統計分析法范文

導語：如何才能寫好一篇統計分析法，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公文云整理的十篇范文，供你借鑒。

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【關鍵詞】 統計分析 企業 應用

1. 統計分析的概述

統計分析指的是運用統計的方法和分析對象有關的一些知識相互結合在一起，是在定量與定性結合的基礎上進行的一向研究活動，統計分析也是在統計設計、統計調查、統計整理之后的基礎之上的一項十分重要的工作，同時也是在前幾個階段工作的基礎上，通過分析從而達到對研究對象更為深刻的認識，那麼正是在一定的選題基礎下，集于分析方案的設計、資料的搜集以及整理而展開的一項研究的活動。所以系統、完善的資料是統計分析的必要條件。

2. 統計分析的特點

在統計分析中，統計方法的運用、定量與定性的相互結合占有重要的作用，隨著社會的進步科學的發展統計方法的普及，那麼就要要求統計工作者不僅可以進行系統的統計分析，還要要求各行各業的工作者都可以熟練地運用統計方法進行統計分析，所以，只將統計工作者參與的分析活動稱為統計分析這樣的說法嚴格來說是不正確的。提供高質量、準確而又及時的統計數據和高層次、有一定深度、廣度的統計分析報告是統計分析的產品。從一定意義上講，提供高水平的統計分析報告是統計數據經過深加工的最終產品。

2.1統計方法的運用

統計方法是一類特殊的科學研究方法，是以總體現象的數量關系為對象的。在從運用的角度可分為兩大類別的方法，分別為經驗方法和數學方法。那麼經驗方法指的是人們在長期的工作統計實踐中總結的一些經驗的相關的方法。那麼在統計分析中常用的數量比較法、分組分析法、指數及因素分析法等就屬于這一類。對于這一類方法如何能正確的運用，是直接可以提高統計分析的科學性。數學方法又稱為數理統計方法，是以數學理論，特別是概率論為基礎對客觀現象進行研究的方法。它可以通過對現象貌似偶然的變動來探求其必然的規律性。

2.2定量分析與定性分析的結合

統計分析雖然是從數據人手，但在分析過程中，始終是定量分析與定性分析相結合的。，統計分析面對的不是抽象的數字，而是在定性分析的前提下。通過其數量表現對研究對象進行認識。因此，熟悉和掌握與研究對象有關的知識是十分必要的。統計分析，其研究對象側重于社會經濟現象。任何社會經濟現象都是質和量的統一，質是量的基礎，而一定的量又是質存在的必要條件。我們在對其進行研究時，必須在研究其質的規律性的同時，研究其量的規律性。定性分析是定量分析的基礎，而定量分析則使定性分析更加準確可靠，使人們對質的規律性的認識更加深入全面，從而能深刻揭示經濟現象的本質。在統計分析中，把這兩種分析有機地結合起來，用定量證明定性，用定性指導定量，使得對事物的分析既有理論依據，又有量化實證，提高了分析結論的理論性、科學性與可操作性。

2.3以統計數據為依據，利用統計數據說話

統計分析的主要依據是統計數據，充分利用統計數據來說話。要依據統計數據所反映的客觀事實來判斷事物的發展變化狀況、發展變化規律以及事物由量變到質變的過程；要運用統計數據形成觀點、統帥觀點，而不是脫離統計數據空洞地發表議論；要把數據和情況緊密地結合起來，而不是就數字論數字，搞數字羅列。

3. 統計分析在企業中的應用作

統計分析在一個企業的運轉中發揮著舉足輕重的作用。從統計認識的全過程來看，通過統計設計、調查和初步整理所取得的統計資料，可以對客觀現象總體的數量特點取得一定的認識。但是這些認識卻只是初步的、表面的，只有對這些資料進行由表及里的分析和研究，才能把握事物的本質特點、內在聯系和發展變化規律，使統計認識得到進一步的深化。由于統計分析具有深化認識的作用，使得統計分析在企業當中得到廣泛的應用。

統計分析在企業發展中應用廣泛，主要體現在幾個方面：

3.1統計分析在企業預測中的應用。

在統計預測中，一般強調靜態分析預測和動態分析預測相結合，以靜態分析預測為主。首先，企業應根據自身特點，重點進行年度、季度統計預測分析，確保企業目標管理和考核的有效性。其次，要根據企業的計劃目標和歷史銷售數據確定各項數據指標，找出經濟運行波動的共性和差異性。再次，要根據企業的總體規劃和行業的特殊性，綜合運用一定的預測模型來提高分析的科學性，公司的市場份額取決于該公司的產品、服務、價格、溝通等與競爭者的關系。如其他因素相同，則公司的市場份額取決于它的市場費用在規模和效益上與競爭者的關系。

3.2統計分析在企業決策中的應用。

隨著企業信息化建設的推進，企業受外部環境的影響逐步加深，這就要求企業及時對相關信息進行處理和分析。一是對市場需求和供給能力的分析。主要包括居民的購買力、商品的潛在和實際市場需求量、品牌成熟度、訂單滿足率、消費偏好等。通過分析，可以判斷企業的贏利空間、供需缺口等，為領導層確定商品銷售規模、制定階段性營銷策略等提供依據。二是對社會經濟環境的分析和影響。主要包括國內、國際的宏觀環境對我國行業發展的影響和對地方法規、民風民俗對企業的發展的影響。三是對企業競爭力的分析。通過分析本行業其他企業的經營情況，在對比中認識自身發展的差距和潛力，從而為制定正確的發展戰略提供參考。

3.3統計分析在企業過程分析和階段分析控制中的應用。

在計劃方案的落實過程中，往往會出現一些不可預知的狀況。需要及時的進行過程分析和階段分析。企業利用統計數據定期分析計劃完成情況、進度情況等，可以及時的發現執行過程中所存在的問題。通過對完成階段的結果進行對比分析，有利于確定指標完成率。便于衡量市場潛力相同的不同市場之間的業績。也作為銷售目標制定的依據。

結束語：

在企業當中，統計分析工作是了解現狀、預測未來，為了更好的促進企業發展進步的重要方法。做好統計分析工作具有重要的作用和意義。因此，我們要提高對統計分析的研究，使統計分析工作更好地成為企業發展的有力推動力量。

參考文獻：

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關鍵詞：譜估計；周期圖估計；多窗譜分析

文獻標識碼:A中圖分類號：TN911.7

1.引言

隨著現代工業的發展，尤其是國防工業，對設備的可靠性要求越來越高，如由機的顛簸、爬升、俯沖等會對機載設備造成強烈的振動、沖擊，嚴重地考驗著這些設備的可靠性。振動試驗的目的在于確定所設計的設備在運輸、工作過程中能承受外來或者自身產生的振動而不被破壞。在可靠性振動試驗中，隨機振動是通過譜均衡控制的方法來達到的，即通過譜均衡控制使測試件承受的振動功率譜與設定的參考功率譜一致[1,2]。在隨機振動中，由于不同試件的特性參數存在很大差異，且系統參數不穩定的影響導致整個系統的動態特性發生改變，因而對譜估計算法提出很高的要求，同時譜估計在電力、化工、 冶金、 礦山、 船運等行業應用廣泛[3]。目前振動信號頻譜分析最常用的方法是基于FFT 的周期圖法, 這種方法的分辨力性能雖然較好,但方差性能很差,不滿足一致性估計條件。為改進周期圖法的這一問題, 提出了很多改進算法，如Welch 功率譜估計算法。Welch 算法可有效降低功率譜估計的方差,但分辨力性能同時也降低。為了提高Welch算法的性能，提出了增加分段數的方法使估計方差減小，但分數段增加時，段長減小帶來分辨力下降，因此，Welch 算法的估計方差與分辨力是一對不可調和的矛盾。從眾多文獻的研究[4,5,6]知周期圖法及其各種改進算法存在分辨力性能和方差性能之間的固有矛盾。本文針對隨機振動譜估計分析采用多窗口譜分析法（Multitaper Spectrum Analysis,MTSA），并對MTSA譜估計器和傳統算法進行對比分析，在此基礎上對其統計特性進行分析以確立其噪聲模型，為振動譜均衡控制提供良好的估計算法基礎。

2. MTSA譜估計器的統計分析及其噪聲模型的建立

由于 MTSA譜估計器相當于K個直接譜估計器的平均，因此它的統計特性與直接譜估計器的特性有很大的關聯。以下通過白噪聲序列的周期圖估計算法的特性分析，建立MTSA譜估計器的噪聲模型，并對其統計特性進行分析。

