因子分析定权法在使用后评价中的应用———以大型铁路客运站物理环境使用后评价体系评价因子定权为例

李峰

( 西南交通大学建筑学院，四川成都610031)

1 使用后评价及评价的关键点

使用后评价(Post Occupancy Evaluation，简称POE )是对建筑物及其物理环境在建成并使用一段时间后，进行的一套系统的评价程序和方法。它关注的是建筑及其环境的实际使用情况和使用者的意见和需求。其原理是通过建筑与规划的预期目的与实际使用加以对照、比较，收集反馈信息，以便为将来同类建筑与环境的规划、设计提供可靠的客观依据[1]。POE作为一门应用科学方法，具有以下几点功能：全面评价建筑物的性能，以便针对使用中暴露的问题采取补救措施；检验建筑设计的品质，发现潜在的问题和新的使用需求，为改进当前的设计提出科学的论证意见；为同类建筑的开发与设计积累数据和反馈信息，以不断提高其设计质量；促进建筑科研的发展，提出新的研究课题。

1.1 POE的评价过程

使用后评价的评价过程可以分为准备阶段、实施阶段和总结阶段。

准备阶段是指通过相关背景的研究，发现问题，在确定调研对象、目标的情况下，通过相关理论资料的收集，初步构建评价因子模型，为下一阶段做准备。

实施阶段包括两个方面，一是现场的实地调研，主要目的在于数据的收集(问卷和其他相关数据的收集)；二是数据的分析，这里包括定量分析和定性分析两个内容。定性分析，是指对难以量化的内容，进行描述性的分析。定量分析，则是指通过严谨的数学方法，对数据进行科学的、逻辑的、严谨的分析，主要目的在于排除主观性因素，得出客观科学的结论。其中涉及到的方法主要有均值分析、标准差分析、相关分析、独立性检验、因子分析与主成分分析、回归分析等。

总结阶段是通过前两个阶段的研究，形成指导性的原则，反馈到设计，达到POE的目的。

1.2 POE评价的关键点

POE评价的关键点是评价因子权重的确定。权重是指以某种数量形式的对比，权衡被评价事物总体中诸因素相对重要的程度的量值，它是评价因子本质属性的反映[2]。建构评价因子模型，是POE评价的中心任务之一，而评价因子权重的确定，则是该任务的核心问题。因为权重反映了整个评价的内在效度，即评价因子与评价目标之间的关联性，所以只有抓住最重要的评价因子，才会是高效的评价。

但由于评价因子的凸显性、重要性是受到外在条件影响的，即在不同的条件下，同一个评价因子的重要性会发生变化。因此，在一定的条件下，不盲目迷信“经验之谈”，通过科学的方法，区分评价因子的相对重要程度，是正确进行评价的基础。

确定权重的方法有多种，常用的方法有主观定权法和数学分析法两类。前者是由专家直接给出评价因子的权重，特点是比较方便，但带有主观性，同时会受到一些外在条件的限制。后者则是利用数学方法，严格地进行逻辑分析，得出评价因子的权重，特点是尽可能地剔除主观成分，以符合客观实际。

数学分析法定权重的方法有很多，如层次分析法，统计定权法、因子分析法等，都是目前常用的方法。本文研究利用因子分析法确定评价因子的权重。

2 用因子分析法确定使用后评价体系的评价因子权重

2.1 因子分析模型

因子分析是一种利用少数潜在公共因子，探索因子间内在相关关系的多元统计分析方法。它可以起到简化指标的作用。因子分析数学模型如下：

假设有一个由p(X1、X2……Xp)个变量描述的系统，可以用m个(m

X1=a11×f1+a12×f2+......a1 m×fm+ε1

……

……

Xp=ap1×f1+ap2×f2+......ap m×fm+εp

其中X1、X2……Xp是实测变量，aij(i表示第“i”行，且i=1、2……p；j表示第“j”列，且j=1、2……p，余同)为因子荷载。因子荷载可以理解为公共因子对变量的重要性系数。

值得注意的是，当使用主成分法提取因子时，得到互不相关的公共因子(正交性)，一般以特征值大于1为标准，把经最大方差旋转后求出的因子荷载矩阵作为最后的结果[4]。

由于实际应用中可能出现在某些变量上的因子负荷过小，不太符合实际情况，因此往往还会以共同度作为定权的依据[5]。共同度表示公共因子f1、f2……fm，共同对变量Xp的方差所作解释的比例，也就是fm对各变量的全部贡献水平。它考虑了所有公共因子的共同作用。在以共同度作为求权依据的时候，应注意将公共因子标准化。

