基于SPSS聚类分析的企业职业伤害风险分级标准研究.pdf

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1、第2卷第3期中国安全生产科学技术Vol.2No.3.2《X巧年6月Jo山malofStyScieandTechnolo留Jun2(兀巧afeenc文章编号:1673一193x(2以拓)一03一仪抖3一以基于SPS聚类分析的企业职业伤害风险分级标准研究,,任智刚周建新张兴凯,(中国安全生产科学研究院北京1(X)(j29:,,摘要对不同行业和不同规模的21家企业基础数据的调研分析借助S只弱的聚类分析功能对,,企业职业伤害风险分级进行研究通过综合分析认为将企业职业伤害风险分为4类较为合理并。给出了企业职业伤害

2、风险分级建议标准根据该标准对在广西壮族自治区A市和辽宁省B市调,。研获取的肠l家企业职业伤害风险进行分级分析从而验证分级标准的合理性和可行性:;;关键词企业职业伤害风险聚类分析分级标准一中图分类号:x965文献标识码:AStUn山苗sta耐如旧ofentedse仪”uI拍dou叮创坛kdyonng甲耐坷加洲叭el珑触峋吧翻目那翻ofSR粥on.,一,NZhigangZHOUJian范nZllANG兀REng-kaiaemyof压血tyeal,o,1,(ChinaAcd阮iencd毛戈hal叨氏巧吨朋mg

3、C场na,A饭巾旧Ct:升叻ughanalysisofdata目以川tworksa屁tyof21enterpriof山晚reniindust叮阴dsciroccupetio几叭sealethe.-injriskcoeficicaleulated几endiscuss翩nkingoferpnseoccup吐ionalinjriskinviofc呵ent,wetheent衅r’tuelus.,tennganalrsisofs邢SAcordingtoco比hensiveanalysiswehidedthaten

4、terpriseoccup吐ionalinjriskshauld呷~卿..,’统mnkedintofour邵ads肠e浏砍ingsdi,enco记ingt。thedaJ心61se5occu拌tionalinj,tan耐givAcstan.entrpi呵risk仙Ikingichn加mUaoningpro讨andGuizhuangcipality仆eotionalityandfeasibilityofare汕are画nceanx.~stsLndaJ对provedthe。Key研勺n如:eniriseocc

5、upationalinjrisk;ringanalysis;仙水ingsteLnd田对erp衅cluste〔’一4」。察级别的确定聚类分析是对事物进行定量分1,。前言类的一种数学方法已在各个领域得到广泛应用、有关学者采用聚类分析法对煤层的自燃性地下水企业职业伤害风险分级标准是企业职业伤害风的质量、生态系统的生态安全程度进行了分类分级,5一7,险级别的划分的根本依据能够间接影响到企业监研究〔〕实例分析结果说明了聚类分析在定量分。类方面的有效性本文通过聚类分析确定企业职业,收稿日期:2仪拓一05一伪伤害风险

6、分级标准为企业职业伤害风险分级提供。,。:作者简介任智刚硕士基础参数,::和盯刃基金项目国家自然科学基金项目(编号18)资助中国安全生产科学技术第2卷,,一定的统计量对聚类结果进行检验更多的时候聚2企“”“”业职业伤害风险分级标准的确定类分析的结果是否漂亮是由结果的有用性来决定。,,、的但是从另一个方面聚类分析的可靠性稳2.1聚类分析理论定性却是可以通过一定的比较得到感性认识的。可,,,聚类分析可以把数据分成若干个类别使得类以对同一数据集使用不同的方法进行聚类然后对,。。、别内部的差异尽可能的小类别间的

7、差异尽量的大两个结果进行比较如果两个结果在类别数量记,、,聚类分析的基本思想是在样品之间定义距离在变录在类别中的分布类别特征等方面有很大差异则,“”。量之间定义相似系数距离或相似系数代表样品或有理由怀疑聚类结果的稳定性该思想实际上来。,,变量之间的相似程度按相似程度的大小将样品源于数据挖掘理论是目前较好的聚类结果验证方,。(或变量)逐一归类关系密切的类聚集到一个小的法之一,,,分类单位然后逐步扩大使得关系疏远的聚合到一因此本文将采用层次聚类法和智能聚类法(两,,个大的分类单位直到所有的样品(或)变量都聚

8、集步聚类法)对企业职业伤害风险系数进行聚类以达,,。完毕形成一个表示亲疏关系的谱系图依次按照某到对聚类结果进行验证的目的一。.些要求对样品(或变量)进行分类〔89〕22聚类分析及分级标准的确定,聚类分析的出发点是分类统计量本文主要涉根据文献〔l]中所给出的企业职业伤害风险系。n,及到样品间的相似性度量距离[sj设有个样数计算模型和计算方法能够计算得出全国21家—。:企业的职业伤害风险系数依此21家企业的职业品的多元观测数据,,,,,,,。x

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