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摘 要：在建立飞行机务保障能力评估二级指标（基础指标）的基础上，利用因子分析等方法，得到一级指标，从而构建飞行机务保障能力评估指标体系。该过程主客观结合，具有很高的可信度和实用性。
关键词：飞行机务保障能力 评估指标体系 因子分析
中图分类号：V267 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2015）09（c）-0015-02
飞行机务保障是航空装备保障的重要组成部分，成为影响现代空战胜负的一个重要因素。对航空兵飞行团飞行机务保障能力的评估，是了解该团飞行机务保障能力、掌握其保障力量建设状况的重要手段，是指挥员制定作战、训练计划的重要依据，也是为找准飞行机务保障能力薄弱环节，确立重点发展建设方向的重要依据。因此，构建航空兵飞行团飞行机务保障能力评估指标体系不仅是飞行机务保障能力评估的基础，也是飞行机务保障能力建设的出发点和落脚点[1]。
根据构建装备保障能力评估指标体系的基本原则[2-3]，采用调查问卷、因子分析等方法来构建航空兵飞行团飞行机务保障能力评估指标体系（共两级制），该文主要介绍运用因子分析法建立部分评估指标的基本方法。
1 因子分析法介绍
因子分析就是用少数几个因子来描述许多指标或因素之间的联系，以较少几个因子反映原资料的大部分信息的统计学方法[6-7]。数学模型为：
其中，、、…、为个原有变量，是均值为零、标准差为1的标准化变量，、、…、为个因子变量，小于，表示成矩阵形式为：，其中F是因子变量或公共因子，A为因子载荷矩阵，是第个原有变量在第个因子变量上的负荷。ε是特殊因子，表示原有变量不能被因子变量所解释的部分，相当于多元回归分析中的残差部分。
因子分析的基本过程如下所述。
（1）确定待分析的原有若干变量是否适合于因子分析。
因子分析法适用的条件是原有变量之间要具有较强的相关性。因此，在应用因子分析时，应先对原有变量进行相关分析。SPSS软件在因子分析过程中提供了几种检验方法来判断变量是否适合于作因子分析，主要的检验方法有：巴特利特球形检验、反映像相关矩阵检验、KMO检验，该文主要采用KMO检验的方法，KMO统计量用于比较变量间简单相关和偏相关系数，计算公式如下：
其中：是变量和变量之间的简单相关系数，是变量和变量之间的偏相关系数。的取值范围在0和1之间。如果的值越接近于1，则所有变量之间的简单相关系数平方和远大于偏相关系数平方和，因此越适合于因子分析。反之，不适合于作因子分析。通常的标准是：：
非常适合；：适合；
：一般；：不太适合；：不适合。
（2）构造因子变量。
因子分析中有多种确定因子分析的方法，如基于主成分模型的主成分分析法和基于因子分析模型的主轴因子法、极大似然法、最小二乘法等。该文中主要采用主成分分析法。利用因子载荷矩阵求解变量相关矩阵的特征，根据特征值的大小确定因子数量。
（3）因子变量的命名解释。
经过主成分分析得到的变量是对原变量的综合，原变量都是有物理含义的，所以得到的综合变量也应对应新的物理含义。在实际工作中，主要是通过对载荷矩阵A的值进行分析，得到因子变量和原变量的关系，从而对新的因子变量进行命名。在有些变量的含义模糊不清时，可以对因子矩阵进行旋转，得到含义比较清楚的因子变量，旋转的方法主要有正交旋转、斜交旋转、方差极大法，该文选用正交旋转法。
2 飞行机务保障能力评估二级指标的构建
通过对飞行机务保障能力的影响因素、飞行机务保障任务能力要求和战备工作3个方面的分析，建立航空兵飞行机务保障能力评估二级指标。
3 飞行机务保障能力评估一级指标的构建
根据二级指标建立的来源：飞行机务保障能力影响因素、飞行保障任务能力要求和战备工作，可以从这3个方面分别分析入手，得到一级指标。
根据上文的分析，对飞行保障任务能力要求下的“训练保障能力”、“战备等级转换能力”、“战斗保障能力”、“转场保障能力”和“抢救及防护能力”5项指标进行分析，重新命名为“战训保障能力”作为一级指标[8]。
战备工作对于保证航空兵部队随时遂行作战任务具有十分重要的作用，其水平如何直接影响着航空兵部队整体作战能力和航空装备技术保障系统建设的质量。考虑到战备工作的重要性，在与战备工作相关的二级指标之上设立“战备建设”一级指标，其下包含“战备制度”、“战备预案与演练”和“作战保障研究”3项二级指标[9]。
对机务保障影响因素及其所对应的11项二级指标，由于其涉及内容多，各项指标间相互关联度不同，该文利用因子分析法得到其对应的依据指标。基本思路是先通过专家和相关技术人员对飞行机务保障能力评估的二级指标做出初步判断，然后用因子分析法对调查问卷的结果进行分析，得到飞行机务保障能力评估的一级指标。
