因子分析法在灾后重建中小学建成环境主观质量评价中的应用

张 恒

(西南交通大学建筑学院，四川成都610031)

2008年5月12日14时28分，在四川省汶川县映秀镇发生了特大地震，地震使社会经济发展和人民生命财产安全受到极大破坏，教育系统蒙受了巨大的损失，四川省受灾学校1.18万所，面积199.72×104m2。39个国定重灾县计划重建中小学3 002所，12个省定重灾县计划重建995所。

灾后教育建筑重建不是简单的重复修建和恢复，建筑是否适合不同时空背景的中小学教育，能否适应教育模式的不断变革和发展，都成为灾后重建进入全面复兴阶段的重点问题。因此探寻可靠的指导理论和评价依据对完善灾后重建中小学校建成环境评估体系是有积极的现实意义的。

1 因子分析法综述

因子分析法是用于综合大量资料的一种统计方法。在进行涉及大量调研数据的研究当中，变量之间往往存在着相关性。因子分析的目的就是在主成分的基础上用少数几个意义较为明确公共因子对变量之间的相关性进行描述，即将相关度较高的变量按其特征归为同一类。假设有p个变量:X1，X2…Xp，任意变量都由两部分组成:其中为变量Xi与其它变量共同具备的共性特征部分。假设有m个公共因子:F1，F2……Fm，则可表示为…+aimFm。εi为变量Xi区别于其它变量的独立部分。于是这p个变量与m个公共因子(m＜p)以及独立因子的关系可表示为:

2 实例分析

2.1 灾后重建中小学校建成环境主观质量评价指标体系

探索性调研主要在“5·12”地震当中受灾较为严重的汶川、都江堰、绵竹和彭州地区开展。调研涉及20余所学校，学生146人，发放半结构问卷120份，回收112份，回收率93.3%，有效率86.7%。根据提及频率较高的关键词，共选取26项评价指标，见表1。

表1 评价指标

2.2 二级指标权重计算

首先运用软件进行变量间相关性分析，结果表明26个变量之间存在相关关系。KOM值检验结果显示该组变量KOM值为0.832，适合做因子分析。对指标的特征根计算结果可知从第4个因子之后特征根小于1，因此只选取前4个因子作为公共因子。

由旋转后的因子载荷表可以看出(见表2)，第一个因子FX1中载荷系数较大的指标反映了校园使用性方面的特征。第二因子FX2中系数比较大的指标反映了校园文化特征。第三因子FX3中具备较大载荷的指标能够反映校园景观特征。第四因子具备较大载荷的指标反映了校园发展策略。

表2 旋转后因子载荷矩阵

表3 所提取的主因子及其权重

通过进一步对主因子的特征值和贡献率进行计算，并对主因子的贡献率做归一化处理，令∑FXi=1，FXi的权重为Ai，其贡献率为ai，根据公式即可求出主因子即二级指标在一级指标上的权重(表3)。

2.3 三级指标权重计算

如前所述，三级指标的权重可以依据因子得分而获得。根据公式Bi=bi/∑bi即可得出三级指标在二级指标上的权重。结果如表4。

表4 三级指标权重

3 结束语

本文研究重点在于应用统计学的因子分析法对灾后重建中小学校建成环境主观质量评价指标进行归类、计算。该研究对评价体系构建所作的贡献在于以下几个方面。

(1)指标的归类于分层建立在客观、准确、科学的基础之上，避免了传统的主观分层方式所带来的不利影响;

(2)在得出层级结构的同时，计算出了各层级相对前一层级的权重，为下一步工作奠定了良好基础，也避免了重复工作;

(3)评级指标的获得全部是由使用者直接提供，反映了使用者最直接的需求，避免传统评估建立在经验主义上的缺陷。

但本文也存在以下不足与局限，如:

(1)本研究建立在大样本的基础之上，缺乏针对性和差异性;

(2)本文对建立的评价指标没有进行回馈论证，应当在实际工作中对指标及权重的可靠性进行论证。

[1]朱小雷.建成环境主观评价方法研究[M].东南大学出版社，2005

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[3]朱小雷.作为科学化设计研究范式的建成环境主观评价[J].四川建筑科学研究，2008(6)

[4]张维，庄惟敏.指数评价法的应用——中美建筑策划教育的比较分析[J].新建筑，2008(5)

[5]袁方.社会研究方法教程[M].清华大学出版社，2001