【摘 要】
【摘要】本文通過建立合理的指標正向化轉換模型證明了曲線模型不適合做指標正向化處理，然后用常用的熱平臺插補法對樣本缺失值進行了填補，同時注意控制樣本指標缺失率。最后基于上市電子企業對處理前后的指標數據進行了因子分析，并對排名結果進行了對比分析，證實了對指標數據合理地預處理后其評價結果更合理、客觀有效。
【關鍵詞】因子分析 數據處理 指標正向化 缺失值
因子分析是目前國內外進行綜合評價的主要方法之一，也是多元統計分析中應用較為廣泛的處理數據降維的方法。在實際應用中主要是通過尋找多個指標的少數獨立的、專業上有意義的公因子來探索解釋原多個指標對個體特征描述的關系。
