因子分析法在艦載直升機保障能力評估指標(biāo)體系構(gòu)建中的應(yīng)用

肖 飛，周新力，張 帥

(海軍航空工程學(xué)院，山東煙臺 264001)

艦載直升機擔(dān)負(fù)著偵察、搜索、運輸、反潛、兩棲突擊、空中預(yù)警以及中繼制導(dǎo)、進(jìn)行水雷戰(zhàn)等多種使命，其發(fā)揮的作用日益突出，使用范圍也越來越廣泛［1］。但其使用環(huán)境是高潮濕、高鹽霧、高風(fēng)浪的海上環(huán)境，面臨著氣象條件、起降條件差，飛行環(huán)境復(fù)雜，海上艦面保障能力弱，海上作業(yè)難度大等問題。裝備保障能力是部隊?wèi)?zhàn)斗力的重要組成部分，艦載直升機保障能力是指為確保艦載直升機順利遂行各種任務(wù)，提高其保障效率所必須的組織指揮、使用管理、技術(shù)保障、供應(yīng)及調(diào)配保障等能力。在大力加強軍隊保障能力建設(shè)的新形式下，為有效提高航空兵部隊保障能力，建立一套系統(tǒng)的艦載直升機保障能力評估指標(biāo)體系顯得尤為重要。目前，國內(nèi)一些對指標(biāo)體系構(gòu)建方面的方法主要有層次分析法、粗糙集法、主成分分析法等［2-5］，層次分析法主要依靠各指標(biāo)間的相互重要程度確定指標(biāo)的權(quán)重，以達(dá)到化簡指標(biāo)的目的，對目前艦載直升機保障能力評估指標(biāo)間關(guān)系不確定的情況不適用;主成分分析法主要是尋求若干可觀測隨機變量的少量線性組合，從而建立指標(biāo)體系，由于現(xiàn)階段在艦載直升機保障能力評估方面資料較少，若對其評估指標(biāo)進(jìn)行取舍，有可能會造成新指標(biāo)不能反映原有指標(biāo)大部分信息的情況。因子分析法能從眾多的原始指標(biāo)中構(gòu)造出具有代表意義的因子變量，該因子變量不一定可觀測，但是在通過因子旋轉(zhuǎn)后能較好地對因子進(jìn)行重新命名，以因子變量作為一級指標(biāo)，重新對指標(biāo)體系進(jìn)行劃分，解決了大量原始指標(biāo)的整合問題［6-8］。

1 艦載直升機保障能力分析

構(gòu)建艦載直升機保障能力評估指標(biāo)體系是極為復(fù)雜的系統(tǒng)工程，首先需要多渠道、多方面從文獻(xiàn)和實踐中分析艦載直升機保障的構(gòu)成要素和主要內(nèi)容，然后提煉出保障能力評估的一級指標(biāo)，通過對每一個一級指標(biāo)進(jìn)行分析和分解，得出二級指標(biāo)，并剔除一些明顯重復(fù)和相互包含的指標(biāo)，根據(jù)二級指標(biāo)，從評估方法、評估要點等方面構(gòu)建艦載直升機保障能力評估指標(biāo)體系。通過對某驅(qū)逐艦支隊和航空兵部隊進(jìn)行調(diào)研，分析了現(xiàn)階段艦載直升機駐艦所面臨的問題，針對艦載直升機的性能特點，在參考部分文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，從4個方面研究艦載直升機的保障能力評估指標(biāo)。

1)人員保障能力。艦載直升機保障人員是艦載直升機保障活動的主體，是艦載直升機保障能力諸多要素中最活躍、最有決定意義的因素。隨著裝備信息化水平的不斷提高，對保障人員的要求也越來越高。保障人員按職能可分為指揮人員和技術(shù)保障人員，包括指揮人員編配與稱職情況、艦領(lǐng)導(dǎo)管理能力、指揮手段信息化、方案修訂與演練水平、日常維護(hù)能力、故障排查能力、維修實踐經(jīng)驗、保障人員知識水平和多機種保障能力等。

