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德菲尔法、聚类分析与因子分析在民生调查中运

2014-07-04 01:00 民生指数排名结果表明，自2007年12月以来，南湖、滨湖两街道一直处于前两位，而自2008年以来，江心洲、双闸两街道则基本处于后列。民生指数随时间而不断变化。将六次民生调查所得到的民生指数制作成图，我们可以大体L把七个街道分成三种类型：滨湖、南湖两街道基本属于稳步进步型，南箢、沙洲基本上属于波动上升型，而兴隆、双闸、江心洲则基本上属于起伏波动型。受样本容量等因素的影响，民生指数随时问而不断变化。在此，我们将通过2007年三次凋查资料所计算得到的民生指数的算术均匀数作为2007年的民生指数，同样，将2008年三次调查资料所计算得到的民生指数的算术均匀数作为2008年的民生指数。在此基础上，将2007年与2008年的民生指数进行比较，可以清楚地看到：在2007 - 2008年间，沙洲的民生指数进步的尽对量最大(6.55)，滨湖其次(4.60)，以下依次为南湖(3.07)、双闸(2.76)、南苑(2.75)、兴隆(0.67)，而江心洲在此期间还有所下降(一1. 23 )由于各街道民生指数是在不同的出发点上进步的，一般情况下，出发点越低，进步的幅度一般也越大，进步也越轻易。鉴丁此，笔者在考虑出发点的基础上计算了一个相对进步速度，见表4 中的(4)列。从中可以看到，从相对进步速度来看，沙洲进步速度最快，滨湖其次，以下依次为南湖、南苑、双闸与兴隆，而江心洲非但没有进步，反而有所下降。（二）聚类分析法1．聚类分析的基本原理。为了将样品（7个街道）进行分类，就需要研究它们指标数值间的关系。本研究所采用的聚类分析方法为组间连接法，间隔采用欧几里德间隔的平方。即将一个样品看作n维空间的一个点，并在空间定义间隔，间隔越近的点回为一类，间隔较远的点回为不同类一般聚类分析分三步。数据变换为第一步。聚类分析过程中需要对原始数据进行相互比较运算，而各个原始数据由于计量单位不同，或虽有相同计量单位，但数据的量级差异较大，这会影响聚类分析中的比较运算，因此需对原始数据进行变换处理（本研究已将数据进行了标准化处理）。第二步是计算聚类统计量。聚类统计量是根据变换以后的数据衍生得到的新数据，它用于表明各单位之间的密切程度。对样本进行分类时，衡量样本间亲疏程度的指标，常用间隔来表示；对指标进行分类时，衡量指标间的亲疏程度常用相似系数来反映，第三步选择聚类方法。根据聚类统计最将关系密切的单位聚为一类，将关系不密切的单位加以区分。这是聚类分析中终极的、也是最重要的一步。系统聚类法( Hierar-Chic-al Clustering Method)是日前学界使用最多的一种聚类方法。其基本思想在于：一开始将要回类的n个变量看成一类，然后按事先规定好的方法计算各类之间的回类指数（相似系数或间隔），根据指数大小衡量两类之间的密切程度，将关系最密切的两类并成一类，其余不变，即得n-l类；重新汁算各类之间的回类指数，再将关系最密切的两类并成一类，其余不变，即得n -2类；如此进行下往，直到最后n个变量都回成一类。这一回类过程可以用谱系图形象地表示出来。2．对7个街道的聚类分析结果。按照建邺区民生情况调查资料，对牵涉到民生的问卷中的23道题目进行聚类分析，可以将建邺区的七个街道划分成i种不同的类似，每一种类型的街道内部的结构较为相近，而不同类型的街道的内部结构之间相差较大从聚类结果（见表5）我们可以看到：从2007年第二季度到2008年第三季度的六次渊查结果看，滨湖、南湖、南苑、兴隆四个街道始终处在第一种类型状态，而双闸街道与江心洲街道也分别始终处在第二种与第三种类型状态。需要引起留意的是：沙洲街道在六次调查中的类型变动较大，处在不稳定状态，由最初的第二种类型，转变到第一种类型，又转变到第三种类型，最后转变到第一种类型状态。（三）因子分析法1．因子分析的基本思路。因子分析是近年来颇为流行的多元统计分析方法，它用较少的公因子的线性组合和特定因子之和来表达原来观测的每个变量，从研究相关矩阵内部的依靠关系出发，把一些错综复杂的变量回纳为少数几个共因子的多元统计分析方法。因子分析法可以比较客观、正确地把握民生评价指标体系巾单个指标对总体的影响程度，将众多的指标变量回结为几个公因子，在保证数据信息丢失最少的原则下，对高维变量空间做降维处理，以达到简化数据、便于分析的目的。这样处理的结果是：每一街道在每一个公因子上的得分的最大值为80分，最小值为40分，且至少有一街道在任一公因子上的得分为80分，同时至少有一街道在任一公凶子上的得分为40分。这样，民生指数可由下式计算：民生指数=F1．F F．F2