2.1白噪聲序列功率譜周期圖估計算法分析

對于零均值的平穩高斯過程 ，加w(t)窗的Fourier變換為：

(1)

直接譜估計器可表示為：

(2)

因此，直接譜估計器的協方差為：

（3）

其中，相關序列 。由此可以得到直接譜估計器在不同頻率上的相關系數為：

（4）

當窗函數為矩形窗，即 ，直接譜估計器演變為周期圖譜估計器，它在Fourier頻率點處不相關。對于白噪聲序列式（3）變為：

（5）

令 得：

（6）

根據式（4）計算周期圖估計器針對白噪聲序列的功率譜相關系數。取N=16時，圖1為計算得到的結果。由圖中可以看出，周期圖估計器的不相關頻率間隔與Fourier頻率是一致的。從上面的分析可知直接譜估計器 進行離散頻率取樣時,它的不相關離散頻率不再是Fourier頻率，下面針對白噪聲序列來分析直接譜估計器系數不相關時的離散取樣點。取DPSS窗與MS窗， ， ，計算結果如圖2和圖3。從圖中可以看出，使用零階窗函數時，在譜窗帶寬外直接譜估計的結果不相關；隨著譜窗階數的增加，相關的頻率點擴展到譜窗帶寬之外；然而由圖2(c,d,e,f)、圖3(c,d,e,f)可以看到在譜窗帶寬之內，某些頻率點仍然不相關；通過比較0頻率點、0.25頻率點與f的相關系數，表明相關系數的分布與頻率的測量點無關。

3.2直接譜估計信息損失分析及MTSA譜估計器噪聲模型

由于MTSA譜估計器相當于K個直接譜估計器的平均，因此它的統計特性與直接譜估計器的特性有很大的關聯。設零均值的白噪聲過程 ，其方差為 ，因此其功率譜密度為 ，方差的估計值為 ，并可求得 的方差為

（7）

從理論上來說，一個最好的譜估計器得到的功率譜密度為 。對于白噪聲過程，周期圖譜估計器 是 的無偏估計，因此對 進行平滑可得到：

（8）

對于使用歸一化窗函數w(t)的直接譜估計器 ，對它進行頻域平滑：

（9）

并有方差為:

（10）

由cauchy不等式可以得到 ，且只有當w(t)為矩形窗時等號成立，因此對于任何非矩形窗，周期圖估計器與直接譜估計器關系如下：

（11）

從式（11）可以看出雖然直接譜估計器使估計的結果得到平滑，但使用窗函數對信號序列進行加權，導致信息量的減小，從而使估計的方差增大。下面分析MTSA譜估計器對這種損失的補償作用。設 是一組標準正交的多窗口序列，則MTSA譜估計器可表示為：

（12）

將 用矩陣形式表示為：

（13）

由 的標準正交性可知： 且 ，所以 ，因此可以得到：

（14）

對于式（12）當K=2N時，即多窗口數與信號序列的點數相同，由式（14）可得：

（15）

比較式（8）、（11）、（15）可以看出，對于白噪聲序列，MTSA估計器只有當窗口數與信號序列的點數相同時，才挽回了直接譜估計器因加窗而造成信息量的損失。

3.3MTSA譜估計器統計特性分析

下面具體分析MTSA估計器的方差及MTSA特征譜的相關特性。由式（1）、（2）、（3）可以得到特征譜 、 的協方差為：

（16）

及

（17）

若信號序列 是零均值的高斯白噪聲，方差為 ，則式（16）可寫為：

（18）

當取f＝0.25、N=32、W=0.0625時， 與K的關系如圖4中的曲線A； 曲線B是取 時的方差曲線；虛線標明了Shannon數為8。可以看出，當 時曲線A、B基本是重合的，因此可以近似認為當K小于等于Shannon數時各特征譜是不相關的。

雖然以上結果是由高斯白噪聲推導出的，對于高斯隨機過程，其特性如果在頻率區間 上變化不是非常劇烈，其譜估計的統計特性可由高斯白噪聲很好地近似。因此由以上分析及式（12）可以得到MTSA估計器的統計分布為：

（19）

并得到：

（20）

對于非高斯的平穩隨機過程，根據中心極限定理，MTSA估計器的統計特性也可以由以上兩式很好地表述。

3. 結論

分析了周期圖估計器對噪聲系列的功率譜相關系數及加窗造成的信息損失，在此基礎上分析了由直接譜估計算法構建的多窗口譜分析法，建立了其噪聲模型，分析得出當參與運算的窗口數增多時，由于各特征譜彼此不相關，得到平均后的估計方差可以減少到傳統周期圖法的窗口數分之一。并且針對白噪聲序列，得到MTSA估計器只有當窗口數與信號序列的點數相同時，才挽回了直接譜估計器因加窗而造成信息量的損失，最后推出了MTSA估計器的統計特征。

參考文獻：

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【關鍵詞】統計分析；基層統計；分析報告；方法

1.我國基層統計工作現狀

我國基層統計人員數量較多，在統計人員中占有絕大的比重。基層統計員素質較以前也有所提高，由原來的兼職統計員轉變為專職統計員了，但對統計分析工作開展的還不夠活躍。為何會出現這樣的現象，一是材料掌握得少，對要反映的事物了解的不夠透徹，很少能形成自己的看法；二是對統計專業知識還不夠了解，對統計分析方法掌握得少，不會靈活運用統計分析方法，動起筆來困難重重．以至于無法下手。由此可見，提高基層統計人員的統計分析能力迫在眉睫。

2.統計分析的意義

第一，統計分析是統計調查研究活動的重要階段，是統計部門、統計人員必須完成的一項任務。一個完整的統計調查研究活動，包括統計調查、統計設計、統計整理、統計分析和統計資料的開發利用。在進行一項統計調查工作后，一定要進行統計分析工作，把統計分析報告寫好，否則就不能很好地完成統計工作任務。第二，統計分析是提高統計工作社會地位的重要手段。有人認為，統計只是加加減減、填寫報表的工作，甚至認為統計可有可無。要想提高統計工作的社會地位，必須提高統計工作水平，寫出好的統計分析報告，更好地發揮統計信息、咨詢、監督的整體功能，從而有望提高統計工作的社會地位。第三，對統計數據進行分析，寫出統計分析報告．能為領導提供決策依據。統計分析報告從數據入手，反映情況、問題，提出建議，比統計表更清楚、更系統地反映客觀實際，又便于閱讀、理解和利用，寫出好的統計分析報告確實能成為領導決策的依據。第四，統計分析的結果――統計分析報告，是反映統計工作水平的重要標志。評價一個統計部門、一個統計人員的工作水平高低，不僅要看統計數字的準確與否，重要的是要看有沒有對統計數字進行分析研究、是否寫出好的統計分析報告。第五，統計分析能提高統計人員的工作水平。在進行統計分析，特別是在寫統計分析報告時，能夠發現自己的不足之處，這就迫使自己努力學習，從而提高自己的工作水平。

3.如何在開展基層統計分析工作

3.1 選題

如何選題是令很多統計人員頭疼的事，眾多基層統計工作者，在多年的統計工作實踐中不斷探索，總結出以下幾種方法：第一，積累統計數據，從統計數據對比中發現的問題就是要我們選題的方向。第二，總結統計工作方法與經驗，改革不完善的統計工作方法。這類題目與當前統計工作直接有關，對這類問題加以解決或提出自己的見解不僅有助于解決統計實際問題，還可以推動統計事業的發展。第三，了解掌握工作情況、生產動態，從工作情況及生產動態中選題。統計人員在日常工作中要主動了解生產工作中存在的問題，了解領導機關正在醞釀什么問題、將要研究解決什么問題就寫什么，以便適時地、有針對性地寫出分析報告，解決生產工作中的需要。第四，看新聞，以本單位的生產、生活大事件為題。認真學習黨和國家的有關方針政策，了解本單位是如何結合實際情況具體實施黨和國家的方針政策的，抓住本單位的工作重點進行選題。使分析工作對準需要，明確目標，提高統計工作的政策水平。

3.2 搜集資料

統計分析是以統計資料為主要依據的。所以，要進行統計分析，就必須搜集大量與分析問題有關的統計資料。選題后，針對自己選定的題目搜集統計數據資料。這個工作很重要。如果搜集的原始數據不夠準確或不夠完整．就會使整個統計工作得出錯誤的結論。只有在大量詳細地占有真實的統計數據資料的基礎上，才能寫出觀點正確、材料充實、觀點和材料高度統一的分析報告。搜集統計資料要采用多種方法．既要充分利用現有的統計資料，又要調查與分析問題有關的新資料。