2)應(yīng)急維修能力。應(yīng)急維修能力是指在突然出現(xiàn)的應(yīng)急情況下做出的反映和處理，在艦載直升機艦面保障能力中，實現(xiàn)快速維修，爭取在短時間內(nèi)實現(xiàn)艦載直升機正常執(zhí)行任務(wù)。包括維修設(shè)備配備率、維修設(shè)備通用性、備件保障水平、備件配套率、部件腐蝕維修能力、備件需求預(yù)測能力和戰(zhàn)傷搶修能力等。

3)保障資源及設(shè)備情況。保障資源是指為使艦載直升機滿足戰(zhàn)備完好性和持續(xù)任務(wù)能力所需的物資，對于艦載直升機，還包括了四站和油料的保障。在這方面，主要包括技術(shù)資料情況、保障設(shè)備配套完好率、計量受檢情況和四站及油料保障情況。

4)機動保障能力。機動保障能力包括保障裝設(shè)備的機動性、保障人員的轉(zhuǎn)場作業(yè)能力和轉(zhuǎn)場組織管理能力等。

在艦載直升機保障能力后期評估過程中，需要將指標(biāo)進(jìn)行分類處理和優(yōu)化約簡，將相關(guān)性較強的指標(biāo)進(jìn)行聚類處理，因子分析法能以較少的幾個因子反映原體系的大部分信息，并能通過主成分分析對指標(biāo)進(jìn)行重新分類處理，使指標(biāo)更加體系化，更易于處理。

2 因子分析法

“因子分析”的名稱于1931年由Thurstone 首次提出，但它的概念起源于20 世紀(jì)初Karl Pearson 和Charles Spearmen等人關(guān)于智力測驗的統(tǒng)計分析。近年來，隨著電子計算機的高速發(fā)展，人們將因子分析方法成功地應(yīng)用于各個領(lǐng)域，使得因子分析的理論和方法更加豐富。因子分析的基本目的就是用少數(shù)幾個因子去描述許多指標(biāo)或因素之間的聯(lián)系，即將相關(guān)比較密切的幾個變量歸在同一類中，每一類變量就成為一個因子(之所以稱其為因子，是因為它是不可觀測的，即不是具體的變量)，以較少的幾個因子反映原資料的大部分信息。因子分析法(Factor Analysis)就是尋找這些公共因子的模型分析方法，它是在主成分的基礎(chǔ)上構(gòu)筑若干意義較為明確的公因子，以它們?yōu)榭蚣芊纸庠兞浚源丝疾煸兞块g的聯(lián)系與區(qū)別。因子分析過程需經(jīng)過一下幾個重要步驟:

1)KMO 分析和巴特利特球度檢驗

KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)是用于比較變量間簡單相關(guān)系數(shù)和偏相關(guān)系數(shù)的指標(biāo)。主要作用是分析原有變量是否適合作因子分析。計算公式為

巴特利特球體檢驗的目的是檢驗相關(guān)矩陣是否是單位矩陣，如果是單位矩陣，則認(rèn)為因子模型不合適。一般說來，顯著水平值越小(＜0.05)表明原始變量之間越可能存在有意義的關(guān)系，如果顯著性水平很大(如0.10 以上)可能表明數(shù)據(jù)不適宜于因子分析。

2)計算因子負(fù)荷矩陣

將原始變量數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，求解標(biāo)準(zhǔn)化變量的相關(guān)矩陣R，并且求解相關(guān)矩陣R 的特征根λj、特征向量γj和貢獻(xiàn)率αj，將R 陣解得的特征向量正規(guī)化為Uij，根據(jù)特征值累計百分比大于85%確定公共因子個數(shù)p。則因子負(fù)荷矩陣為

3)因子旋轉(zhuǎn)

因子分析的一個重要目的是對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合評價。有時候，初始因子矩陣難以對公共因子的性質(zhì)做出適當(dāng)說明，旋轉(zhuǎn)的目的是使各個因子符合值盡可能地向1 或者0 兩個極值轉(zhuǎn)化，這樣就易于說明哪個因子集中代表了哪些變量的變差信息。方法是方差最大正交旋轉(zhuǎn)法(Vari-max Rotation)，以各因子符合值的總方差達(dá)到最大作為因子負(fù)荷矩陣簡化的原則。

