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1、一.探讨目的:为了探讨农夫收入,我们选取了其中7种主要影峋因素,包括财政用于农业的支出的比重,其次、三产业从业人数占全社会从业人数的比(%),非农村人口比玳,乡村从业人员占农村人口的比至(%),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)(数据见最终一页)二.探讨变量:在经济生活中,依据以上分析,我们在影响农夫收入因索中引入7个变量。即设置变量:xl-财政用于农业的支出的比重,x2-其次、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
2、电最。一、探讨方法:SPSS中的因子分析。详细操作步骤(1)定义变量:XI-财政用于农业的支出的比重K2-其次、三产业从业人数占全社会从业人数的比重,x3-非农村人口比顶,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:(3)变此标准化AnaIyZC-DCSCriPtiVeStatistics-Dcscriptives一一-一W一一fliW一0*Utitied2(DaUSetl-IBMSPSSSutisticsDataEditorFiIoEditVioWDataTransformAnabzeDicedMarketi
3、ngGraphsUtJMiesAdd-onswin(:今H增国1.RegOits*n1Ul这3DeSCriPbVGStabstics71FfAatienciesSTables0DesiphvsAipore.SCrosstabs.K次业CompareMeans)General1.inearModelGeneraiued1.inearModelsI4edModels千;12220298-188213BBRatio-口PFPlots.3-.98719Correlate因Q-QPlots4-.57784Regression.5-.491781.ogimear56-.37008NeuralNetwork
4、s4729509Classi58-25453DimensionReduction69-22257SqIe510-.18692NonparametricTests1勾选Savestandardizedvaluesasvariables保存变量,再点击ok,就完成了对变量的标准化。(3)因子分析Analyze-DimensionReductionFaction整FactorAnalysisVanaWes夕年份财政用于农业的支出/第二、三产业从业人.非农村人。比至(%)1.夕多村从曳人员占农村“农业电厂值占农樽牧夕农作物播加面收(千农村用电艮(亿千瓦/Z88fe(W政用于夕Zsre第二、=.Zsco
5、re:非农村人.夕Zscore(乡村从业.夕ZSCore(农业总产夕Zscore农rm播8Zscore:农村用电SeiecbonVanaMeDesiptNes.ExtractionRotation.ScoresOptions.邠j幽Re寂MQan8lMHelpJ点击右侧的Description选项,选择Statistics选项组中的initialsolution,勾选CorrelationMatrix选项组中的Coefficients和KMOandBartleltstestofsphericity,点击Continueo制FactorAnalysis:OescriptivesrStatisti
6、csUnivariatedesc11ptivesInitialsolutionrCofreatioMatrixCoefficientsinverseHSignificancelevelsReproducedJ5DeterminantAntnmageW0andBaitleirstestofsphericityContinueCancelHeIP点击右侧Extraction选项,其中MethOd选Principalcomponents,AnaIyZe选择Correlationmatrix,Display中选择Unrotatedfactorsolution,EXtraCt如图,点击COntinue.
7、点击右侧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。&FactorAnalysis:RotationMethodONoneOQuaiUmaxVanmaxOEquamaxODirectONiminOPromaxDettaoKappa4DisplayRotatedsolution1.oadingpot(三)MaximumiterationstorConvergence:恒continueJCanCelHelp点击右侧SCOres,如图勾选,点击点击COntinUe。&FactorAnalysisFactorScoresXS
8、aveasvariablesMethodRegression。BaitlettOAnderson-RubinDisplayfactorscorecoefficientmatrixContinueCanCelHelP最终点击OPtions,默认*JFactorAnalysis:OptionsrMissingValuesExcludecasesIislwiseOExcludecasesBailWlSeOReplacewithmeanrCoeffientDisplayFormatSoysizeSuppresssmallcoef11etsAbsolutevaluebelow(4)结果分析1 KMOan
9、dBartletfs的检除结果图KMOandBartlettsTestKaiser-Meyer-OlkinMeasureofSamplingAdequacy.725BartlettsTestofSphericityApprox.Chi-Square255.159df21Sig.000可以从今表中看出KMo统计以为0.725,大于最低标准,说明适合做因子分析,Bartlet环形检验,p0.001,适合做因子分析。2 .主成分列表TotalVarianceExplainedComponentInitialEigenvaluesExtractionSumsofSquared1.oadingsRota
10、tionSumsofSquared1.oadingsTota1%ofVarianceCumulative%Total%ofVarianceCumulative%Total%ofVarianceCumulative%15.92O84.57284.5725.92084.57284.5723.30847.26147.2612.6539.33093.902.6539.33093.9023.26546.64193.9023.2493.55997.4624.1261.79899.2595.042.59599.8546.008.10899.9627.003.038100.000ExtractionMetho
11、d:PrincipalComponentAnalysis.可以从今表中看出前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)1.000.906Zscore:其次、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)1.0
12、00.909Zscore:农村用电量(亿千瓦时)1.000.918ExtractionMethod:PrincipalComponentAnalysis.结果显示,每一个指标变最的共性方羌都在09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墙的绝大部分内容C4 .融荷做点图ComponentPlotInRotatedSpaceZX1.f1,”人口比ftl5HM.AAtantaZ&H用电TQlZ表作物七户工用I公UOZ农aIt占我帆WfNwOZttfttIHOIKItK-1OSOQ0.5I(OComponent1从载荷散点图可以看出,第一公共因子能很好说明变景XI-财政用于农业的支出的比
13、重,变量x5-农业总产值占农林牧总产值的比重,其次公共因子能很好地说明变及x2-其次、三产业从业人数占全社会从业人数的比重,x3-非农村人Il比重,x4-乡村从业人员占农村人口的比重,x6-农作物播种面积,x7农村用电量。5 .旋转后的因子荷图ComponentScoreCoefficientMatrixComponent12ZSCore(财政用于农业的支出的比重).507-.697Zscore:其次、三产业从业人数占全社会从业人数的比重().120.112Zscore:非农村人口比重().170.066ZSCQre(乡村从业人员占农村人口的比重).072.164ZSCOre(农业总产值占农林牧总产值的比重).026-.257Zscore:农作物播种面积(千公顷).691-.510Zscore:农村用电盘(亿千瓦时).247-.022ExtractionMethod:PrincipalCo