第一，充分利用統計報表資料。統計報表具有全面性、連續性的特點。所以統計報表資料是統計分析的主要依據。第二，搜集與分析問題有關的業務部門的資料。業務部門的資料一般來說要比統計部門的資料詳細全面。尤其是財務部門的核算資料往往是最原始的資料，對于我們分析問題產生的原因很有幫助。第三，利用以前已整理過的爭題資料。因為專題資料整理得比較詳細，并附有文字說明，所以在搜集分析資料時，要充分利用與分析問題有關的專題資料。第四，搜集國內外同行業的平均水平和先進水平資料。國內外同行業的平均水平可以當作標準進行橫向比較，先進水平可以當作奮斗目標。第五，深入實際調查研究，親自登門訪問被調查戶。這種方法可以搜集到統計報表中無法反映的典型資料。

3.3 整理資料

統計調查的原始數據資料(或次級資料)一般不能直接進行匯總處理，應根據分析的需要對原始資料進行加工、整理。在計算機普及以前，統計人員使用算盤等手工計算工具對統計數據進行簡單的加工、整理，現在計算機已成為統計人員必備的工具。計算機的普及改變了以往整理統計資料的繁瑣性，推進了統計工作現代化的進程。下面以Excel為例進行數據統計：第一，數據錄入。將搜集到的統計數據錄入計算機中，數據錄入方法包括鍵盤錄入法、語音識別法、光電輸人法。第二，對調查的統計缺欠數據進行估計推算插補。常用的插補方法有推理插補、平衡推算法、因素推算法、比率插補和均值插補等。第三，根據分析需要，對錄入的數據進行排序、分類匯總、篩選、計算，建立統計圖表。通過編制各種形式的分析表，反映事物之間的相互聯系。

3.4 運用統計分析方法進行統計分析

統計分析方法是指應用于統計分析活動，對總體現象的數量方面進行計量和分析的方法，統計分析必須借助于統計分析方法才能達到預期的目的。常用的統計分析方法有對比分析法、平均分析法、分組分析法、因素分析法和動態分析法等。日常統計工作中應根據分析需要選擇適當的分析方法，既可使用某一種方法，也可多種方法結合使用。

第一，對比分析法。對比分析法是將有聯系的經濟量進行對比，以說明其數量聯系和變動程度的統計分析方法，例如靜態對比分析法、動態對比分析法。在動態對比分析中，當基期指標為負數時，發展速度=2+報告期水平／基期水平的絕對值。第二，平均分析法。平均分析法是利用平均指標來分析研究社會經濟現象的二般水平及其發展變化情況，分析社會經濟現象之間相互依存關系及其構成特點的統計分析方法。第三，分組分析法。分組分析法是借助統計分組理論，將錯綜復雜的社會經濟現象劃分成不同的類型或組．進而分析其內部構成、分布特點、比例關系、變動情況和依存關系的統計分析方法。第四，動態分析法。動態分析法是從發展的觀點出發來分析研究事物發展變化的過程、發展變化的趨勢及其規律性的一種分析方法。在動態分析的基礎上可以進行趨勢預測，例如時間序列分析法、移動平均分析法、最小平方法。第五，因素分析法。因素分析法是根據社會經濟現象之間的客觀經濟聯系，具體分析各種因素的變動．并對由這些因素構成的復雜現象總變動的影響程度和量變規模的統計分析方法。分析數量指標因素對總變動的影響時．要把質量指標固定在基期；而分析質量指標因素對總變動的影響時，要把數量指標固定在報告期。

以上統計分析方法，在傳統的統計工作方式中主要靠手工統計，現在都可以通過計算機應用軟件(Excel、Spss等)來完成，效率大大提升。

3.5 撰寫統計分析報告

通過上述分析完成由感性認識到理性認識的升華，即得出自己的觀點，但這個觀點結論不僅自己認為正確可行，同時必須讓別人認為是正確的、有用的，并以統計分析報告的形式表現出來。統計分析報告是在對統計資料和有關情況進行研究的基礎上用簡潔明確的文字對研究過程進行敘述，從而反映客觀現實的一種文章。撰寫統計分析報告需要注意以下幾點：

第一，統計分析報告屬于以說明為主要表達方式的一種應用文體。第二，統計分析報告以統計數據為主要語言．并輔之以統計表和統計圖．清晰明確地表述事物之間的各種復雜聯系。第三，統計分析報告以大量統計調查材料為基礎．既要進行具體全面的分析，又要運用科學的抽象力進行綜合和概括，達到用數據材料說明中心論點的目的。論點要有所創新，要經得住推敲、經得住論證。第四，統計分析報告除情況說明、原因說明外，還要根據存在的問題提出解決問題的建議。這是整個統計分析工作中關鍵性的一步。

4.總結

總之，基層統計人員要想搞好統計分析，日常工作中要善于積累、多學勤思。在材料充分、觀點明確、論據完備、條理清楚的情況下做好統計分析工作，寫好統計分析報告。

參考文獻

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主成分分析法，又稱主分量分析法是指相關的經濟變量間通常存在著起主導作用的決定性因素，通過對原始變量的相關矩陣內部結構進行分析，找出幾個不相關的綜合指標來線性表示原來的變量，主成分之間既互不相關，又盡可能多的包含了原指標集合。這種方法首先由Hotelling提出，其主要思想是降維。Stone(1947)對美國1929-1938年間的17項國民經濟統計指標進行主成分分析，發現完全可以用三個經濟指標來概括原來的17項指標，大大簡化了數據分析。M.Scott（1961）對英國157個城鎮的發展水平進行主成分分析，發現原57個測度指標完全可以由5個綜合變量替代，既解決了原指標間的信息重疊問題，又簡化了原指標體系的指標結構，主成分分析由此推廣。邱東（1990）系統闡述了主成分分析法的定義、基本思想、基本步驟和特點，認為主成分分析法可以消除評價指標間的相關影響，并且伴隨數學變換過程生成信息量權數和系統效應權數，保證了客觀性。同時也指出了主城分析法在計算綜合評價值未充分考慮指標的重要程度等不足，主要適用于被評價對象較多的綜合評價。隨后，眾多學者對此提出了改進：孟生旺（1992）針對原始數據的標準化處理和主成分個數的選擇問題，認為標準化不如均值化的無量綱處理方法，提出了非標準化主成分分析法。陳述云等（1995）通過對原始數據作對數—中心化轉換，用原始變量的非線性組合表示主成分，同時重點分析樣本協方差矩陣而非相關系數矩陣，提出了非線性主成分法。朱泰英等（2004）提出了加權主成分分析法，認為可以將主成分分析法的客觀分析和層次分析法的主觀分析有機結合。王璐等（2006）在對主成分分析法的權數、降維等問題的研究上，提出了首先要按主成分分析法對指標體系進行分類，得到各方面的評價值后再進行主成分分析，最終得到綜合評價值的二重主成分分析法。段力誌等（2009）在傳統主成分分析法基礎上，首先對原始指標值進行預處理，再借助軟件，將原始數據轉化為少數幾個主成分的線性組合，并進行加權變換，得到改進的主成分綜合值。白雪梅等（1995）則分析了“均值化”、“標準化”、“極差正規化”三種方法的選擇條件是保證方差損失最小。陳衍泰等（2004）認為主成分分析法具有全面性、可比性和客觀合理性等優點，比較適合對評價對象進行分類，但需要大量數據，函數意義不夠明顯，不能反映客觀發展水平。蘇為華（2012）提出經典的R型主成分本質是單項指標標準化結果的加權算術平均值，比當量平均法復雜。趙利等（2013）通過主成分分析法對宏觀經濟中影響城鎮勞動就業因素分析時，提出主成分為宏觀經濟和技術進步，通過VAR模型對主成分進行分析，得出宏觀成分中對城鎮勞動就業影響最大的是消費、產業結構和城市化水平，而技術進步成分中影響最大的是技術進步的結論。黃利文（2013）針對主成分分析中存在的未考慮負向因子的影響，以及采用線性加權法時確定權重方法不統一，評價結果非唯一等缺陷，提出了逼近理想點的主成分分析法，更好地反映了原始數據信息，并較為客觀地給出了綜合評價結果。林海明等（2013）認為主成分分析因缺乏應用條件的考慮而導致評價結果不具合理性甚至錯誤，通過分析因子分析法因子載荷陣的簡單結構、加權算術平均數的合理性，得出主成分分析的應用條件是：指標是正向、標準化的；主成分載荷陣達到更好的簡單結構時，主成分正向，且主成分與變量顯著相關。

