其中f}几,..., fm为公共因子。1 } E2，一‘，为特殊因子，它们都是不可观测的随机变量.公共因子人ff2f..., fm出现在每一个原始变量.z;(i=1,2,...,p)的表达式中，可理解为原始变量共同具有的公共因素;每个公共因子f;=(j=1,2,...,m)一般至少对2个原始变量有作用，否则它将归人特殊因子.每个特殊因子:;(i=1,2，一，p)仅仅出现在与之相应的第Z个原始变量2，的表达式中，它只对这个原始变量有作用.上述方程组可用矩阵形式表示:

                x=a+A了+e.

    式中了_ (人几, ... ,  fm )‘为公共因子向量，。-(f1,EZ}...,Ep}‘为特殊因子向量，A=(a;;):pXm称为因子载荷矩阵.通常假定:

    上述假定可以看出，公共因子彼此不相关且具有单位方差，特殊因子也彼此不相关且和公共因子也不相关.

    在因子分析模型中，首先要估计因子载荷矩阵A= (a;;)，pXm和特殊方差矩阵D=diag(a;,ai,…，嵘).常用的参数估计方法有如下3种:主成分法、主因子法和极大似然法.在因子模型的参数估计完成后，必须对模型中的公共因子进行合理的解释.这种解释通常需要一定的专业知识和经验，对每个公共因子给出具有实际意义的名称，它还可用来反映这个公共因子对每个原始变量的重要性(数量上表现为相应载荷的大小).因子的解释带有一定的主观性，我们通常通过旋转公共因子的方法来减少这种主观性.因子旋转方法有正交旋转和斜交旋转两类，正交旋转是比较常见和基础的方法.对公共因子作正交旋转相当于对载荷矩阵A作一正交变换，右乘正交矩阵T，使AT能有更鲜明的实际意义.旋转后的公共因子向量为了"=T'Xf，它的几何意义是在m维空间上对原因子轴作一刚性旋转.正交矩阵T的不同选取法构成了正交旋转的各种不同方法，这里我们使用最大方差旋转法(Varimax).

　　2.2  Cronbach的a系数信度

    所谓信度，就是量表的可靠性或稳定性一个量表的信度越高，说明量表越稳定，采用该量表测试或调查的结果就越可靠和有效.对态度量表常用的检验信度的方法为Cronbach L J所创的a系数，a系数来判定对于某个特定的测量因素，不同的问题所得到的结果一致性.这里我们使用a系数来检验我们提取的公共因子所含原始变量的内部一致性间题，即公共因子的可靠性和稳定性.其公式为:

    其中K为量表所包括的总题数，SZ为测验量表总分的变异量，Sz为每个测验题项得分的变异量.a系数值介于。^'1之间，一般认为，a系数值介于0. 55^'0. 70之间是最小可接受值，a系数值介于0. 70^-0. 80之间为相当好，a系数值介于0. 80^-0. 90之间为非常好.

　　3实证分析

　　3. 1数据来源

    本次实证研究主要是从企业员工的角度来考虑工作满意度结构要素，以企业员工为主要研究对象，样本选择中不考虑企业的特性，包括企业所属行业、所有制类别、所处的成长阶段、规模大小、盈利的大小等等.通过专人随机抽取和E-mail发送问卷的形式进行调查，以提高问卷的回收率.采取完全匿名的形式，对企业员工进行随机抽样调查.总计发出240份调查问卷，回收问卷213份，剔除无效问卷37份，信捷职称论文写作发表网，有效问卷176份，有效回收率为82. 6 0 0.