本文所采用的方法是利用最大方差旋转后的因子荷载求得重要性系数。

2.2 大型铁路客站物理环境使用后评价体系评价因子定权

2.2.1 构建大型铁路客站物理环境的总体舒适度评价结构模型

以大型铁路客站物理环境的总体舒适度评价为目标层；与目标层直接关联的评价因子归结为三大类，作为准则层；隶属各准则层的评价因子则构成子准则层；隶属各个子准则层的具体评价因子作为方案层，以此来构建客运站物理环境舒适度评价结构模型(表1)。

表1 大型铁路客站物理环境舒适度评价结构模型

2.2.2 大型铁路客站物理环境使用后评价体系评价因子定权

以表1为结构问卷母本，我们于2013年5月先后对北京南站、上海虹桥站等十个大型铁路客站进行了实地调研，共发放问卷2 830份，有效问卷2 526份，有效率达到89.26 %。我们采用因子分析法求得评价体系中相关因子权重，具体步骤如下：

(1)效度检验。

在进行因子分析前，先进行数据效度的检验，即KMO指数检验和球度检验。

KMO指数检验，可作为因子分析取样足够性的度量，一般要求与“1”越接近越好。球度检验，即巴氏统计量，可检验相关矩阵是否为单位矩阵，如果为单位矩阵则认为因子模型不合适做因子分析[6]。利用统计软件SPSS对回收的数据进行分析，见表2。

表2 KMO 和 Bartlett 的检验

数据显示，KMO指数检验达到0.939，表现很好；同时，巴氏统计量的概率显著性为0，即认为总体变量间的相关矩阵为非单位矩阵，因子模型合适。

(2)提取公因子。

采用主成分法提取公共因子(正交)，以特征值大于1为原则，把经最大标准差旋转后的公共因子荷载矩阵作为因子模型的依据，计算结果见表3。

表3 提取公因子计算表

从表3中可以看出，当设定阈值为3时，当前分类可以解释所有数据信息的75 %，表现尚可[6]，在一定程度上保证了数据信息量。

2.2.2.3 利用共同度求各评价因子权重

利用统计软件SPSS，求得经最大方差旋转后的因子荷载，如表4所示。

表4 旋转成份矩阵表

根据各个评价因子所属层级，利用公式：

Ni=Xi/X(i,j,k,...,l)(其中，Xi表示某个评价因子的贡献程度，X(i,j,k,...,l)表示某一组贡献程度的总和)

对方案层的评价因子分别进行权重计算，进而得出其相对于准则层的近似权重，同时可以求得子准则层相对于准则层的近似权重，如D111的相对于D11的权重为D111a、D111b、D111c和D111d相对于准则层的近似权重之和，因此得表5。

表5 最终权重赋值表

注：准则层相对于目标层的近似权重由专家直接给出。

从表5看出，热环境是影响客站物理环境的最重要的影响因子，其权重值达到42 %，因此热环境的好坏，将直接影响旅客对客站物理环境状况的评价。其次是声环境，在声环境的子准则层中评价因子“广播声”所占权重较大，这反映了以出行为目的旅客的需求。再次是光环境，在光环境子准则层中，照明质量所占权重较大。

3 总结

通过以上论述，我们可以看出在使用后评价理论对大型铁路客站物理环境进行评价时，评价体系设置的合理性，在很大程度上决定了评价的合理性。而评价因子权重的确定是建立评价体系合理性的核心任务。这一任务可以通过因子分析法使之科学化的完成，当然在分析的过程中也可与其他方法相结合，如层次分析法构建评价模型，专家打分定权等方法。

所确定的评价因子权重以热环境最高，其中热舒适的权重最大，超过80 %，而构成热舒适的评价因素权重比较接近；空气质量权重相对较低，为17 %。声环境的权重次之，其中广播声的权重较高；光环境中照明质量的权重最高。反馈到设计中应以热环境的营造为重点，注重广播声和照明质量的控制。

[1] 吴硕贤.建筑学的重要研究方向——使用后评估[J].南方建筑,2009,(1)

[2] 霍珺.城市公共空间使用后评价因素分析与方法的初探[D].江南大学，2008

[3] 李沛良.社会研究的统计应用[M].北京：社会科学文献出版社,2001

[4] 朱小雷.建成环境主观评价方法研究[D].广州:华南理工大学，2005