二、因子分析

法因子分析法是指從被評對象的觀察變量的相關度出發，利用降維的思想，把繁雜的變量盡可能歸納為幾個綜合因子進行分析的的一種多變量統計分析方法。其基本思想是：將觀察變量按相關度的高低或聯系的緊密程度進行分類，類別內部變量相關性高，聯系緊密，而類別之間的變量則相關度較低，聯系稀疏，每一類變量則代表一個公共因子。具體步驟為：

三、逼近理想解的排序法

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關鍵詞：收入；患者人數；患者人均費用；貢獻率；彈性系數

統計指數是研究現象差異或變動的重要統計方法，他起源于18世紀歐洲關于物價波動的研究，至今已被廣泛應用于經濟生活各領域。統計指數的作用主要有兩方面，①運用統計指數可以反映復雜現象總體在數量上變動的方向和程度，②運用統計指數可以分析復雜現象總體變動中各個因素的變動，以及他們的變動對總體變動影響程度[1]。

醫院業務收入主要來源于門診收入和住院部收入，這部分收入可以比較直觀地反映醫院的經濟效益，也可以為醫院的決策運營提供真實可靠地依據。以下運用統計分析法對我院2013～2014年業務收入進行分析，資料來源，我院統計報表，見表1。

1綜合指數

公式[3]：

∑q1p1-∑q0p0=（∑q1p0-∑q0p0）+（∑p1q1-∑p0q1）

∑q1p1/∑q0p0=（∑q1p0/∑q0p0）×（∑p1q1/∑p0q1）

1.1門診收入分析

門診收入變動：絕對數：∑q1p1-∑q0p0=6694.75 萬元；相對數：∑q1p1/∑q0p0=120.45%。

門診人次數變動對門診收入的影響：絕對數：∑q1p0-∑q0p0=3875.97萬元；相對數：∑q1p0/∑q0p0=111.84%。

人均費用變動對門診收入的影響：絕對數：∑p1q1-∑p0q1= 2818.78 萬元；相對數：∑p1q1/∑p0q1=107.70%。

各因素間關系： 絕對數：6694.75=3875.97+2818.78萬元；相對數：120.45%=111.84%*107.7。

1.1.1門診總收入 2014年門診收入比2013年增長6694.75萬元，增幅為20.45%。

1.1.2門診人次數變動對門診收入的影響 由于門診患者人數的增加，而使得2014年門診收入比2013年增加了3875.97萬元，增幅為11.84%。

1.1.3人均費用變動對門診收入的影響 由于人均門診費增長了而使得2014年門診收入比2013年增加了2818.78萬元，增幅為7.7%。

結論： 門診人次數與門診人均費用的增長共同造成了門診費用的增長，但門診人次數的增長對門診收入增加的影響程度大于人均門診費用變動對門診收入的影響。

1.2 住院收入分析，方法同上

1.2.1住院總收入 2014年住院收入比2013年增加了9760.89萬元，增幅為16.40%。

1.2.2住院人次數變動對住院收入的影響 由于住院患者數增長使得年收入增加收入為6939.76萬元，增幅為11.66%。

1.2.3人均住院費用變動對住院收入的影響 由于人均住院費用增長而使得年收入增加了2821.13萬元，增幅為4.24%。

結論：住院患者數與住院患者人均費用的增長共同造就了住院收入的增長，但住院患者數的增長對住院收入的影響程度大于住院患者人均費用變動對住院收入的影響。

2貢獻率，彈性系數[2]

醫院業務收入

醫院業務收入=住院收入+門診收入

2014年醫院業務收入=108719.46萬元

2013年醫院業務收入=92263.82萬元

2.1貢獻率 住院收入貢獻率=住院收入增加量/醫院業務收入增加量=59.32%

門診收入貢獻率=門診收入增加量/醫院業務收入增加量=40.68%

表明醫院業務收入中，59.32%來自于住院收入，40.68%來自于門診收入。即醫院業務收入主要來源于住院收入。

2.2彈性系數 住院收入彈性系數=住院收入增長速度/醫院業務收入增長速度=0.92

門診收入彈性系數=門診收入增長速度/醫院業務收入增長速度=1.15

表明住院收入每增長一個百分點能帶動醫院總收入增長0.92個百分點。門診收入每增長一個百分點則能帶動醫院業務收入增長1.15個百分點。即門診收入對醫院經濟的拉動作用大于住院收入。

3討論

從以上結論可以看出，首先我院門診患者數，住院患者數的增長對醫院經濟效益的影響幅度要遠大于患者人均費用的增長，屬于良性循環，對醫院的經濟增長起到了積極地促進作用。但是門診人均費用與住院人均費用的增長無疑會加重患者的經濟負擔，也間接地給醫患關系帶來隱患[4]。當然，這兩項指標的增高并非完全是因為絕對費用增高造成的，就住院患者而言，由于我院一些新技術，新項目的開展運用，例如內窺鏡在手術中的運用，這些新技術，新項目的收費標準也較此前的同類型項目的收費標準高，但新技術，新項目的運用對于患者而言卻是創傷小，愈合快，雖然費用較高，但選擇這些技術進行治療的患者卻較多，故而對人均費用的影響也較大，因此，建議醫院在提供先進醫療技術的同時，嚴格控制藥占比，以及控制各項檢查費用，以降低患者的人均費用，從而提高醫院的社會效益[5]。

其次，住院收入對醫院業務收入的貢獻較大，但門診收入對醫院經濟的拉動作用不可小視，這就要求我們在提高醫療質量，提供優質醫療服務的基礎上，還要加大對醫院的宣傳力度，在立足本地區的基礎上，以先進的技術，優質的服務來吸引周邊及外省市的患者，例如，血管外科，內窺鏡技術等，在提高醫院社會效益的同，提高醫院的經濟效益。

總之，醫院經濟效益和醫療質量是相輔相成的，重經濟效益而忽視醫療質量是不可取的，長此以往將會造成患者的大量流失，最終將造成經濟效益滑坡，醫療質量下降，但是，單重醫療質量而忽視經濟效益也是不可取的，在目前醫療補償機制還未完善的情況下，最終會導致醫務人員收入降低，醫療培訓減少，從而影響醫護隊伍的穩定性，最終仍將導致醫療質量下降，經濟效益下滑。因此，決策者因針對影響醫院經濟效益的各因素，加強指導和監督，對患者而言力求做到療效高，療程短，費用低；對醫院而言要依靠先進的技術，良好的聲望，吸引門診患者和住院患者，以增加門診和住院患者總數，并適當降低患者門診和住院費用，這是提高醫院經濟效益和社會效益，使醫院步入良性循環的唯一途徑。

參考文獻：

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[3]全國統計專業技術資格考試大綱，考試用書編寫委員會.統計基礎理論及相關知識[M].中國統計出版社，2001，3：196-199.

篇6

Abstract： According to the university scientific research data in nearly ten years， the factor analysis and cluster analysis statistical methods in the multivariate statistical analysis are used to carry out the comprehensive evaluation analysis of the college scientific research status and put forward a method for evaluating the state of the research. Research shows that， in some colleges， the first factor is very high， indicating that these colleges in cutting-edge academic research achievements. But at the same time， the third factor is low， indicating that these colleges and enterprises to contact the lack of scientific research. In other colleges， the second factor is very high， indicating that these colleges in the per capita contribution rate， C class paper per capita contribution rate and other aspects to do better. In addition， some of the college's third factor is very high， indicating that these colleges are closely related to the enterprise's scientific research and cooperation. The results of the subsequent cluster analysis also confirmed the rationality of the conclusion of the comprehensive evaluation analysis. Through the study of this paper， it provides a theoretical basis for the scientific management system and evaluation system of scientific research achievements.

