spss因子分析实例.docx
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-IBMSPSSSutisticsDataEditorFiIoEditVioWDataTransformAnabzeDicedMarketingGraphsUtJMiesAdd-onswin(:今H增国1.RegOits>*n1Ul这3DeSCriPbVGStabstics>71FfAatienciesSTables0DesiphvsAi×pore.SCrosstabs.K次业CompareMeans)General1.inearModel»Generaiued1.inearModels>I4edModels千;12220298-188213BBRatio-口PFPlots.3-.98719Correlate因Q-QPlots4-.57784Regression».5-.491781.ogimear56-.37008NeuralNetworks4729509Classi>58-25453DimensionReduction69-22257SqIe>510-.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、=.Zscore: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:OescriptivesrStatisticsUnivariatedesc11ptivesInitialsolutionrCofreatioMatrixCoefficientsinverseHSignificancelevelsReproducedJ5DeterminantAntnmageW0andBaitleirstestofsphericityContinueCancelHeIP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.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:RotationMethodONoneOQuaiUmax®VanmaxOEquamaxODirectONiminOPromaxDettaoKappa4DisplayRotatedsolution1.oadingpot(三)MaximumiterationstorConvergence:恒continueJCanCelHelp点击右侧SCOres,如图勾选，点击点击COntinUe。&FactorAnalysisFactorScoresXSaveasvariablesMethod®Regression。BaitlettOAnderson-RubinDisplayfactorscorecoefficientmatrixContinueCanCelHelP最终点击OPtions,默认*JFactorAnalysis:OptionsrMissingValuesExcludecasesIislwiseOExcludecasesBailWlSeOReplacewithmeanrCoeffientDisplayFormatSo<tedt>ysizeSuppresssmallcoef11etsAbsolutevaluebelow（4）结果分析1 KMOandBartletfs的检除结果图KMOandBartlett'sTestKaiser-Meyer-OlkinMeasureofSamplingAdequacy.725Bartlett'sTestofSphericityApprox.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，p<0.001,适合做因子分析。2 .主成分列表TotalVarianceExplainedComponentInitialEigenvaluesExtractionSumsofSquared1.oadingsRotationSumsofSquared1.oadingsTota1%ofVarianceCumulative%Total%ofVarianceCumulative%Total%ofVarianceCumulative%15.92O84.57284.5725.92084.57284.5723.30847.26147.2612.6539.33093.902.6539.33093.9023.26546.64193.9023.2493.55997.4624.1261.79899.2595.042.59599.8546.008.10899.9627.003.038100.000ExtractionMethod: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）1.000.909Zscore: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.AAta<ntaZ&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
