تحليل العوامل هو تقنية إحصائية تُستخدم بشكل شائع في الأبحاث لاستكشاف العلاقات الكامنة بين المتغيرات الملاحظة. يهدف إلى تحديد العوامل الكامنة التي تفسر أنماط الارتباط بين المتغيرات الملاحظة. على الرغم من أن تحليل العوامل لا يختبر الصلاحية بشكل مباشر، إلا أنه يمكن أن يوفر رؤى قيمة حول الصلاحية البنائية لأداة القياس (Statistical Solutions, 2020).
تحليل العوامل في الأعمال:
في الأعمال التجارية، يعد طرح أسئلة متشابهة لقياس عامل معين مثل سعادة العاملين أو رضا العملاء مفيدًا لأنه يسهل المقارنة مع مرور الوقت وبين مجموعات مختلفة. يمكن أن يساعد هذا الشركات في تحديد مجالات التحسين وتنفيذ التغييرات التي تعود بالفائدة على المنظمة (Seashore & Yuchtman, 1967).
على سبيل المثال، لنفترض أن شركة تسأل موظفيها أسئلة حول سعادتهم في مكان العمل. من خلال تقييم استجاباتهم بانتظام، يمكن للشركة مراقبة أي تقلبات في سعادة الموظفين. إذا لوحظ انخفاض، يمكن للشركة التحقيق في الأسباب واتخاذ الإجراءات المناسبة لمعالجتها. قد يتطلب ذلك تعديل الثقافة التنظيمية أو السياسات أو الامتيازات لتعزيز رفاهية الموظفين.
تعزيز رضا العملاء:
عندما تطرح الشركة سلسلة من الأسئلة حول منتجاتها أو خدماتها فيما يتعلق برضا العملاء، فإنها تحصل على رؤى حول تصورات العملاء. من خلال تتبع هذه الاستجابات باستمرار، يمكن للشركة اكتشاف أي انخفاض في مستويات رضا العملاء.
يتيح ذلك التحقيق في العوامل التي تساهم في هذا الانخفاض وتنفيذ تحسينات على المنتجات أو الخدمات أو استراتيجيات التسويق لتعزيز تجربة العملاء (Khan & Ghouri, 2018). من خلال طرح أسئلة متشابهة لقياس عوامل معينة، يمكن للشركات اكتساب رؤى قيمة لتحسين عملياتها وتحقيق أهدافها.
التطبيق على مشروعي:
في مشروعي حول تلوث البناء، يمكن أن يساعدني تحليل العوامل في تحديد العوامل الكامنة التي تساهم في التلوث الناتج عن مواقع البناء. لبدء ذلك، سأقوم بجمع البيانات حول مختلف المتغيرات ذات الصلة بتلوث البناء، بما في ذلك: (نوع النشاط الإنشائي، حجم موقع البناء، موقع موقع البناء، نوع المواد المستخدمة في البناء، وتنفيذ تدابير مكافحة التلوث) (Chang, Ries & Wang, 2010).
بعد جمع البيانات، سأستخدم برامج أو أدوات تحليل العوامل لاكتشاف العوامل الكامنة التي تؤثر على المتغيرات. ستولد البرامج قائمة بالعوامل وتوضح مدى مساهمة كل عامل في التباين الذي لوحظ في المتغيرات. يمكن بعد ذلك استخدام هذه العوامل المفهومة لفهم أسباب تلوث البناء وتطوير استراتيجيات فعالة لتقليل التلوث.
على سبيل المثال، إذا أشارت أحد العوامل إلى نوع النشاط الإنشائي، يمكنني وضع استراتيجيات مستهدفة لتقليل التلوث الناتج عن أنشطة إنشائية معينة. باستخدام تحليل العوامل في مشروعي، يمكنني الحصول على رؤى قيمة حول العوامل الكامنة التي تدفع تلوث البناء واتخاذ قرارات مستنيرة لتقليل تأثيراته السلبية.
الخلاصة:
يعد تحليل العوامل تقنية إحصائية قيمة تقدم فوائد مثل تقليل الأبعاد، كشف البنى الكامنة، توليد الفرضيات، التحقق من البنية، تبسيط تفسير البيانات، تحسين الموثوقية، ودعم اتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات. يمكن لتحليل العوامل مساعدتي في تحديد العوامل الكامنة التي تساهم في التلوث من مواقع البناء في مشروعي. كما يمكن أن يساعدني في فهم العلاقات بين المتغيرات المختلفة المتعلقة بتلوث البناء. سيساعدني أيضًا في تطوير استراتيجيات لتقليل التلوث من مواقع البناء.
المراجع:
Chang, Y., Ries, R. J., & Wang, Y. (2010). The embodied energy and environmental emissions of construction projects in China: an economic input–output LCA model. Energy policy, 38(11), 6597-6603.
Khan, M., & Ghouri, A. M. (2018). Enhancing customer satisfaction and loyalty through customer-defined market orientation and customer inspiration: A critical literature review. International Business Education Journal, 11(1), 25-39.
Seashore, S. E., & Yuchtman, E. (1967). Factorial analysis of organizational performance. Administrative science quarterly, 377-395.
Statistical Solutions (2020). Factor Analysis. Retrieved from https://www.statisticssolutions.com/factor-analysis-sem-factor-analysis/