關鍵詞： 高校；科研狀況；因子分析；聚類分析；評價

Key words： colleges and universities；research status；factor analysis；cluster analysis；evaluate

中圖分類號：G463 文獻標識碼：A 文章編號：1006-4311（2016）31-0015-04

0 引言

科研能力是衡量一所高校科教水平的重要標志。某高校作為省重點高校有著悠久的辦學歷史，科研水平在省內也是名列前茅，本文針對該高校20個學院的各項科研指標進行多元統計分析，建立了描述科研水平的各類變量，包括各類科研項目的經費總額、各類論文的發表數量、論著發表數量，投入科研人員數量等。但由于各學院規模不一，各學院科研性質也不盡相同，為了保證研究結果的平衡性，本文采用對科研成果人均貢獻率的方式進行研究。然而進行統計分析時，并非變量收集的越多越有利，變量間信息的高度相關、高度重疊會給統計方法的應用帶來許多困難，因此本文借助SPSS統計分析軟件，采用因子分析方法，在眾多變量中提取影響各學院科研狀況的主要因子對問題進行分析，最后通過因子變量的聚類分析對評價結果進行驗證。國內學者目前主要集中對我國體育事業進行科研狀況分析，如賈志強、鄭巖平對我國1995-2000年籃球科研狀況作了分析。張金、夏秀榮對我國1994-2003年排球科研狀況作了分析。在高校科研狀況分析方面，孟學英、陳春華利用調查問卷方式對我國部分高職院校教師科研狀況做了調查分析。同時國內對多元統計方法的應用也主要集中在醫療、經濟方面，如孟瑩、謝守祥等利用多元統計分析方法對江蘇省經濟差異化做了分析。王曦、宋劍南利用多元統計分析方法對影響中醫癥候的主要因素做了研究。利用多元統計分析方法結合高效科研狀況評價分析還鮮有研究。本文結合多元統計分析分析方法對某高校科學地建立高校科研業績的管理體系及評價體系提供了理論依據。

1 因子分析方法簡介

因子分析是利用降維的思想，由研究原始變量相關矩陣內部的依賴關系出發，把一些具有錯綜復雜關系的變量歸結為少數幾個綜合因子的一種多變量統計分析方法。因子分析的基本思想是根據相關性大小把原始變量分組，使得同組內的變量之間相關性較高，而不同組的變量之間的相關性則較低。每組變量代表一個基本結構，并用一個不可觀測的綜合變量表示，這個基本結構就稱為公共因子。對于所研究問題的某一具體問題，原始變量可以分解成兩部分之和的形式，一部分是少數幾個不可測的所謂公共因子的線性函數，另一部分是與公共因子無關的特殊因子。進行因子分析的步驟如下：①根據研究問題選取原始變量。②對原始變量進行標準化并求其相關陣，分析變量之間的相關性。③求解初始公共因子及因子載荷矩陣。④因子旋轉。⑤因子得分。⑥根據因子得分值進行進一步分析。

2 各學院科研狀況的因子分析

2.1 數據分析和指標選取

本文選用的數據來源于某高校2006年至2015年的統計數據。設定數據中8個指標變量分別是X1：2006-2015年橫向項目金額人均貢獻率（萬元/人）；X2：2006-2015年市校級項目金額人均貢獻率（萬元/人）；X3：2006-2015年省部級項目金額人均貢獻率（萬元/人）；X4：2006-2015年國家級項目金額人均貢獻率（萬元/人）；X5：A類論文人均貢獻率（篇/人）；X6：B類論文人均貢獻率（篇/人）；X7：C類論文人均貢獻率（篇/人）；X8：論著數量人均貢獻率（項/人）。數據詳情見表1。

在進行數據分析前，進行KMO檢驗，P值為0.000，檢驗結果是顯著的，同時KMO值達到0.577，結果見表2，表明數據之間具有一定的相關性，可進行因子分析。

從表3變量共同度表中可以看出因子分析的變量共同度均較高，表明變量中的大部分信息均被因子所提取，說明因子分析的結果是有效的。

2.2 因子提取和因子解釋

現應用主成分分析法來進行因子提取和因子個數的確定，從表4中可以看出只有前三個因子特征根大于1，并且前三個因子特征值之和接近80%，故提取前三個因子基本包含了全部測評指標的絕大部分信息，因子分析效果較理想。

由于初始載荷陣結構不夠清晰，不便于對因子進行解釋，因此對因子載荷矩陣實行旋轉，達到簡化結構的目的，使各變量在某些因子上有較高載荷，而在其余因子上只有小到中等的載荷。這里采用方差最大正交旋轉法進行因子旋轉。結果見表5。

從旋轉后的因子載荷矩陣來看，第一個主因子在省部級項目金額人均貢獻率、國家級項目金額人均貢獻率、A類論文人均貢獻率、B類論文人均貢獻率上具有較高載荷，第二個主因子在C類論文人均貢獻率、論著數量人均貢獻率上具有較高載荷，第三個主因子在橫向項目金額人均貢獻率、市校級項目金額人均貢獻率上具有較高載荷。

2.3 因子得分和因子變量

本文采用回歸法估計因子得分系數，并輸出因子得分系數矩陣見表6。

根據表6可寫出以下因子得分函數：F1=-0.014橫向項目金額人均貢獻率-0.078市校級項目金額人均貢獻率+0.263省部級項目金額人均貢獻率+0.293國家級項目金額人均貢獻率+0.178A類論文人均貢獻率+0.508B類論文人均貢獻率+0.021C類論文人均貢獻率+0.174論著人均貢獻率（1）；F2=-0.159橫向項目金額人均貢獻率+0.065市校級項目金額人均貢獻率+0.00省部級項目金額人均貢獻率-0.057國家級項目金額人均貢獻率-0.235A類論文人均貢獻率+0.393B類論文人均貢獻率+0.328C類論文人均貢獻率+0.570論著人均貢獻率（2）；F3=0.442橫向項目金額人均貢獻率+0.582市校級項目金額人均貢獻率+0.123省部級項目金額人均貢獻率+0.010國家級項目金額人均貢獻率-0.076A類論文人均貢獻率-0.219B類論文人均貢獻率+0.384C類論文人均貢獻率-0.010論著人均貢獻率（3）

通過上述公式（1）、公式（2）和公式（3）可得到各個學院的因子得分。從而獲得三個因子變量，由于這三個因子變量是線性無關的。因此，可以利用它們對各個學院的科研狀況做統計分析。

3 各學院科研狀況的綜合評價分析

下面利用三個因子變量對2006年-2015年該高校各學院科研狀況做多元統計分析，并對各學院近10年來科研狀況進行綜合評價。

首先畫出三因子變量的散點圖，對各學院近10年來科研狀況做對比分析。以第一因子變量為橫坐標，第二因子變量為縱坐標，第三因子變量為豎坐標的三維散點圖如圖1所示。

從圖1中可以看出P學院、O學院、M學院等的第一因子很高。說明這些學院在國家級項目人均貢獻率、省部級項目人均貢獻率、A類論文人均貢獻率、B類論文人均貢獻率上成績突出，但在橫向項目人均貢獻率上稍顯不足，這些學院應該在保持尖端學術科研的前提下，多加強與企業的合作，創造更多產業應用成果。L學院、R學院、N學院等的第二因子很高，說明這些學院在論著人均貢獻率、C類論文人均貢獻率上成績突出，這與這些學院的科研性質是密不可分的，第二因子很高的學院可以在保持自己科研特色的前提下，多關注學術前沿的相關信息，爭取在尖端科研中有更大的突破。如B學院、I學院等的第三因子很高，說明這些學院在橫向項目人均貢獻率上成績突出，這些學院可以在緊密保持與企業的科研聯系的基礎上，加強自己在學科特色科研中的研究，多出一些基礎研究方面的尖端科研學術成果，增強學院在科研創新中的能力。

最后利用系統聚類分析法對各學院科研狀況進行聚類分析，即利用三因子變量對20個學院進行聚類，結果如表7所示，M學院、P學院、O學院和J學院為一類，B學院、I學院為一類，其它學院為一類。這個結果與散點圖分析的情況基本類似。

4 結束語

本文針對某高校各學院科研狀況進行綜合評價分析，通過對高校近十年科研指標數據進行因子分析，將八個指標變量分為三個科研因子，分別是高端科研因子、校企合作科研因子、基礎科研因子，并給出了因子得分模型，對各學院近十年的科研狀況給出了分析，最終的聚類分析結果也對各學院科研狀況做了驗證說明。論文的研究成果為科學地建立高校科研業績的管理體系及評價體系提供了理論依據。

從分析結果來看，因學院科研特色不同，導致各個學院在學術科研這個萬花筒中所扮演的角色也各不相同，但各學院之間還是應當加強科研合作，取他人之長補己之短，這樣才能為該高校向科研大校、科研強校的進軍道路上打下堅實的基礎。

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[6]何曉群.現代統計分析方法與應用[M].北京：中國人民大學出版社，2003，8：15-18.

