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编程问答

因子分析模型 - 案例按步骤详解 - (SPSS建模)

發布時間:2023/12/20 编程问答 33 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 因子分析模型 - 案例按步骤详解 - (SPSS建模) 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

一、SPSS中的因子分析。

步驟:

(1)定義變量:x1-財政用于農業的支出的比重,x2-第二、三產業從業人數占全社會從業人數的比重,x3-非農村人口比重,x4-鄉村從業人員占農村人口的比重,x5-農業總產值占農林牧總產值的比重,x6-農作物播種面積,x7農村用電量。

(2)導入數據:file-open-data


(3)變量標準化Analyze-Descriptive Statistics-Descriptives

?


勾選Save standardized values as variables保存變量,再點擊ok,就完成了對變量的標準化。

(4)因子分析

Analyze—Dimension Reduction—Faction

?

點擊右側的Description選項,選擇Statistics選項組中的initial solution,勾選Correlation Matrix選項組中的Coefficients和KMO and Bartlelts test of sphericity,點擊Continue。

?

點擊右側Extraction選項,其中Method選Principal components,Analyze選擇Correlation matrix,Display中選擇Unrotated factor solution,Extract如圖,點擊Continue.

?

點擊右側Rotation選項,勾選Method選項組中的Varimax,Display中的兩個選項都勾選,點擊Continue。


點擊右側Scores,如圖勾選,點擊點擊Continue。


最后點擊options,默認

?

(5)結果分析

1.KMO and Bartlett's的檢驗結果圖

KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.

.725

Bartlett's Test of Sphericity

Approx. Chi-Square

255.159

df

21

Sig.

.000

可以從此表中看出KMO統計量為0.725,大于最低標準,說明適合做因子分析,Bartlet球形檢驗,p<0.001,適合做因子分析。

2.主成分列表

Total Variance Explained

Component

Initial Eigenvalues

Extraction Sums of Squared Loadings

Rotation Sums of Squared Loadings

Total

% of Variance

Cumulative %

Total

% of Variance

Cumulative %

Total

% of Variance

Cumulative %

1

5.920

84.572

84.572

5.920

84.572

84.572

3.308

47.261

47.261

2

.653

9.330

93.902

.653

9.330

93.902

3.265

46.641

93.902

3

.249

3.559

97.462

?

?

?

?

?

?

4

.126

1.798

99.259

?

?

?

?

?

?

5

.042

.595

99.854

?

?

?

?

?

?

6

.008

.108

99.962

?

?

?

?

?

?

7

.003

.038

100.000

?

?

?

?

?

?

Extraction Method: Principal Component Analysis.

可以從此表中看出前2個主成分特征值較大,它們的累積貢獻率達到了93.902%,故選擇前2個公共因子。

?

3.公因子方差比結果圖

Communalities

?

Initial

Extraction

Zscore(財政用于農業的支出的比重)

1.000

.906

Zscore: ?第二、三產業從業人數占全社會從業人數的比重(%)

1.000

.940

Zscore: ?非農村人口比重(%)

1.000

.979

Zscore(鄉村從業人員占農村人口的比重)

1.000

.977

Zscore(農業總產值占農林牧總產值的比重)

1.000

.943

Zscore: ?農作物播種面積(千公頃)

1.000

.909

Zscore: ?農村用電量(億千瓦時)

1.000

.918

Extraction Method: Principal Component Analysis.

結果顯示,每一個指標變量的共性方差都在0.9以上,說明這2個公共因子能夠很好地反應原始各項指標變量的絕大部分內容。

4.載荷散點圖


從載荷散點圖可以看出,第一公共因子能很好解釋變量x1-財政用于農業的支出的比重,變量x5-農業總產值占農林牧總產值的比重,第二公共因子能很好地解釋變量x2-第二、三產業從業人數占全社會從業人數的比重,x3-非農村人口比重,x4-鄉村從業人員占農村人口的比重,x6-農作物播種面積,x7農村用電量。

5.旋轉后的因子載荷圖

Component Score Coefficient Matrix

?

