因子分析法和聚类分析法在服刑人员行为矫正评估中的应用.docx

doi:10.3969/j.issn.1671—9891.2014.02.004因子分析法和聚类分析法在服刑人员行为矫正评估中的应用姜晓莉1，2，朱云峰3（1.南通女子监狱信息科，江苏南通226001；2.江南大学信息学院，江苏无锡214122；3.南通航运职业技术学院管理信息系，江苏南通226010）摘要：文章针对服刑人员行为矫正评估中测试指标多、计算量大导致的不易观测问题，提出了采用因子分析和聚类分析法对不同测题进行有分类抽题和组题，利用聚类分析对测评成绩的合理归类，进而对数据进行综合分析的评定方法，并以图表方式实例化展示了分析结果。关键词：因子分析；聚类分析；行为矫正中图分类号：D926.7文献标识码：A文章编号：1671-9891（2014）02-0014-05引言犯罪行为与一个人的心理症状、认知水平和行为模式有关。为此，江苏省司法厅、省监狱管理局设计了XRX（行为、认知、心理）评估方法以及基于这一理念的相关评价表等科学认知罪犯和实现罪犯矫正质量量化评估的基础性工具。通过对罪犯的心理症状、认知水平和行为模式进行测量，并与理论常模进行比对，可以分析出罪犯与其犯罪原因相关联特性的分值，并据此进行分析和解释，判断罪犯矫正趋向于法定矫正目标的状态和程度。在对使用XRX量表作为行为矫正质量评估工具的学习与研究过程中发现，为了能够准确地对服刑人员的行为矫正质量进行评估，需要选取的测评指标有很多，而且不同的测评指标（因子）之间都存在着相互的影响，比如指标之间存在着交叉、重合或互补等关系。为了能够充分地利用这些测评指标（因子），本文结合XRX量表的制定思路以及制定的测量标准，采用了统计学中因子分析和聚类分析的方法，对服刑人员定性分析等进行了算法设计和程序实现。0因子分析和聚类分析方法概述因子分析方法是一种常用的降维方式，是用少数不可观测的隐形因子来解释多个观测变量中存在的复杂关系，通过对原始变量的分析，寻找出起支配作用的因子模型。通过因子分析得到新变量对每个原始变量进行内部剖析。因子分析不是对原始变量的重新组合，而是对原始变量进行分解，分解为公共因子、特殊因子和误差三个部分。具体地说，就是要找出某个问题中可直接测量的具有一定相关性的若干指标，如何受少数几个在观测因子中有意义、又不可直接测量到、且相对独立的因子支配的规律，从而可用各指标的测定来间接确定各因子的状态。[1]聚类分析方法是一种定量方法，是从数据分析的角度，通过对多变量的统计分析，定量地确定相互之间的远近关系，并根据多因素的联系和主导作用，归纳出不同的分类，使分类更加客观并能反应各变量之间的内在联系。在聚类分析中，应尽量保证类内的相关性尽量的大，类之间的相关性尽量的小。[2]常见的聚类分析方法有很多种，如系统聚类法、变量聚类法等。1因子分析和聚类分析在服刑人员行为矫正评估中的应用服刑人员行为矫正评估，其中一个重要环节就是测试，即服刑人员入监定性测试和阶段性心理测试。在入监行为测量、心理测量等过程中，需要提供许多测题以供服刑人员进行测量，从而判定服刑人员的行为倾向和心理特征，为制定服刑人员行为矫正方案提供依据。对服刑人员实施行为倾向判定和心理侧写的理论2收稿日期：2013-11-15作者简介：姜晓莉（1981—），女，辽宁丹东人，南通女子监狱信息科科员，江南大学信息学院硕士生。第2期姜晓莉，朱云峰：因子分析法和聚类分析法在服刑人员行为矫正评估中的应用15依据之一就是《XRX量表常模表》。在该表中，对于服刑人员的需要测试的观测点较多，并且针对同一观测点会提供多道测题以供施测者选择，也就是说对于服刑人员的测试需要一个能够根据服刑人员当前心理、行为、认知等状态进行自动配置测题权重，自动分配测题的机制。为此，在行为测试和心理测试这两个环节，本文设定了这一机制。其中，将测题的题型看做测题的公共因子、测题的权重看做测题的因子载荷，这样就可通过因子分析的方法来对测题进行有效的分类和抽取，然后通过设定的准则，按照聚类分析的方法，以权重对抽取的测题进行分部组合，从而完成测题的生成。对于测题选择及组合的过程，其实就是对测题各项权重值与给定抽题策略各因子项权重的矩阵运算，通过随机的抽取，组合成符合抽题策略给定权值的测题集合。这一过程的流程图如图1所示。图1服刑人员行为矫正测试随机抽题流程图因子分析和聚类分析在服刑人员行为矫正评估中的实现33.1确定观测因子观测因子主要有三个方面，分别为：（1）心理症状量表中的六个因子组测题，分别为情绪易变性（QW）、焦虑（JL）、抑郁倾向（YU）、精神异常症状（JS）、适应性（SY）和偏执状况（PZ）。测题均为反向因子题，即对测题的刺激无反应的为心理健康，有反应的则为不健康。（2）认知水平量表中的情感、意识和能力三个认知结构维度。情感包括了同情心（TQ）、进取心（J