spss因子分析实例(21页).doc
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1、-一研究目的:为了研究农民收入,我们选取了其中7种主要影响因素,包括 财政用于农业的支出的比重(%),第二、三产业从业人数占全社会从业人数的比重(%),非农村人口比重,乡村从业人员占农村人口的比重(%),农业总产值占农林牧总产值的比重(%),农作物播种面积(千公顷),农村用电量(亿千瓦时)。(数据见最后一页)二研究变量:在经济生活中,根据以上分析,我们在影响农民收入因素中引入7个变量。即设置变量:x1-财政用于农业的支出的比重,x2-第二、三产业从业人数占全社会从业人数的比重,x3-非农村人口比重,x4-乡村从业人员占农村人口的比重,x5-农业总产值占农林牧总产值的比重,x6-农作物播种面积,
2、x7农村用电量。一、 研究方法:SPSS中的因子分析。具体操作步骤(1)定义变量:x1-财政用于农业的支出的比重,x2-第二、三产业从业人数占全社会从业人数的比重,x3-非农村人口比重,x4-乡村从业人员占农村人口的比重,x5-农业总产值占农林牧总产值的比重,x6-农作物播种面积,x7农村用电量。 (2)导入数据:file-open-data(3) 变量标准化Analyze-Descriptive Statistics-Descriptives勾选Save standardized values as variables保存变量,再点击ok,就完成了对变量的标准化。(3) 因子分析Analyz
3、eDimension ReductionFaction点击右侧的Description选项,选择Statistics选项组中的initial solution,勾选Correlation Matrix选项组中的Coefficients和KMO and Bartlelts test of sphericity,点击Continue。点击右侧Extraction选项,其中Method选Principal components,Analyze选择Correlation matrix,Display中选择Unrotated factor solution,Extract如图,点击Continue.点击
4、右侧Rotation选项,勾选Method选项组中的Varimax,Display中的两个选项都勾选,点击Continue。点击右侧Scores,如图勾选,点击点击Continue。最后点击options,默认(4) 结果分析1.KMO and Bartletts的检验结果图KMO and Bartletts TestKaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.725Bartletts Test of SphericityApprox. Chi-Square255.159df21Sig.000可以从此表中看出KMO统计量为0.725,大于最低
5、标准,说明适合做因子分析,Bartlet球形检验,p0.001,适合做因子分析。2.主成分列表Total Variance ExplainedComponentInitial EigenvaluesExtraction Sums of Squared LoadingsRotation Sums of Squared LoadingsTotal% of VarianceCumulative %Total% of VarianceCumulative %Total% of VarianceCumulative %15.92084.57284.5725.92084.57284.5723.30847.
6、26147.2612.6539.33093.902.6539.33093.9023.26546.64193.9023.2493.55997.4624.1261.79899.2595.042.59599.8546.008.10899.9627.003.038100.000Extraction Method: Principal Component Analysis.可以从此表中看出前2个主成分特征值较大,它们的累积贡献率达到了93.902%,故选择前2个公共因子。3.公因子方差比结果图CommunalitiesInitialExtractionZscore(财政用于农业的支出的比重)1.000.
7、906Zscore: 第二、三产业从业人数占全社会从业人数的比重(%)1.000.940Zscore: 非农村人口比重(%)1.000.979Zscore(乡村从业人员占农村人口的比重)1.000.977Zscore(农业总产值占农林牧总产值的比重)1.000.943Zscore: 农作物播种面积(千公顷)1.000.909Zscore: 农村用电量(亿千瓦时)1.000.918Extraction Method: Principal Component Analysis.结果显示,每一个指标变量的共性方差都在0.9以上,说明这2个公共因子能够很好地反应原始各项指标变量的绝大部分内容。4.载荷
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