一、概念与方法选择
对于两个系统之间的因素，其随不同对象或时间而变化的关联性大小的量度，称为关联度。在系统发展过程中，若两个因素变化的趋势具有一致性，即同步变化程度较高，即可谓二者关联程度较高；反之，则较低。因此，灰色关联分析方法，是根据因素之间发展趋势的相似或相异程度，亦即“灰色关联度”，作为衡量因素间关联程度的一种方法。
我们将受访者对影响花鼓灯发展的因素划分为节奏快、有时不知所云，场地环境差，受众单一，普及困难表演粗糙，观感廉价、新鲜感、娱乐性、互动性差，宣传不足、继承出现断层，门票费贵，其它。为深度剖析受访者传承意愿程度与上述八大因素之间的内在关联，参考权威文献，引入“以下是花鼓灯存在的不足，您认为各项的符合程度是”这一问题的样本答案作为参考值，综合分析上述8种因素与发展程度的关联度，以期深度剖析居民愿意传承文化的影响因素。
二、数据分析：研究设计
首先，确定反映系统行为特征的参考数列（以“以下是花鼓灯存在的不足，您认为各项的符合程度是）和影响系统行为的比较数列（节奏快，有时不知所云、场地环境差、受众单一，普及困难表演粗糙，观感廉价、新鲜感、娱乐性、互动性差、宣传不足，继承出现断层、门票费贵、其它）；
其次，对参考数列和比较数列进行无量纲化处理；接着求参考数列与比较数列的灰色关联系数ξ（Xi）：
其中 为分辨系数（通常取 0.5），min是第二级最小差，max 是两级 最大差， k 0i 为参考数列曲线上的每一个点的绝对差值； 随后，求关联度 ir：
最后，进行关联度排序。
针对 8 个评价项（节奏快，有时不知所云、场地环境差、受众单一，普及困难表演粗糙，观感廉价、新鲜感、娱乐性、互动性差，宣传不足，继承出现断层、门票费贵、其它），以及 1130 项数据进行灰色关联度分析，研究 8 个评价项的关联关系（关联度），并基于关联度提供分析参考，本节采用灰色关联分析时，分辨系数取 0.5，结合关联系数计算公式计算出关联系数值，再由此计算出关联 度值，用于后续评价判断。
三、结果分析
首先，使用因子分析进行信息浓缩研究。为探究样本数据是否适合进行因子 分析，我们借助 SPSS 进行 KMO 检验，得到如下结果：
使用 KMO 和 Bartlett 检验进行因子分析适合度验证，从表可以看出：KMO值为 0.696，趋近于0.7，研究数据效度较好。满足因子分析的前提要求，数据可用于因子分析研究。以及数据通过 Bartlett 球形度检验（p<0.05），说明研究数据适 合进行因子分析。通过 SPSS 分析建立因子和研究项之间的关系等式，如下：
因子得分1=0.053*其它+0.289*场地环境差+0.269*受众单一+0.253*普及困 难表演粗糙-0.085*观感廉价、新鲜感、娱乐性、互动性差+0.261*互动性差，宣传不足+0.259*门票费贵+0.102*节奏快，有时不知所云
因子得分 2=0.499*其它-0.055*场地环境差-0.092*受众单一+0.054*普及困 难表演粗糙+0.544*观感廉价、新鲜感、娱乐性、互动性差-0.042*互动性差，宣传不足+0.039*门票费贵+0.245*节奏快，有时不知所云利用相关分析研究上述8项基本指标之间的相关关系，使用Pearson相关系数表示相关关系的 强弱情况，分析其相关性，所得结果如下：
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