健康小屋

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  为了使多项分析指标转化为少数几项综合指标,我们进行了快速聚类、聚类分析、因子分析。通过聚类分析,将原始健康小屋的变量数据分别聚成两类到三类。同时,比较使用健康小屋的原始变量得到聚类结果和使用因子得到数据的聚类结果,看哪一种方法能更好地解释数据。

  主要分析指标包括:不喜欢喜欢、功能不好功能好、无吸引力有吸引力、丑陋美观、乏味新奇、柔软坚硬、粗糙细腻、感性理性、女性男性、危险安全、朴素华丽、零碎整体、大众个性、含蓄抢眼、冷漠亲切、冰冷温暖、混乱明确、突兀协调、简洁复杂、容易困难、严肃活泼、机械人性、尖锐圆润、轻巧笨重、单调多彩、人工智能、低端高端、传统现代、保守前卫、随性逻辑等等。
健康小屋统计结果分析
  (1)在不同的分类目标中在相似性的基础上收集数据来分类,来作为描述健康小屋的数据,衡量不同数据间的相似性,以及把数据源分类到不同的簇中来进行有效性分析。

  (2)聚类案例处理汇总结果结果,运用因子分析方法:

  因子分析的基本目的就是我们用以上所列出来几个因子去详细地描述许多指标或其他可变和不可变因素之间的联系,也就是将相关比较密切的几个变量归在同一类中,每一类变量就成为一个因子,以较少的几个因子反映原资料的大部分信息。运用这种研究技术,我们可以方便地找出影响使用者使用以及满意度的主要因素是哪些,以及它们的影响力。运用这种研究技术,我们还可以做细致的前期分析,分别对其中每个项目进行因子分析并且提取其中有效成分进行矩阵分析。

  最终从所有的变量的因子中我们对每个因子进行成分提取出来的信息分析结果表明健康一体机更倾向于冷漠、朴素、协调、新奇的趋势,这也是居民对它最直接的认识。
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  (3)满意度分析结果:

  我们分别为一体机的检测项目进行满意度调查,调查显示身高体重测量、血压检测仪的满意程度最高,也体现了它的便利操作性。其次,对一体机的舒适度、操作便利性、引导文字、图标等指示项目满意度也是最高的。

  得到结论如下:对于身高、体重、血压等项目的测量相对其他简单很多,误操作比较少,并且有详细的操作步骤,医生指导的频率比较少,但是对于血糖、血氧、血脂、心电检测仪没有写明详细的操作步骤,如果没有医护人员指导,很难自己动手操作,因此误操作频率也增加。


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