篇7

［關鍵詞］2011法網 李娜 技術分析

［中圖分類號］G845 ［文獻標識碼］A ［文章編號］1009-5349（2012）07－0139－01

2011年的法網是中國女子網球收獲頗豐的一個重要賽事，羅蘭?加洛斯的紅色土地見證了歷史的誕生——中國金花李娜第一次為中國捧起久負盛名的網球四大滿貫冠軍獎杯，改寫了四大滿貫百余年的歷史，成為首個奪得四大滿貫單打冠軍的亞洲球員，書寫了中國網球燦爛的輝煌時刻。

一、研究對象與方法

（一）研究對象

以2011年法國網球公開賽中李娜及其對手的技術統計等指標作為本文的研究對象。

（二）研究方法

1.文獻資料法：查閱相關文獻作為本研究的理論基礎。

2.數理統計法：對2011年法網中李娜及其對手的相關比賽數據進行統計分析。

3.邏輯分析法：對分析得到的數據進行邏輯學界定與分析，得出相關結論。

二、結果與分析

（一）發球分析

從表1看出，李娜平均每場發出1.6記Aces球，略高與同場競技7位選手的1.3個，而低于四強其他3位選手的2.2個。在雙誤方面，李娜是1.9個，遠低于同場競技7位選手的3.0個和四強其他3位選手的3.6個。在一發成功率方面，李娜平均每場比賽達到了72.4%，比同場競技的7位選手高出9.5%，比四強的其他3位選手也高出8.6%，說明李娜的一發比較穩定。李娜的平均一發時速只有153.9km/h，比同場競技7位選手的一發時速低5.1km/h，比四強的其他3位選手低6.4km/h，這就確保了一發的高成功率和高穩定性，降低了雙發失誤，但同時也減弱了一發的攻擊力。在最快發球時速方面，李娜為167.4km/h，比同場競技的7位選手和四強的其他3位選手都低了8.3km/h。李娜的二發得分率都要高于同場競技的7位選手和四強的其他3位選手，二發平均時速雖比對手低但差距不大。從表1可以得出，李娜在發球穩定性的基礎上還應該追求更高的發球速度和對球的旋轉、落點的控制。

（二）接發球分析

從表1看出，李娜的接發球得分率為47.1%，高于同場競技7位選手的36.3%，略低于四強其他3位選手的49.1%，說明李娜有較好的接發球能力。在破發成功率方面，同場競技的7位選手為52.4%，四強的3位選手為52.9%，李娜為44.7%，這說明李娜雖然有較穩定的接發球，但接發球的質量不高，不能給對手造成太大的壓力。

（三）制勝分和非受迫性失誤分析

從表1看出，李娜平均每場的制勝分為23.1分，遠高于同場競技的7位選手的13.4分，同時也比四強的其他3位選手高2.7分；在非受迫性失誤方面，李娜平均每場為26.1個，同場競技的7位選手為26.7個，四強的其他3位選手為23.4個。從表1分析得到，李娜在制勝分方面要好于對手，而非受迫性失誤方面則稍稍遜于對手，說明在比賽中李娜的底線進攻能力較強，然而刁鉆的落點和大力的擊球降低了擊球的穩定性，增加了非受迫性失誤。

（四）網前技術分析

從表1看出，在網前得分率方面，李娜平均每場為69.7%，同場競技的7位選手為58.0%，四強的其他3位選手為66.8%；在總得分方面，李娜平均每場得80.3分，同場競技的7位選手得66.4分，四強的3位選手得72.7分。從表1可以得出，李娜的網前得分率和總得分都強于對手，這說明李娜的底線進攻頗具威脅，迫使對手回球出線，這也給她上網得分創造了絕佳機會。

篇8

[關鍵詞] 平衡記分卡 ERP系統 模糊評價 實證分析

ERP（Enterprise Resource Planning,企業資源計劃），是在MRP-Ⅱ的基礎上發展而來，由上世紀90年代初美國著名的Gartner集團公司提出。同西方發達國家相比,當前我國的ERP應用常常出現“南橘北枳”的情況，西方企業是通過ERP來固化企業內已形成的先進有效的生產管理流程，而中國企業這個過程卻正好相反：它們更多地是希望通過ERP在短時間內提升經營管理水準，迅速改變管理和業務流程上的落后。我國ERP系統的實施常常陷于困境,據稱我國已實施的ERP“三分之一能用、三分之一修改后能用、三分之一失敗”。究原因主要是ERP系統應用績效評價落后。由于ERP系統是個大型的IT信息系統，對企業的影響是全方位的、多方面的，有的企業還分步實施，因而對其的效益評價很復雜，現在除了傳統的財務評價方法外，目前還沒有一個統一評價ERP系統的適當的方法,所以我國企業對實施ERP系統的前途充滿了迷茫。

一、平衡記分卡理論的提出

平衡記分卡理論是哈佛商學院的教授Robert S. Kaplan 和復興方案公司總裁David P. Norton 于1992年共同創立，它是一個整合的源于戰略指標的新框架，在保留財務指標的同時，引進了未來財務業績的驅動因素，這些因素包括客戶、內部業務流程、學習與成長等層面，如下圖。它們以明確和嚴謹的手法解釋戰略組織，而形成特定的目標和指標。

二、基于平衡記分卡原理的研究方法設計

1.研究樣本、指標的選取

(1)本文選取樣本公司選擇的原則為多個行業、大型企業、含有多種經濟成分、數據易獲得和驗證、可比性，力求全面反映我國各企業實施EPR前后的經營績效對比。

(2)建立ERP系統的評價指標體系如表1。

2.模糊綜合評價

(1)確定企業ERP績效評語集。對企業實施ERP系統的績效通常評定為若干個等級，由此確定一個多級評語集，假設建立四級評語集V=｛V1(效果很明顯)，V2(效果較好)，V3(效果一般)，V4(效果差)｝。

(2)確定評價矩陣。通過對企業實施ERP過程中的數據進行收集與處理，可確定出隸屬于企業ERP實施績效評語集V中每個指標的隸屬度，也可由專家根據掌握的情況和積累的經驗來確定適當的隸屬度，對每個因素進行單因素評價可得到模糊評價矩陣Ri

，k表示評語集的級數，rimj表示Uim屬于第j

個評語Vj的隸屬度。

(3)確定各個子因素的權重。用層次分析法（AHP）和德爾菲法(Delphi)構造比較判斷權重矩陣A（各因素集和基本因素的權重分布），即A=(a1,a2,…,an),∑ai=1 (i=1,2,…,n),Ai=(ai1,ai2,…,aim),∑Wij=1 (j=1,2,…,m)。

(4)做模糊綜合評價。對Ui進行綜合評價，則可得到Bi=Ai? Ri=(bi1,bi2,…,b、),“?”采用M(?,+)算子，求得B(總體評價矩陣)。最后得到綜合評判集Z=A?B。

三、實證及評價

實證列示岳陽石油分公司的模糊綜合評價，其它公司只給出最后結果性的圖表和數據，通過建立ERP系統的評語集，確定ERP系統的單因素模糊評價矩陣，用AHP法確定評價因素的權重集。在確定各個評價指標的隸屬度時，筆者通過公司財務報表，調查問卷，相關人員訪談及專家意見綜合處理而來。

1.做模糊綜合評價

“? ”采用M(?,+)乘加算子進行如下模糊綜合評判：

B1=A1?R1=(0.78,0,0.06,0.16),B2=A2?R2=(0.48,0.27, 0.18,0.07)

B3=A3?R3=(0.30,0.22,0.30,0.18),B4=A4?R4=(0.22,0.24, 0.42,0.12)

得ERP系統總體評判矩陣：

于是得到總體評判矩陣Z=A?B=(0.45, 0.20, 0.23, 0.12)。

它表明岳陽石油分公司實施ERP系統后，取得明顯的效果占45％，效果較好的占20％，效果一般的占23％，效果差的過程占12％。按最大隸屬原則，實施ERP系統后效果屬于V1,應該是取得了明顯的效果。用加權平均法得Z值為:分，雖然取得了V1的效果，但分數值并不高，在V1中處于較低的分數段。經分析知：V2和V3所占的比值較大，用加權平均值法分析知B1＝81.3，B2＝78.3，B3＝71.1，B4＝70.5，可見該公司在B3和B4兩個一級指標還沒有取得理想效果，該公司在內部流程和學習和成長兩個層面上還有很大的可改善的余地。

2.對所有公司的模糊綜合評價做描述性統計分析和評價

我們從上面表2、表3中可以看出，如果按最大隸屬原則對實施ERP的各個公司進行模糊綜合評判，各個公司幾乎都取得了V1即明顯的效果。如果按加權平均法進行各公司的模糊綜合評判，取得V1級別的公司占總數的三分之一；取得V2的占總數的二分之一；取得V3的占總數的六分之一。可見，各個公司相對都取得了較好的效果。這說明從平衡記分卡法的視角來看，ERP系統在我國的實施取得了較好的效果，因為取得V2評價的公司占了總數的一半，但質量不是很高。我們用加權平均法對實施ERP系統的公司的財務、客戶、內部業務流程和學習與成長四個一級指標的模糊評判可以發現：

