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SPSS因子分析案例

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发表于 2019-7-9 15:26:59 | 显示全部楼层 |阅读模式

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
1.png
(3)变量标准化Analyze-Descriptive Statistics-Descriptives
2.png
3.png
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
4.png
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。
5.png
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.
6.png
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。
7.png
点击右侧Scores,如图勾选,点击点击Continue。
8.png
最后点击options,默认
9.png
(5)结果分析
1.KMO and Bartlett's的检验结果图
10.png
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
11.png
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
12.png
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
13.png
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
14.png
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
0.png
数据:
15.png
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