3.1 问卷调查
该文设计的调查问卷采用7级顺序李克特量表：1=很不重要，2=不重要，3=较不重要，4=一般，5=较重要，6=重要，7=很重要。调查表选取相關专家30名，经验丰富的技术人员和管理人员15名。问卷的内容为与飞行机务保障影响因素相关的11项二级指标，问卷的结果作为因子分析的对象。
3.2 飞行机务保障能力评估指标的因子分析
用数据统计分析软件SPSS对飞行机务保障能力评估二级指标进行因子分析，将问卷调查得到的数据输入SPSS的数据管理窗口，建立数据库。通过KMO and Bartlett的球形检验，用主成分分析法进行因子分析，并通过正交旋转，最终完成因子分析。得到的结果见表1。
由表1可看出，KMO检验值为0.825，大于0.8；Bartlett球检验结果为0.000，小于0.01，所有，给出的数据适宜做分子分析。
用因子分析法分析出了3个主成分，其特征值解释了总体方差的82.170%，大于80%，满足因子分析的要求。
由表2可以看出，因子1对指挥管理系统、保障组织、飞机状态控制、维修工作控制和安全管理影响较大，体现了指挥管理的基本情况，命名为“指挥管理能力”。因子2对人员编配、人员训练水平和人员任职能力影响较大，反映了人员的情况，可命名为“人员及技术状况”。因子3与保障装备、保障设施、技术资料关系较大，可命名为“装备保障配套”。
通过以上分析，得到了飞行机务保障能力评估指标体系，该体系由两级指标构成，一级指标5项，二级指标19项。
4 结语
以科学的方法制定一个能全面反映飞行机务保障能力的评估指标体系，是正确分析飞行机务保障能力的基础。该文是在建立飞行机务保障能力评估二级指标的基础上，通过分析总结、专家调查、因子分析等方法，建立了飞行机务保障能力的评估指标体系。特别是因子分析法，以可靠的实践为基础，以较科学的数理统计为工具，其结果有较高的可信度，对评估理论的研究和实践将起到积极的促进作用。
参考文献
[1] 李瑞迁，王尚仁，王永正，等.空军航空机务学[M].北京：国防大学出版社，2005.
[2] 贾梦杰，孙荣平，董华，等.机载设备技术保障能力评估指标体系[J].四川兵工学报，2013，34（5）：62-64.
[3] 韩书稳，任风云，李永辉.装备保障能力评估指标体系研究[J].科技信息（学术版），2006（5）：32-34.
关键词：飞行机务保障能力 评估指标体系 因子分析
中图分类号：V267 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2015）09（c）-0015-02
飞行机务保障是航空装备保障的重要组成部分，成为影响现代空战胜负的一个重要因素。对航空兵飞行团飞行机务保障能力的评估，是了解该团飞行机务保障能力、掌握其保障力量建设状况的重要手段，是指挥员制定作战、训练计划的重要依据，也是为找准飞行机务保障能力薄弱环节，确立重点发展建设方向的重要依据。因此，构建航空兵飞行团飞行机务保障能力评估指标体系不仅是飞行机务保障能力评估的基础，也是飞行机务保障能力建设的出发点和落脚点[1]。
根据构建装备保障能力评估指标体系的基本原则[2-3]，采用调查问卷、因子分析等方法来构建航空兵飞行团飞行机务保障能力评估指标体系（共两级制），该文主要介绍运用因子分析法建立部分评估指标的基本方法。
1 因子分析法介绍
因子分析就是用少数几个因子来描述许多指标或因素之间的联系，以较少几个因子反映原资料的大部分信息的统计学方法[6-7]。数学模型为：
其中，、、…、为个原有变量，是均值为零、标准差为1的标准化变量，、、…、为个因子变量，小于，表示成矩阵形式为：，其中F是因子变量或公共因子，A为因子载荷矩阵，是第个原有变量在第个因子变量上的负荷。ε是特殊因子，表示原有变量不能被因子变量所解释的部分，相当于多元回归分析中的残差部分。
因子分析的基本过程如下所述。
（1）确定待分析的原有若干变量是否适合于因子分析。
因子分析法适用的条件是原有变量之间要具有较强的相关性。因此，在应用因子分析时，应先对原有变量进行相关分析。SPSS软件在因子分析过程中提供了几种检验方法来判断变量是否适合于作因子分析，主要的检验方法有：巴特利特球形检验、反映像相关矩阵检验、KMO检验，该文主要采用KMO检验的方法，KMO统计量用于比较变量间简单相关和偏相关系数，计算公式如下：
