传统中式家具构形特征载荷矩阵和旋转后

  • A+

经过本次问卷调查,我们可以初步筛选出传统中式家具的基本构形要素,并获取普通社会人群对各个要素的关注程度与认知度,基于图4-18与图4-19的量表评价结果,并结合实际的设计思维方式,将影响传统中式家具特征的造型因素进行简化合并,其中“镶嵌”与“雕刻”合并为“装饰”, “木材纹理”并入“材料”之中,进而获得12项基本构形要素来做进一步的观测性量表分析。

观测性量表调查分析

为了进一步明确存在于传统中式家具构形特征要素之间的相互关系,本书选取了传统中式家具中的典型的扶手椅作为研究样本,从各时期的扶手椅中选取75款进行模型化分析(75款扶手椅样本详见附件5)。首先,通过现场观测样本图片获得对各项要素的评价分数;其次,将评价分数汇总后输入SPSS17.0,进行因子分析;最后,针对因素分析的各项结果来确定构形特征要素关系及内容。

(1)观测性评价方式

20200702180031_82856.jpeg

本次观测性评价采用图片投影观测方式,分为两种形式进行。第一种为现场投影观测,先后邀请江南大学设计学院、太湖学院、继网学院的112名设计类本科、专科学生对75款样本进行观测;观测过程中观测者每隔20分钟休息5分钟。第二种为显示器观测,由受测者通过电脑显示器观测样本图像进行评价,先后于无锡、南京、上海、杭州、宁波、广州、东莞等地家具公司、设计公司邀请设计人员参与测评,共收集有效评价数据53份。经过两种形式的观测性评价,共获得有效数据165份,其对各项要素的评分汇总详见附件6。

(2)因子分析(factor analysis)

因子分析是一种多元统计分析方法,可以用来对复杂的测量数据进行化简并可以探讨各因子之间隐含的关联关系。本书主要针对12项特征要素进行主成分分析,以获取主成分、公共因子的特征值和方差值、方差贡献度、因子载荷矩阵和旋转后的因子载荷矩阵,进而得到因子分计算技术矩阵和回归方程式。

首先将原始数据(附件6)导入是SPSS17.0建立数据文件75个个案行、12个变量行,选择“数据缩减(dimension reduction)”进行因子分析,针对各项分析条件可以输出以下结果

相关话题(文章)