用了R语言中的主成分分析（PCA）和主轴因子分析（PA）对员工满意度调查数据进行了全面的统计分析。

本文所使用的数据集是一个包含多个变量的员工满意度调查数据，涵盖了员工对工作环境、薪酬福利、晋升机会、团队合作等方面的评价。我们将利用R语言中的PCA和PA方法，通过降维和因子分析技术，从大量的满意度变量中提取出主要的满意度维度和影响因素，以揭示员工满意度背后的结构和关联性。

通过PCA分析，我们将寻找能够最大程度解释满意度方差的主成分，并将其解释为新的维度，以帮助我们更好地理解员工满意度构成的要素。而通过PA分析，我们将识别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内在关系。

本研究旨在对员工满意度调查数据进行全面分析，以提供有针对性的管理建议和决策支持。通过深入探索员工满意度的核心因素和相互作用，我们可以为组织管理者提供关于如何改善工作环境、提升员工福利待遇、优化晋升机制等方面的策略建议。

员工满意度调查数据

每个变量代表的调查问卷问题和取值：

因子模型

先使用主成分模型确定因子数量

主成分模型princomp analysis

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

选择7个主成分后方差变化减小，因此选择7个因子进行分析

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

主成分载荷

主成分得分

an=m1$scores

因子分析

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

因子载荷

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

主成分轴因子分析Principal Axis Factor Analysis

Principal Axis Factor Analysis（主成分轴因子分析）是一种统计方法，用于探索和解释观测数据中的潜在变量结构。它是因子分析的一种变体。

在Principal Axis Factor Analysis中，我们通过将观测变量与潜在因子之间的相关性作为分析的基础来确定潜在因子。与传统的主成分分析不同，Principal Axis Factor Analysis不仅考虑了变量之间的共同方差，还考虑了变量之间的共同异质性。

在进行Principal Axis Factor Analysis时，我们首先计算出变量之间的相关矩阵。然后，我们使用特征值分解方法，将相关矩阵分解为特征值和特征向量。特征值表示了每个因子解释的方差比例，而特征向量表示了每个变量与因子之间的关系。

通过选择特征值大于1的因子，我们可以确定潜在因子的数量。然后，我们可以使用因子载荷矩阵来解释每个变量与每个因子之间的关系。载荷值表示了变量与因子之间的相关性强度。

Principal Axis Factor Analysis可以帮助我们理解和解释数据中的潜在结构，并可以用于数据降维、变量选择和构建复合指标等应用。

fit <- faca(x, nfactors=7 )

使用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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