其中：是变量和变量之间的简单相关系数，是变量和变量之间的偏相关系数。的取值范围在0和1之间。如果的值越接近于1，则所有变量之间的简单相关系数平方和远大于偏相关系数平方和，因此越适合于因子分析。反之，不适合于作因子分析。通常的标准是：：
非常适合；：适合；
：一般；：不太适合；：不适合。
（2）构造因子变量。
因子分析中有多种确定因子分析的方法，如基于主成分模型的主成分分析法和基于因子分析模型的主轴因子法、极大似然法、最小二乘法等。该文中主要采用主成分分析法。利用因子载荷矩阵求解变量相关矩阵的特征，根据特征值的大小确定因子数量。
（3）因子变量的命名解释。
经过主成分分析得到的变量是对原变量的综合，原变量都是有物理含义的，所以得到的综合变量也应对应新的物理含义。在实际工作中，主要是通过对载荷矩阵A的值进行分析，得到因子变量和原变量的关系，从而对新的因子变量进行命名。在有些变量的含义模糊不清时，可以对因子矩阵进行旋转，得到含义比较清楚的因子变量，旋转的方法主要有正交旋转、斜交旋转、方差极大法，该文选用正交旋转法。
2 飞行机务保障能力评估二级指标的构建
通过对飞行机务保障能力的影响因素、飞行机务保障任务能力要求和战备工作3个方面的分析，建立航空兵飞行机务保障能力评估二级指标。
3 飞行机务保障能力评估一级指标的构建
根据二级指标建立的来源：飞行机务保障能力影响因素、飞行保障任务能力要求和战备工作，可以从这3个方面分别分析入手，得到一级指标。
根据上文的分析，对飞行保障任务能力要求下的“训练保障能力”、“战备等级转换能力”、“战斗保障能力”、“转场保障能力”和“抢救及防护能力”5项指标进行分析，重新命名为“战训保障能力”作为一级指标[8]。
战备工作对于保证航空兵部队随时遂行作战任务具有十分重要的作用，其水平如何直接影响着航空兵部队整体作战能力和航空装备技术保障系统建设的质量。考虑到战备工作的重要性，在与战备工作相关的二级指标之上设立“战备建设”一级指标，其下包含“战备制度”、“战备预案与演练”和“作战保障研究”3项二级指标[9]。
对机务保障影响因素及其所对应的11项二级指标，由于其涉及内容多，各项指标间相互关联度不同，该文利用因子分析法得到其对应的依据指标。基本思路是先通过专家和相关技术人员对飞行机务保障能力评估的二级指标做出初步判断，然后用因子分析法对调查问卷的结果进行分析，得到飞行机务保障能力评估的一级指标。
3.1 问卷调查
该文设计的调查问卷采用7级顺序李克特量表：1=很不重要，2=不重要，3=较不重要，4=一般，5=较重要，6=重要，7=很重要。调查表选取相關专家30名，经验丰富的技术人员和管理人员15名。问卷的内容为与飞行机务保障影响因素相关的11项二级指标，问卷的结果作为因子分析的对象。
3.2 飞行机务保障能力评估指标的因子分析
用数据统计分析软件SPSS对飞行机务保障能力评估二级指标进行因子分析，将问卷调查得到的数据输入SPSS的数据管理窗口，建立数据库。通过KMO and Bartlett的球形检验，用主成分分析法进行因子分析，并通过正交旋转，最终完成因子分析。得到的结果见表1。
由表1可看出，KMO检验值为0.825，大于0.8；Bartlett球检验结果为0.000，小于0.01，所有，给出的数据适宜做分子分析。
用因子分析法分析出了3个主成分，其特征值解释了总体方差的82.170%，大于80%，满足因子分析的要求。
由表2可以看出，因子1对指挥管理系统、保障组织、飞机状态控制、维修工作控制和安全管理影响较大，体现了指挥管理的基本情况，命名为“指挥管理能力”。因子2对人员编配、人员训练水平和人员任职能力影响较大，反映了人员的情况，可命名为“人员及技术状况”。因子3与保障装备、保障设施、技术资料关系较大，可命名为“装备保障配套”。
通过以上分析，得到了飞行机务保障能力评估指标体系，该体系由两级指标构成，一级指标5项，二级指标19项。
4 结语
以科学的方法制定一个能全面反映飞行机务保障能力的评估指标体系，是正确分析飞行机务保障能力的基础。该文是在建立飞行机务保障能力评估二级指标的基础上，通过分析总结、专家调查、因子分析等方法，建立了飞行机务保障能力的评估指标体系。特别是因子分析法，以可靠的实践为基础，以较科学的数理统计为工具，其结果有较高的可信度，对评估理论的研究和实践将起到积极的促进作用。
参考文献
[1] 李瑞迁，王尚仁，王永正，等.空军航空机务学[M].北京：国防大学出版社，2005.
[2] 贾梦杰，孙荣平，董华，等.机载设备技术保障能力评估指标体系[J].四川兵工学报，2013，34（5）：62-64.
[3] 韩书稳，任风云，李永辉.装备保障能力评估指标体系研究[J].科技信息（学术版），2006（5）：32-34.