財務：V1占55％，V2占39％，V3占6％；

客戶：V1占33％，V2占50％，V3占17％；

內部業務流程：V1占39％，V2占50％，V3占11％；

學習與成長：V1占39％，V2占39%；V3占22%。

實施ERP系統的公司在財務層面取得的效果最好，V1加V2占了總數的94％，這與公司在經營上傳統地重視財務方面的管理，認為好的財務數據代表了公司業績等原因有關。其次是客戶和內部業務流程方面，其V1加V2占總數的83％，但V2占了總數得50％，這與現企業開始重視營銷和加強企業內部管理有關，也與企業推行ERP系統的目的有關，但是總體質量不高，企業在這方面還有待加強。學習與成長層面，筆者認為主要原因是我國的人力資源觀念和管理落后，對無形資產和智力資產計量評價落后造成的。各個公司對學習與成長重視不夠，認為是員工個人的事，公司不想在這方面花錢，而喜歡用魯迅的“拿來主義”，招人過來就要能用，進行培訓教育有限。

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[4]郭宏湘鄧敏: ERP績效指標體系的建立及模糊評價[J]. 工業工程,2003,（5）:31

篇9

關鍵詞：區域物流；節點城市；因子分析；聚類分析

一、 引言

本文綜合以前學者的研究成果，突出不同區域的物流產業發展水平，提出更為簡便可行的指標體系，同時運用因子分析和聚類分析，對這些區域節點城市的物流發展水平進行比較研究，最后針對分析結果提出一些改進建議。

二、 區域物流發展指標體系的構建

1. 評價指標體系的建立。本文選取的指標力圖能夠反映區域物流發展的整體水平，通過對各種物流評價指標體系的比較，按照指標設置的原則，經過反復篩選，最終從人口規模、經濟實力、工業規模、第三產業規模、物流主導產業規模五個方面確立了現代區域物流評價指標體系，并將這些方面分解為9項二級指標（表1）。

2. 數據來源與分析步驟。本研究的數據來源于《中國城市統計年鑒2009》以及各城市統計年鑒，由于在17個區域物流節點城市中，數據符合要求的有11個城市，包括哈爾濱、長春、包頭、呼和浩特、太原、合肥、福州、長沙、昆明、海口、銀川，本文就以這些城市為研究對象。在數據準備階段完成之后，利用spss17.0for windows統計軟件從以下幾個方面展開分析。首先檢驗構建的區域物流評估指標系統，然后選擇因子分析法從9個具體指標中提取出n個公共因子，根據得到的因子得分，建立模型計算綜合得分，從而對各節點城市的物流綜合水平進行排序，為確保研究結果的科學性和可靠性，在因子分析的基礎上進一步進行聚類分析， 并利用聚類分析結果對全國區域物流節點城市的發展水平進行總體評價，并給出相應的政策建議。

三、 因子分析

1. 因子分析適用性檢驗。在指標綜合評價中利用因子分析的目的是從眾多的原有指標變量中提取出少量的具有代表性的因子，提取出的因子必須能夠代表不同的評價維度。其應用的前提是要求原指標之間具有較強的相關關系，否則就不能運用因子分析法，我們將原始數據進行標準化處理之后，采用kmo和bartlett檢驗方法來檢測因子分析法的適用性。其檢測結果如表2所示。

bartlett球度檢驗表明：bartlett值=131.602。p接近于0，若顯著性水平為0.01，則拒絕相關矩陣為單位矩陣的原假設，相關矩陣與單位矩陣存在顯著差異，可以進行因子分析。取樣足夠的kaiser-meyer-olkin檢驗是用于比較觀測相關系數值與偏相關數值的一個指標，其值越逼近1，表明對這些變量進行因子分析的效果越好，從表2中可見，kmo值大于0.5，因而可以對指標變量進行因子分析。

2. 因子提取。本文采用主成分分析法對指標數據進行因子分析，按照相關系數矩陣特征值大于1的標準，從原9個統計指標中提取二個主因子來表達其信息含量。表3是指標數據作因子分析后的因子提取和因子旋轉結果。第二列至第四列描述了因子分析的初始解對原有變量總體的刻畫情況；第二列合計是各成分的特征值。第一成分特征值合計=4.883，第二成分特征值為合計=1.797，這里只有前兩個因子的特征值大于1。第三列是各因子變量的方差貢獻率，即該因子刻畫的方差占原有變量總方差的比例；第四列是因子變量的累計方差貢獻率，表示前m個因子刻畫的總方差占原有變量總方差的比例。從表3中可見，如果提取2個公共因子，那么它們可描述原變量總方差的90.536%，大于80%，可以認為，這2個公因子基本反映了原變量的絕大部分信息。

3. 因子旋轉。因子分析的目的不僅是要找出主因子，更重要的是知道每個主因子的具體經濟意義。為便于對主因子進行解釋，一般須對因子載荷矩陣進行旋轉。本研究采用方差極大值法進行正交旋轉之后，得到9個指標的兩個因子負荷，如表4所示。

從表4可以看出，第一主成分對社會消費品零售總額、國內生產總值、第三產業增加值、年末總人口、工業總產值有絕對值較大的相關系數，第二個因子相關系數絕對數較大的正好是九個原始變量中的另外四個，即貨運總量、公路貨運量、鐵路貨物運量、交通運輸、倉儲及郵政業增加值。根據這些變量的原始含義可以對兩個因子進行命名。第一個因子主要概括了一般的社會人口規模、經濟實力、工業和第三產業的規模，可以命名為社會經濟因子。第二個因子主要概括了物流主導產業的情況，可以稱為物流產業因子。

根據表4的最終因子載荷矩陣，由此可以寫出如下因子分析的模型：

x1=0.979f1+0.024f2；x2=0.974f1+0.183f2；……；x9=0.324f1+0.879f2

xi（i=1，2，…，9）代表了9個評價指標，公共因子f1表示社會經濟因子，f2表示物流產業因子。由于因子載荷矩陣是正交旋轉，這兩個因子之間不存在相關，避免了因子綜合評價的多重共線性，故可以代表不同的評價維度。

4. 因子得分。因子分析把原來的9個指標濃縮成相互獨立的2個公因子，一方面達到了降維的目的；另一方面也排除了指標之間的相關性，同時，spss根據因子得分函數自動計算各樣本的因子得分，并選取各因子的方差貢獻率為因子得分權重，計算各城市的綜合因子得分，其計算形式為：

f=0.511 09f1+0.394 26f2

每個城市的綜合因子得分反映了各節點城市區域物流綜合實力的強弱，將11個城市的綜合因子得分從高到低排序，如表5所示。

四、 聚類分析

聚類分析是研究“物以類聚”的一種多元統計分析方法。最常用最基本的一種聚類分析方法是層次聚類分析，此外還有動態聚類法、模糊聚類法、有序聚類法等，本研究采用層次聚類法。

層次聚類法的基本思想是，一開始將要歸類的n個變量看成一類，然后按事先規定好的方法計算各類之間的歸類指數（相似系數或距離），根據指數大小衡量兩類之間的密切程度，將關系最密切的兩類并成一類，其余不變，即得n-1類；重新計算各類之間的歸類指數，再將關系最密切的兩類并成一類，其余不變，即得n-2類；如此進行下去，直到最后n個變量都歸成一類。

我們按照層次聚類法的步驟，首先經過運算將原始數據標準化，使具有不同量綱、不同數量級的數據能放在一起比較；然后用11個節點城市的標準化數據求出歐氏距離；最后應用wald離差平方和法，按照使總的類內離差平方和增加最小的原則，使得類的分法逐漸減小。具體聚類過程見表6。

spss完成以上運算步驟后，可將11個城市分成2類~4類，如果按照四類來劃分，其中包頭距離其他城市較遠，單獨聚合為一類；屬于物流發展高水平的地區；長沙、哈爾濱、長春、福州聚合為一類，屬于物流發展中等偏上地區；合肥、呼和浩特、太原、昆明距離較近，聚合為一類，屬于物流發展中等偏下地區；海口、銀川聚合為一類，相對于全國其他九個節點城市來說，是屬于物流發展低水平地區（見表7）。

