SPSS因子分析报告和主成分分析报告论文.doc

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基于因子分析的我国经济开展状况实证分析
摘要：选取了2013年我国31个省、直辖市、自治区经济开展的10项指标作为研究对象，运用因子分析的方法，利用spss对数据进展计算，依据因
X2
1
X3
1
X4
1
X5
1
X6
1
X7
1
X8
1
X9
1
X10
1
根据表2原有变量的相关系数矩阵，可以看到：，各变量呈较强的线性关系，能够从中提取公共因子，适合进展因子分析。
表3 KMO 和 Bartlett 的检验
取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。
.740
Bartlett 的球形度检验
近似卡方
df
45
Sig.
.000
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，F值显著，Sig.〔显著性〕，明确所取的数据满足正态总体分布；，，说明变量之间的相关性可以被其他变量解释，因此适合做因子分析。
〔二〕提取主因子
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的特征值，得出公因子差和分析结果如下表4。
表4 公因子差
初始
提取
X1
.768
X2
.826
X3
.959
X4
.983
X5
.923
X6
.918
X7
.973
X8
.886
X9
.843
X10
.944
从表中可以看出，10个变量的共同度根本都在80%以上，即这些变量的信息丢失较少，变量都能被因子解释，本次因子提取的总体效果较理想。
一般情况下，确定因子个数时，累计贡献率达到85%以上，本文提取特征值大于1的特征值，得到2个主因子代替原来的10 %，因此取出的2个主因子根本上包括了X1～X10的大量信息。分析结果见表5。
表5 解释的总方差
成份
初始特征值
提取平方和载入
旋转平方和载入
合计
方差的 %
累积 %
合计
方差的 %
累积 %
合计
方差的 %
累积 %
1
2
3
.397
4
.291
5
.122
6
.074
.743