考虑加工中心用户可用性需求指标体系的特点，构建相应的模型。将7项可用性需求 指标作为内生变量，可靠性需求和维修性需求作为可用性需求模型的一阶因子中的内生潜 变量，可用性需求就是模型中的二阶外生潜变量，建立可用性需求模型，如图3.3所示。
在设定好模型的标准、潜变量和组织架构之后，需要根据所设定的模型进行参数估计， 来判断模型是否合理，如果不合理就需要对模型进行参数调整，直到调整到合适的模型。 本文采用建模软件为amos 16.0,估计方法为极大似然估计。
(2) 参数估计
1) 数据收集
根据图3.3所设定的模型结构，本次调查针对机床企业主管、采购人员、维修人员及 操作人员发出问卷115份，回收了 106份问卷，回收率为92%。问卷依然釆用李克特五点 量表法，将可用性需求重要程度划分成“很不重要”、“不很重要”、“一般重要”、“比较重要” 和“很重要”5个评比等级。
2) 信度效度分析
在问卷调查以后，就可以展开信度和效度分析。如果后计算出的因子负荷系数在标 准的负荷系数范围内，那么表示模型的结构效度是处于合理程度的。《值在0.8以上说明 问卷效度很好，具体解释参考第二章。如表3.7是模型的结构效度和信度的检验情况。从 该表不难发现，各检验结果都可以达到衡量标准，所以得知此模型的信度和效度良好。
表3.7指标体系因子分析
第二层指标
第三层指标
因子负荷
«值
可靠性需求
mtbf
0.834
精度保持性
0.912
故障诊断
0.842
维修难易程度
0.722
0.837
维修性需求
符合维修的人机环工程要求
0.834
维修费用
0.586
维修时间
0.673
3) 基于sem的二阶验证性因子分析
通过amos软件，分析数据的二阶验证性因子，得到可用性需求指标模型的标准化 参数图，也即结构方程路径图，如图3.4所示。
(3) 模型拟合
在amos中一般采用极大似然法估计其中的各类参数，并通过拟合参数的数值来判 定拟合程度的优劣。观察表3.8可看到，cmin/df=2.146小于3, p值小于0.05, agfi、 nfi、cfi和ifi均接近或大于0.9, rmsea低于0.08,因此各项拟合指标值表明模型与样
本数据的拟合度很好，基于这些指数与相关理论，可以认定此次设计的模型拟合优度良好。
表3.8模型的拟合度检验
指标
cmin/df
p
cfi
gfi
rmsea
agfi
nfi
ifi
指标值
2.146
0.01
0.947
0.93
0.07
0.85
0.907
0.948
(4) 评价模型结构参数
从上表3.8,不难得出各拟合指标都可以达到预期的要求，所有数据都处于较好水平， 这也意味着建立可用性需求指标模型得到了较好的数据支持。
(5) 客观重要度计算
通过图3.4可以看出，结构方程模型一方面导出了每个测量变量对潜变量的影响路径 系数，同时也导出了每个一阶因子对二阶因子的路径影响系数，对这些路径系数进行归一 化后便得到相关变量的权重系数（田飞，2007)。本文结合路径分析法借助路径系数计算 结果对可用性需求指标进行赋权，从指标解释的功能性角度确定指标权重，以阐述各变量 之间的相对重要程度。按照该方法，所得到的指标权重值通常会随着评价指标与评价范围 的调整而发生调整，因此该方法是一种动态分析法，实用性较强。具体计算如下：
客观重要度的归一化方法。把所有分类指标的路径系数相加，所有指标与该路径 系数总和相除，以取得权重值。例如：可靠性需求、维修性需求的重要度各为：0.628, 0.935, 则归一化后二者重要度各为0.4, 0.6。同样，还可以计算各个指标相对重要度。
具体指标客观重要度的计算方法。第一层归一化后指标的重要度与第二层每个观 测变量归一化后的指标重要度做乘法，就可以得到每个具体指标的重要度。
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