4)估計因子得分。在主分量分析中，由于將分量表現(xiàn)為原變量的線性組合，所以計算分量綜合評估值的公式是現(xiàn)成的;在因子分析中恰好相反，是變量表現(xiàn)為各公共因子的線性組合，而計算因子得分卻又要將因子表現(xiàn)為原變量的線性組合，因子與原變量之間不存在可逆關(guān)系，所以不能把因子得分精確地變現(xiàn)為變量的線性組合。在得分估計中，運用到了湯普森因子得分估計法。

5)因子分析

經(jīng)過旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣反映了變量和公因子的相關(guān)關(guān)系，在因子載荷矩陣的每一列中，載荷系數(shù)越大，所對應(yīng)的變量與該因子的關(guān)聯(lián)也最緊密。在載荷矩陣中選擇載荷系數(shù)較大的所對應(yīng)的幾個變量，并根據(jù)這些變量的含義，確定因子的內(nèi)涵。

3 艦載直升機保障能力評估指標(biāo)因子分析

因子分析需要原始數(shù)據(jù)作為分析依據(jù)，在對艦載直升機保障能力評估過程中，選取了5 位來自艦隊機關(guān)、艦面航空部門、航空兵團(tuán)和修理廠的部門領(lǐng)導(dǎo)和技術(shù)人員對評估因子進(jìn)行問卷調(diào)查(打分規(guī)則如表1 所示)。

3.1 人員保障能力指標(biāo)因子分析

由于篇幅關(guān)系，僅介紹人員保障能力這一指標(biāo)的分析過程，其他指標(biāo)與其相似就不再贅述。對人員保障能力這一指標(biāo)的打分結(jié)果如表2 所示。

表1 指標(biāo)打分規(guī)則

表2 指標(biāo)打分結(jié)果

表3 方差分解表

在對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行KMO 檢驗過程中，顯示相關(guān)矩陣非正定矩陣，這主要是基于原始數(shù)據(jù)的樣本較少，一般情況下，原始數(shù)據(jù)的樣本以指標(biāo)變量的3 ～5 倍左右為最佳。通過總結(jié)文獻(xiàn)中類似問題，得出非正定陣并不影響后面的參數(shù)分析。由表3 可知，分析出的2 個因子的特征值解釋了總體方差的85.803%，大于80%，滿足因子分析的要求。故進(jìn)行因子旋轉(zhuǎn)，旋轉(zhuǎn)后的因子負(fù)載值如表4 所示。

由表4 可知，分析得出2 個因子，因子1 與指揮人員編配與稱職情況、領(lǐng)導(dǎo)管理能力、指揮手段信息化和方案修訂與演練水平關(guān)聯(lián)度最高，這些指標(biāo)反映了艦載直升機駐艦期間艦領(lǐng)導(dǎo)部門的指揮管理能力，可以重新命名為“指揮管理能力”;因子2 與日常維護(hù)能力、故障排查能力、維修實踐經(jīng)驗、保障人員知識水平和多機種保障能力關(guān)聯(lián)度最高，這些指標(biāo)反映了機務(wù)人員保障能力，可重新命名為“機務(wù)人員保障能力”。在艦載直升機保障能力評估指標(biāo)體系的建立過程中，可以將這2 個因子作為一級指標(biāo)進(jìn)行分析。

表4 因子負(fù)載值

3.2 其余指標(biāo)因子分析

在應(yīng)急維修能力這一指標(biāo)的因子分析中，由于影響指標(biāo)變量較少，通過方差分析，分析出只有一個因子的特征值解釋了總體方差的89.43%，故這一指標(biāo)直接命名為“應(yīng)急維修能力”。主要影響因素包括維修設(shè)備配備率、維修設(shè)備通用性、備件保障水平、備件配套率、戰(zhàn)傷搶修能力和部件腐蝕維修能力。