Component

1

2

Zscore(財政用于農業的支出的比重)

.507

-.697

Zscore: ?第二、三產業從業人數占全社會從業人數的比重(%)

.120

.112

Zscore: ?非農村人口比重(%)

.170

.066

Zscore(鄉村從業人員占農村人口的比重)

.072

.164

Zscore(農業總產值占農林牧總產值的比重)

.026

-.257

Zscore: ?農作物播種面積(千公頃)

.691

-.510

Zscore: ?農村用電量(億千瓦時)

.247

-.022

Extraction Method: Principal Component Analysis.

?Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.

?Component Scores.

經過旋轉后,農作物播種面積(千公頃)、農村用電量(億千瓦時)在因子一上有較大載荷,財政用于農業的支出的比重、農業總產值占農林牧總產值的比重咋因子二上有較大載荷。故因子一可稱為農業基本發展條件,因子二可稱為政府支持情況。

6.歷年農民收入總得分降序表

其中F=f1*84.572/93.902+f2*9.330/93.902

年份

f1

f2

總分F

2004

1.46067

0.23231

1.338621494

2005

1.24137

1.08005

1.225341421

1998

1.44755

-1.0258

1.20180065

1999

0.88995

-0.04301

0.797252115

2000

0.83304

0.28099

0.778188916

2001

0.79886

0.42652

0.761864705

2002

0.56754

0.85163

0.595766872

2003

0.29613

1.3662

0.402450985

1997

0.35599

0.15899

0.336416295

1996

0.141

0.023

0.129275649

1986

0.0712

-2.97824

-0.231789023

1991

-0.35654

-0.496

-0.370396593

1995

-0.53681

0.53338

-0.430477092

1992

-0.46086

-0.24669

-0.439580303

1994

-0.68793

0.39726

-0.580106709

1990

-0.70907

-0.29782

-0.66820865

1993

-0.78235

0.24344

-0.680428628

1987

-0.88133

-1.73639

-0.966287826

1989

-1.23195

0.22253

-1.087434458

1988

-2.45646

1.00764

-2.112270813

?

數據:

年份

財政用于農業的支出的比重

第二、三產業從業人數占全社會從業人數的比重(%)

非農村人口比重(%)

鄉村從業人員占農村人口的比重

農業總產值占農林牧總產值的比重

農作物播種面積(千公頃)

農村用電量(億千瓦時)

1986

13.43

29.5

17.92

36.01

79.99

150104.07

253.1

1987

12.2

31.3

19.39

38.62

75.63

146379.53

320.8

1988

7.66

37.6

23.71

45.9

69.25

143625.87

508.9

1989

9.42

39.9

26.21

49.23

62.75

146553.93

790.5

1990

9.98

39.9

26.41

49.93

64.66

148362.27

844.5

1991

10.26

40.3

26.94

50.92

63.09

149585.8

963.2

1992

10.05

41.5

27.46

51.53

61.51

149007.1

1106.9

1993

9.49

43.6

27.99

51.86

60.07

147740.7

1244.9

1994

9.2

45.7

28.51

52.12

58.22

148240.6

1473.9

1995

8.43

47.8

29.04

52.41

58.43

149879.3

1655.7

1996

8.82

49.5

30.48

53.23

60.57

152380.6

1812.7

1997

8.3

50.1

31.91

54.93

58.23

153969.2

1980.1

1998

10.69

50.2

33.35

55.84

58.03

155705.7

2042.2

1999

8.23

49.9

34.78

57.16

57.53

156372.81

2173.45

2000

7.75

50

36.22

59.33

55.68

156299.85

2421.3

2001

7.71

50

37.66

60.62

55.24

155707.86

2610.78

2002

7.17

50

39.09

62.02

54.51

154635.51

2993.4

2003

7.12

50.9

40.53

63.72

50.08

152414.96

3432.92

2004

9.67

53.1

41.76

65.64

50.05

153552.55

3933.03

2005

7.22

55.2

42.99

67.59

49.72

155487.73

4375.7



總結

以上是生活随笔為你收集整理的因子分析模型 - 案例按步骤详解 - (SPSS建模)的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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