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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 25 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
Component	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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