分析一個省的科技創新能力受哪些潛在因素的影響？（本數據來源于網絡收集，x1~x15代表各省市相關經濟指標）

第一步：數據輸入（如下圖）

第二步：操作步驟：分析——降維——因子分析（F）。

得出下圖：（1）因子分析將x1~x15選入變量，然后點擊描述。

進入描述統計，勾選原始分析結果（I），選擇相關矩陣中的系數、行列式。

按照下面操作步驟

此外的其他選項不變，得出最后結論。

第三部：得出結果。如下所示：

結果顯示及分析：可以看出前3個特征值>1，同時這3個公共因子的方差貢獻率占93.924%，說明提取這3個公共因子可以解釋原變量的絕大部分信息。

底部表明使用的主成分分析法，3個主成分被抽取出來。

旋轉后的因子載荷矩陣

是按照前面設定的“方差極大法”對因子載荷矩陣旋轉的結果。在旋轉前的的矩陣中，因子變量在許多變量上均有較高的載荷，從旋轉后的因子可以看出，因子1在1、3、6、7、12、13、14上有較大載荷，反映科技投入與產出情況，可以命名為創新水平因子：因子2在指標5、8、15上較大載荷，反映地區經濟發展及財政科技投入水平，可以命名為創新因子；因子3在指標9和10上有較大載荷，可以命民為高科技產業發展因子。

表明因子提取方法是主成分分析，旋轉的方法是方差極大法。

得出結論：

北京受x1-x15因素的影響排在第一位。山東排在最后一位。

在主頁，回復20190304即可獲得數據哦~

總結

以上是生活随笔為你收集整理的主成分分析法案例_因子分析案例及操作解析的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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