SPSS因子分析案例
一、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。
（4）因子分析
Analyze—Dimension Reduction—Faction
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
（5）结果分析
1.KMO and Bartlett's的检验结果图
可以从此表中看出KMO统计量为0.725，大于最低标准，说明适合做因子分析，Bartlet球形检验，p<0.001，适合做因子分析。
2.主成分列表
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
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.载荷散点图
从载荷散点图可以看出，第一公共因子能很好解释变量x1-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，第二公共因子能很好地解释变量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，x6-农作物播种面积，x7—农村用电量。
5.旋转后的因子载荷图
经过旋转后，农作物播种面积(千公顷)、农村用电量(亿千瓦时)在因子一上有较大载荷，财政用于农业的支出的比重、农业总产值占农林牧总产值的比重咋因子二上有较大载荷。故因子一可称为农业基本发展条件，因子二可称为政府支持情况。
6.历年农民收入总得分降序表
其中F=f1*84.572/93.902+f2*9.330/93.902
数据：
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