SPSS因子分析试验报告

1、实验十一(因子分析)报告、数据来源各地区年平均收入.sav.savdqr1x23诞点加x71北克10907000259.0099170012B64001805600149450037096002天津9669005083.0口56670011029.0011797.006950005109.003河北6066003843.005073006029.006323006196007125004山西573100317700B49005267.003870029000604400E啊蒙古&4C2.OO3551.005290004407.00561200459900湖1006辽宁6226.0035

2、03.0037B9,OO6618.009158007417.004899.007吉林6017003813W7403.007471007402.006699006611.00e里龙江&32300274700M7200aoeeoo6613005933003266009上每11733007329CQ074fiOO12698.00160570014175.001272aoe10江苏7745.DO583.007390.009144.009153.007362.006884.0011北江B847.007026m7迎009396(110417一0095OC.Q0BtZB.OO12麦酷603900湖2

3、004B30006306.0060420055110056050013福逮7G21DO6562.0011124008556OQ8336008732007so7.0014江西5303.00363E.006056007907.OD85站.007535.0044&5,OO15山东6017004186.0。6420006257m6702006026.002351.00化河菌5643003797.005912.0049Q90064090053070049950017湖北5741DO37310051S300531900623700E7690049630018朝南5683003736.0062180

4、0SO27,OD7929.005224.0037130019广东1DO32DO314.00110X00124750012410.0011140007713D020广西5&540OJ437.0052960065360067&5005577006tB90021海南&4GSDO42080070100011062.0090770083730084620022重庆528004016.00385200616600911400S3&100702500藁四川59960039SE.004&42.003330070700556800450900二、基本结果(1)(1)考察原

5、有变量是否适合进行因子分析首先考察原有变量之间是否存在线性关系，是否采用因子分析提取因子。借助变量的相关系数矩阵、反映像相关矩阵、巴特利球度检验和 KMKM 尬验方法进行分析，结果如表 1 1、表 2 2 所示：表 1 原有变量相关系数矩阵 correlationmatrixCorrfHatitmMntnx重博照昔仲解他评书怜能闰臂齐率 外翻髓显济息55早毕讦毕Corr制前。n国*轮畀*恒1.0DDB3S巴躬773.M27BB.574鑫推倏济*12.8251.000716.740.S24毋招.654联营经济单化.595.7161.&00崩9.59B67S的时*版笛阜垃.773.740,

6、6B91DQO.76584g外育睁姬济曲.742田d5g日7651I.Q0D8的696.#眼台喷单垃.796自如爷建B4Q.MB1QQ0747574.6544&25711000表 1 1 显示原有变量的相关系数矩阵，可以看出大部分的相关系数都比较高，各变量呈较强的线性关系，能够从中提取公共因子，适合进行因子分析表 2KMOandBartlettsTestKMOandBarlfeHsTestKaiser-Meyer-OlkinMeasureofSamplingAdequacy.BartlettsTestofApprox,ChnSquareSphericity 时Sig.,8321B291

7、321,000由表 2 2 可知，巴特利特球度检验统计量观测值为 182.913,p182.913,p 值接近 0,0,显著性差异，可以认为相关系数矩阵与单位阵有显著差异，同时 KMOKMO：为0.8820.882, ,根据 KaiserKaiser 给出的 KMKM 度量标准可知原有变量适合进行因子分析。（2 2）提取因子进行尝试性分析：根据原有变量的相关系数矩阵，采用主成分分析法提取因子并选取大于 1 1 的特征值。具体结果见表 3:3:可知，initialinitial 一列是因子分析初始解下的共同度，表明如果对原有 7 7 个变量采用主成分分析法提取所有特征值，那么原有变量的所有方差都

8、可以被解释，变量的共同度均为 1 1。事实上，因子个数小于原有变量的个数才是因子分析的目的，所以不可以提取全部特征值。第二列表明港澳台经济单位、集体经济单位以及外商投资经济单位等变量的绝大部分信息（大于 83%83%可被因子解释。但联营经济、其他经济丢失较为严重。因此，本次因子提取的总体效果不理想。表 3 因子分析中的变量共同度（一）InitisEnaction国有蛭济单位1DOO760集体胫济单位1000,851联莺经济单位100059g股份制经济单位1000785外商投资经济单位1.000830潜翼台经济单位1.000913其他经济单位1.000592重新制定提取特征值的标准，指定提取 2

9、 2 个因子，分析表 4:4:可以看出,此时所有变量的共同度均较高，各个变量的信息丢失较少。因此，本次因子提取的总体效果比较理想。表 4 因子分析的变量共同度（二）InilialExtraction国有经济单位1.000,767集体经济单位1.000,854联营经济单位1.000,813股份制经济单位1,000,816外福投贲蛭济单位1,000,855港建台翌济单位1,000,922茸他签济单位1.000871表 5 5 中，第一列是因子编号，以后三列组成一组，每组中数据项为特征值、方差贡献率、累计方差贡献率。第一组数据项（2-42-4 列）描述因子分析初始解的情况。在初始解中由于提取了 7

10、7 个因子，因此原有变量的总方差均被解释，累计方差贡献率为 100%100%第二组（5-75-7 列）描述了因子解的情况。由于指定提取 2 2 个因子，2 2 个因子共解释原有变量宗法差的 84%84%总体上丢失原有信息量较少，因子分析效果理想。第三组（8-108-10 列）描述了最终因子解的情况。因子旋转后，总的累计方差贡献率没有发生改变，也就是没有影响原有变量的共同度，但却重新分配了各个因子的解释原有变量的方差，改变了各因子方差贡献，使得因子更易被解释。表 5 因子解释原有变量总方差的情况TavalVarianceExplainedInrtjalEigenvaluesE/fractionSumsofSquaredLoadingsRolafconSumsofSquaredLoadingsTotal%OfVariarhteCurhulali%Tfllal%ofVariance.CUiYiulbrv%TOCuhWl者ti蛇,15.33176.15176.1515331761517G,1513.16B*5,26145J612568B.1D8S4.25950BS1Q894259二73038M7342593.41D5.85990.11742汨3.970B4.0B45,233332797,421BIC?1.