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蓝海战略与竞争战略：从行业生命周期看企业战略选择对企业绩效的影响
本研究旨在探索蓝海战略和竞争战略如何根据企业在行业生命周期 (ILC) 中的不同阶段对其业务绩效产生不同的影响。我们开发了一个理论研究模型和测量项目，以捕捉蓝海和竞争范式的不同属性。我们通过一项调查研究收集了来自美国 309 名企业主和高级管理人员的原始数据。我们使用 SPSS 和 AMOS 执行探索性因子分析 (EFA)、验证性因子分析 (CFA) 和结构方程模型分析 (SEM) 来测试数据。统计分析的结果表明，随着 ILC 阶段的推移，蓝海战略对企业业务绩效的影响变得越来越弱，而竞争战略的影响则逐渐增强。然而，我们的结果表明，总体而言，蓝海战略对企业绩效的影响比竞争战略更为积极。此外，研究结果表明，蓝海战略完全调节了企业的市场导向与其业务绩效之间的关系，而竞争战略仅部分调节了这种关系。我们讨论了我们的研究成果的一些理论含义和贡献。
学生在 3R 中的人工智能依赖性：问卷构建和验证
教育学院，教职员工，新怡诗夏科技大学-加巴尔登校区，菲律宾加巴尔登 电子邮件：andiecapinding103087@gmail.com (A.T.C.)稿件收到于 2024 年 6 月 6 日；修订于 2024 年 7 月 15 日；接受于 2024 年 8 月 21 日；发表于 2024 年 11 月 12 日 摘要 — 人工智能 (AI) 融入教育既带来了突破性的机遇，也带来了担忧。这些问题之一是学生在阅读、写作和计算/算术 (3R) 领域对人工智能的依赖程度。虽然现有工具深入研究了人工智能的更广泛影响，但它们表现出一定的局限性。因此，本研究致力于开发和验证专门的问卷，以评估学生在 3R 方面对人工智能的依赖程度。该过程包括对学生群体的采访、与教育界专业人士的咨询、表面验证、内容验证、探索性因子分析、验证性因子分析、Rasch 分析和可靠性测试，以指导工具的构建和验证。初始项目识别涉及一份分布在三个结构中的 45 个项目问卷，这些问卷来自对学生和专家的定性访谈。调查共收到 727 份回复。在 EFA 之后，九个项目由于未能达到 0.5 的负载因子而被淘汰，并且某些项目表现出交叉负载。随后的 Rasch 分析肯定了这些工具的结构有效性，促使删除另外三个项目。最终的问卷包含 33 项内容，分为三个部分——阅读（10 项）、写作（11 项）和计算/算术（12 项），是衡量学生在 3R 方面的依赖性的一种经过验证的可靠工具。作者确认了问卷的有效性和可靠性。未来的研究应侧重于纵向研究，以评估 AI 依赖性如何随时间演变并影响教育成果。关键词 — 人工智能 (AI) 依赖性、探索性因子分析、Rasch 分析、可靠性测试、有效性测试
单元1分类用于执行统计分析的数据，研究人员或分析师收集了各种数据。信息
当数据涉及三个或多个变量时，将其分类为多变量。这种类型的数据的示例假设广告商希望比较网站上四个广告的普及，然后可以对男性和女性进行点击率，然后可以检查变量之间的关系。它类似于双变量，但包含多个因变量。对此数据进行分析的方法取决于要实现的目标。一些技术是回归分析，路径分析，因子分析和方差多变量分析（MANOVA）。
ATAL FDP – 2024 年 1 月 3 日至 10 日“数据分析技术...
在 FDP 的第 4 天，M. Ramakrishnan 博士主持了会议。他首先介绍了各种统计概念及其在社会和管理科学中的应用。他还提供了在 SPSS 中输入变量和数据的培训，并进行了初步分析，如正态性检验、描述性统计和探索性因子分析 (EFA)。在下午的会议中，他提供了使用 SPSS 软件分析定量数据的实践培训。使用 SPSS 中的样本数据进行了各种单变量、双变量和非参数测试。
从基础角度进行高级数据分析
16 因子模型 375 16.1 从PCA到因子模型 375 16.2 图模型 377 16.3 因果发现中因子分析的根源 380 16.4 估计 382 16.5 旋转问题 388 16.6 因子分析作为预测模型 389 16.7 再次比较因子模型与PCA 392 16.8 R中的例子 393 16.9 具体化和因子模型的替代方案 397 16.10 进一步阅读 404 练习 404
影响人工智能采用的组织因素......
技术创新，特别是人工智能 (AI)，迅速改变了世界。目前，人工智能在世界各地的建筑行业还处于起步阶段，贯穿项目的整个生命周期。然而，南非等发展中国家的建筑组织仍然没有认识到采用人工智能等新兴数字创新来提高建筑行业绩效的必要性。本研究旨在确定推动建筑组织采用人工智能的组织因素。该研究采用定量调查方法，通过对行业专家进行滚雪球抽样来收集与采用人工智能相关的因素数据。利用来自 169 名受访者的数据，采用探索性因子分析来确定关键组织因素，以促进行业采用人工智能。此外，还采用验证性因子分析来证明各个构造之间的关系。该研究提出了推动组织人工智能的 17 个因素，分为四个部分：创新组织文化、基于能力的发展、协作决策和战略分析。然而，先前的研究已经确定了建筑和相关行业中人工智能的组织因素。本研究使用 EFA 和 CFA 展示了建筑行业中人工智能的组织因素，这种方法在 SLR 中提出的文章中没有使用。使用 CFA 可以改进构造的测量。因此，它增强了对构造的底层组件及其与建筑行业人工智能的关系的理解。
用于分段线性降维的自适应潜在特征共享
线性高斯探索性工具（例如主成分分析 (PCA) 和因子分析 (FA)）广泛用于探索性分析、预处理、数据可视化和相关任务。由于线性高斯假设具有限制性，因此对于非常高维的问题，它们已被稳健、稀疏扩展或更灵活的离散-连续潜在特征模型所取代。离散-连续潜在特征模型指定依赖于数据子集的特征词典，然后推断每个数据点共享这些特征的可能性。这通常是使用关于特征分配过程的“富者得富”假设来实现的，其中词典试图将特征频率与其解释的总方差部分结合起来。在这项工作中，我们提出了一种替代方法，可以更好地控制特征到数据点的分配。这种新方法基于双参数离散分布模型，该模型将特征稀疏性和词典大小分离，从而以简约的方式捕获常见和罕见特征。新框架用于推导一种新型自适应因子分析变体 (aFA) 以及自适应概率主成分分析 (aPPCA)，能够在各种场景中灵活地发现结构和降低维度。我们推导出标准吉布斯采样以及有效的期望最大化推理近似，这些近似以更快的数量级收敛到合理的点估计解。所提出的 aPPCA 和 aFA 模型的实用性在特征学习、数据可视化和数据白化等标准任务上得到了证明。我们表明，aPPCA 和 aFA 可以为原始 MNIST 或 COLI-20 图像提取可解释的高级特征，或者在应用于自动编码器分析时
第 28 届年度全球首席执行官调查 - 亚太地区
指数分数值是通过对公司过去五年采取以下行动的程度进行因子分析得出的：开发创新产品或服务、实施新定价模式、与其他组织合作、寻找新的市场途径；以及瞄准新的客户群。指数分数值表示与平均值的标准差——分数越高表示创新程度越高。橙色线表示回归模型的预测，已根据利润率（前一个财年）、首席执行官任期、市场集中度、所有权、员工人数、行业部门和地域进行调整；阴影区域表示 95% 的可信区间。