五、 結論及政策建議

第一類為包頭。作為中國著名的鋼鐵工業城市，包頭市一枝獨秀，在物流產業上具有明顯優勢。區域物流發展在物流節點城市中處在領先水平，包頭市的物流產業因子得分最高，其貨運總量為38 841萬噸，遙遙領先于其他節點城市，這也決定了包頭市被單獨列為一類。但其社會經濟因子表現不佳，城市人口規模小，第三產業方面處于劣勢地位。然而物流產業的絕對優勢使得包頭市的整體物流發展實力最強，最終得分排名第一。隨著我國城市化進程的快速發展，可以預見包頭市對第三產業的需求會逐漸加強。因此，包頭市需強化經濟發展的基礎，重點提升第三產業的增加值，發揮其鋼鐵物流的規模經濟優勢，提高投資收益率，增強其持續發展的能力。

第二類包括長沙、哈爾濱、長春、福州，這四座城市的綜合排名靠前，其中哈爾濱的國內生產總值最高，在社會經濟因子得分方面名列前茅，顯示了較強的經濟實力和工業規模，但其物流產業因子表現平平，最終綜合排名位居亞軍。其余城市的因子得分也不均衡，主要表現在社會經濟因子得分排名高于物流產業因子的得分排名， 反映了其物流業的發展滯后于社會經濟的發展。因此，建議這類城市，在努力增強經濟實力的同時，要重點確定其物流發展的差異化戰略，根據自身城市定位和區位交通優勢，優先發展合適的交通運輸方式，加強物流基礎設施的建設，注重與區域城市的分工合作，形成良好的區域物流網絡系統，快速推進其物流業的發展。

第三類包括合肥、呼和浩特、太原、昆明，這四座城市綜合因子得分排名中等偏下，其中合肥和太原因子得分較不均衡，由于太原的傳統產業和地理區位優勢，作為貫通南北的中西部交通樞紐，太原物流產業具有明顯的優勢，2008年太原貨運總量達到20 962萬噸，其物流產業因子的排名僅次于包頭，但其社會經濟因子位次靠后，其第三產業規模也與包頭市相當，我們認為太原今后的發展重點是促進區域經濟的發展；合肥市近年來經濟快速增長，平均增長率約為17%，領跑于中部的省會城市，其社會經濟因子位列第五，屬中上等水平，但物流發展因子得分僅高于海口、銀川，屬于較低水平，并且合肥與周邊省會城市相比，物流業的基數很小，增長速度相對較慢，合肥如果不快速擴大物流產業規模，將可能會失去周邊的物流市場。呼和浩特與昆明在各因子得分方面表現平平，特別是呼和浩特沒有突出的經濟表現，其經濟總量和貨運總量也處于下游。在今后的發展中，我們建議這些城市要重點培養一批優勢支柱產業，加強交通基礎設施的建設，夯實其經濟基礎并發展優勢物流產業。

第四類包括海口、銀川，由于經濟、地理、人口、文化及交通等原因，這兩座城市綜合排名比較靠后，二個因子的得分都很低，與以上三類城市有明顯的差異，在區域物流節點城市的比較中明顯處于劣勢，由于物流產業是為其他產業提供支持的生產產業，經濟基礎對發展物流產業至關重要，海口、銀川兩市首先要從產業經濟抓起，運用現代化的管理理念和手段，做好招商引資工作，提升其區域經濟的競爭力；其次應找準物流的發展定位，如海口市應著重發展港口物流和國際物流，然后將區域物流與支柱性產業形成有機的業務鏈，集中優勢資源，發展最能體現自身特色的物流產業。

參考文獻：

1. 蒯人杰．關于區域物流節點合肥市物流發展契機的研究.物流技術，2009，（7）:45-49.

2. azzone.measuring resources for supporting resource-based competition.management decision,1995，33（9）:30-57.

3. 高杰.基于因子聚類分析的區域物流評價研究．重慶大學經濟與工商管理學院碩士論文，2007，（6）：39-61.

篇10

【關鍵詞】湖南省 SPSS 經濟水平

一、指標選取、數據來源及研究方法

為了全面系統地分析湖南省經濟發展水平，選取了湖南省2011―2014年的6項經濟指標：湖南省地區年生產總值（X1），第一產業總產值（X2），第二產業總產值（X3），第三產業總產值（X4），財政收入（X5），全社會固定資產投資（X6）。

研究數據主要來自于《湖南省統計年鑒》，整理如下（表1）。

研究方法主要是運用SPSS軟件，對2011―2014年湖南省經濟發展水平進行分析，以確定影響湖南省近幾年經濟發展水平的主要因素，找出存在的問題，探索解決途徑。

二、結果與分析

（一）湖南省經濟發展總趨勢：依據表1的數據，可知2011年以來，湖南省在正確的經濟政策指導下，經濟保持高速、持續、穩定的發展。國內生產總值由2011年19669.56億元增長到2014年27048.50億元，總產值呈穩步增長趨勢；第一產業均呈下降趨勢，第二、三產業產值逐年遞增，第三產業增長迅猛；在湖南省地區年生產總值中，第三產業產值所占份額逐年加大，第一產業所占份額較小，這說明湖南省處于經濟轉型期，第三產業蓬勃發展。

（二）主成分分析：運用SPSS軟件進行主成分分析，SPSS系統默認從標準后原始變量的相關矩陣出發求解主成分，因此對原始數據進行標準化處理。首先，運用SPSS軟件得到原有變量的相關系數矩陣（表2）。由表2可見，除了第一產業與其他5個變量的相關系數較低外，其余各變量之間的相關系數都較高，可從中提取主成分。

（三）分析碎石圖：根據SPSS軟件輸出的結果，生成主成分碎石圖（圖1）。由圖1可知，第1 主成分的特征值很大，對解釋原有變量的貢獻最大；第2個主成分以后的特征值都較小，對解釋原有變量的貢獻很小，所以提取1個主成分為宜。

（四）結果分析：已經SPSS的輸出結果可知，所有經濟指標的度量都反映了湖南省總的經濟水平情況。其中，影響最大的是年生產總值、第三產業總產值2個變量。研究發現，這6個變量全面且集中地反映了經濟環境中的經濟基礎因素，有效提高這6大指標就可以促進經濟水平的整體提高，尤其應重視年生產總值和第三產業總產值這3個變量。從年生產總值和第二產業總產值間的相關性可看出，第二產業總產值仍是經濟環境中的增長動力，因此，提高工業、制造業與建筑業等第二產業的總產值，可以在發展的同時帶動其他產業的增長，有利于湖南省經濟快速穩定發展。

三、湖南省“十二五”經濟存在的主要問題

（一）經濟平穩較快增長，但同期也面臨較大的壓力。從GDP增速看，2011-2014年湖南省GDP年均增速比“十一五”回落3.1個百分點，2014年GDP僅增長9.5%。湖南省的經濟發展面臨著增速換檔、結構調整、化解過剩產能和地方債務的嚴峻考驗，同時經濟發展的新增長點不多、新動力不足，投資項目規模偏小，重大項目支撐乏力。

（二）產業結構不優，但同時調整難度大。與第一產業比重過高，農業還停留在種養殖業階段，精深加工等高附加值環節延伸不夠。第二產業后勁不足顯示疲態，石化、重型機械、鋼鐵有色等比重過高，但均處在產業鏈的低端，高技術含量產品嚴重不足；第三產業發展不足，促進經濟全面發展的現代物流、現代金融等服務業發展滯后，制約了經濟發展。

（三）區域協調發展挑戰大困難多。一方面，城鄉協調發展的水平偏低，以城帶鄉的能力偏弱。2013年，湖南省城鎮化率比全國平均低5.77%，仍有12個縣城鎮化率不足30%。另一方面，全省區域間差距拉大、區域內部差距明顯，2011-2013年，全省經濟實力最強的長株潭地區GDP年均增速比最弱的大湘西地區快1.7%，區域協調發展仍存在多方面不足。

四、對湖南省“十三五”規劃的建議

（一）推動農業發展由粗放經營向數量質量效益并重、注重提高競爭力、注重農業科技創新、注重可持續的集約發展轉變，按照產出高效、產品安全、資源節約、環境友好的要求推進農業現代化。

（二）大力實施創新驅動發展戰略，促進協同開放創新，增強科技創新、產品創新、生產組織方式創新、工藝創新和體制機制創新能力，堅持創新與成果轉化有機結合，促進大眾創業、萬眾創新。

（三）大力推進長株潭、洞庭湖、湘南和大湘西四大區域協調發展，支持各區域立足特色、強化功能，實現集約發展、優化發展和適度均衡發展，努力形成多極支撐、錯位互補、多點突破的發展新格局。

（四）全面推進依法治省，提高運用法治思維和法治方式解決問題、推動工作的能力，加強治理創新，夯實治理基礎，促進治理體系和治理能力現代化。

（指導老師：周虎）