在分析保障資源及設(shè)備情況這一因子過程中，通過方差分析，分析出2 個因子解釋了總體方差的87.76%，經(jīng)過分析，因子1 與技術(shù)資料完整情況、保障裝備機動性、保障設(shè)備配套完好率、備件需求與滿足情況、備件需求預(yù)測能力和計量受檢情況關(guān)聯(lián)度較大，這些指標(biāo)反映了艦面技術(shù)保障能力和供應(yīng)保障能力，可以重新命名為技術(shù)供應(yīng)保障能力;因子2與油料存儲能力、油料加注能力、安全防護(hù)能力、四站裝備保障性和四站裝備安全與經(jīng)濟(jì)性關(guān)聯(lián)度較大，這些指標(biāo)反映了艦面油料保障和四站保障情況，可以重新命名為“油料與四站保障能力”。

在分析機動保障能力過程中，由于影響指標(biāo)變量較少，通過方差分析，分析出只有一個因子的特征值解釋了總體方差的87.63%，故這一指標(biāo)直接命名為“機動保障能力”。影響因素主要包括保障裝備機動性、轉(zhuǎn)場組織管理能力和機務(wù)人員轉(zhuǎn)場作業(yè)能力。

4 艦載直升機保障能力評估指標(biāo)體系構(gòu)建

通過因子分析對艦載直升機保障能力評估體系進(jìn)行重新整合，得出修正后的指標(biāo)體系如圖1 所示。

圖1 艦載直升機保障能力評估指標(biāo)體系

5 結(jié)論

1)在對艦載直升機保障能力評估指標(biāo)體系的因子分析過程中，沒有對原始變量進(jìn)行取舍，而是根據(jù)原始變量的信息進(jìn)行重新組合，找出影響變量的共同因子，化簡數(shù)據(jù)，而且通過旋轉(zhuǎn)使因子更具有可解釋性，命名清晰性高，通過因子分析重新組合后的指標(biāo)體系能夠很直觀地對艦載直升機保障能力進(jìn)行評估，對部隊保障能力評估指標(biāo)體系研究具有一定的借鑒意義。

2)在因子分析過程中，由于樣本數(shù)量不足，造成KMO和巴特利特球體檢驗未能完成，在后期的研究過程中，在增加樣本數(shù)量的基礎(chǔ)上，將KMO 樣本測度和顯著性概率的分析增加到因子分析中，以實現(xiàn)結(jié)果的準(zhǔn)確性。

［1］李瑞遷，王尚仁，王永正，等.航空機務(wù)學(xué)［M］.北京:國防大學(xué)出版社，2005.

［2］殷濤.基于層次分析法構(gòu)建道路運輸應(yīng)急能力評價指標(biāo)體系［J］. 西南師范大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版，2012，37(11):107-111.

［3］董景偉，魯冬林，王小龍，等.基于模糊層次分析法的工程裝備修理機場能力評估［J］.四川兵工學(xué)報，2013，34(12):44-48.

［4］史鳳隆，趙功偉，祝華遠(yuǎn)，等.灰色聚類法在航空裝備哦保障特性評估中的應(yīng)用［J］.裝備環(huán)境工程，2013(7):43-47.

［5］舒先勝，丁澤中，夏亦寒，等.基于主成分分析法的油料保障能力評估［J］.四川兵工學(xué)報，2014，35(3):76-79.

［6］呂帥，郝春新.基于因子分析法的全國各省區(qū)域競爭能力評價指標(biāo)體系［J］.河北聯(lián)合大學(xué)學(xué)報:社會科學(xué)版，2014，14(3):34-37.

［7］周雯雯，陳瑞，安理.基于因子分析法的裝備承制單位綜合能力評估指標(biāo)體系優(yōu)化研究［J］.裝備指揮學(xué)院學(xué)報，2008，19(6):40-43.

［8］翟景春，張雄，張志良.基于熵權(quán)的直升機維修保障能力評估［J］.系統(tǒng)科學(xué)學(xué)報，2011(2):68-70.