最新spss因子分析和主成分分析Word文件下载.docx
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X7
X8
X9
X10
北京
11.63
293.03
1316.50
3661.11
4173.66
6847.06
8375.10
4289.96
93997.00
23086.41
天津
16.85
612.86
846.57
2079.07
2549.21
9130.25
4470.43
1285.02
68864.00
7612.31
河北
313.76
758.53
654.11
2295.62
4409.58
23194.23
10516.75
549.12
42532.00
23357.17
山西
75.49
61.12
352.80
1701.62
3030.13
11031.89
5139.29
157.91
47417.00
13339.37
内蒙古
150.83
282.69
518.28
1720.98
3686.52
14217.38
5114.16
119.95
51388.00
7455.17
辽宁
165.81
1038.97
1026.44
3343.81
5197.42
25107.66
10581.44
1144.78
46310.00
19659.51
吉林
97.23
481.46
463.53
1156.96
2744.81
9979.26
5426.43
258.32
43821.00
7745.33
黑龙江
403.13
-119.39
407.61
1277.40
3369.18
11453.08
6251.17
388.79
42744.00
10058.60
上海
1.48
173.00
1245.92
4109.51
4528.61
5647.79
8051.96
4412.68
91477.00
20486.25
江苏
227.79
1972.08
2903.66
6568.46
7798.47
36373.32
20796.52
5508.02
57984.00
33823.90
浙江
116.74
1130.33
1656.09
3796.92
4730.47
20782.11
15225.54
3357.89
57310.00
28922.97
安徽
169.36
999.12
658.34
2075.08
4349.69
18621.90
6542.42
455.19
48929.00
12924.91
福建
159.60
1127.36
770.90
2119.45
3068.80
15327.44
8275.35
1693.21
49328.00
11847.25
江西
116.26
728.79
544.57
1621.24
3470.30
12850.25
4576.11
367.47
43582.00
9725.17
山东
460.93
1686.74
2523.42
4559.95
6688.80
36789.07
22294.84
2665.32
47652.00
29796.08
河南
289.44
1134.19
1132.92
2415.45
5582.31
26087.46
12426.60
599.57
38804.00
20232.12
湖北
249.39
978.46
1190.19
2191.22
4371.65
19307.33
10885.94
363.80
44613.00
15507.03
湖南
95.02
1010.93
1241.49
2030.88
4690.89
17841.40
9018.64
251.75
43893.00
14539.68
广东
200.25
1726.52
3169.28
7081.47
8411.00
22308.39
25453.93
10915.81
53611.00
49891.35
广西
171.20
615.61
556.09
1317.60
3208.67
11907.67
5133.08
328.27
42637.00
9118.91
海南
44.93
66.82
179.17
481.01
1011.17
2697.93
992.89
149.85
45573.00
2465.38
重庆
76.73
422.74
747.62
1693.24
3062.28
10435.24
4599.77
686.92
51015.00
9622.31
四川
128.40
1245.75
1013.82
2784.10
6220.91
20326.11
10561.45
645.75
49019.00
22597.30
贵州
137.14
566.16
451.29
1206.41
3082.66
7373.60
2366.20
82.90
49087.00
5919.05
云南
240.79
508.62
662.03
1611.30
4096.51
9968.30
4004.56
253.04
44188.00
8969.81
西藏
6.44
50.07
50.13
1014.31
876.00
293.20
33.19
64409.00
496.03
陕西
155.89
837.77
597.87
1748.33
3665.07
14884.15
4999.54
201.28
48853.00
12249.36
甘肃
98.87
220.95
297.99
607.27
2309.62
6527.94
2173.83
102.36
44109.00
5878.47
青海
30.68
111.97
64.86
223.86
1228.05
2361.09
544.08
14.03
52105.00
1504.17
宁夏
23.58
105.59
94.60
308.34
922.48
2651.14
610.51
32.18
52185.00
1887.23
新疆
147.72
284.41
422.80
1128.49
3067.12
7732.30
2108.15
275.61
49843.00
5884.50
三、数据分析过程
(一)相关性分析
用SPSS21.0数据处理系统将10项经济指标处理后,得到相关系数矩阵、巴特利特球度检验和KMO检验方法进行分析。
分析结果见表2和表3。
表2相关矩阵
1
0.472
0.39
0.313
0.538
0.702
0.546
0.077
-0.505
0.403
0.829
0.766
0.846
0.887
0.858
0.536
-0.163
0.772
0.959
0.895
0.758
0.955
0.199
0.923
0.905
0.718
0.886
0.315
0.951
0.854
0.92
0.683
0.019
0.918
0.86
0.378
-0.263
0.748
0.764
0.034
0.953
0.445
0.173
根据表2原有变量的相关系数矩阵,可以看到:
大部分的相关系数都较均大于0.3,各变量呈较强的线性关系,能够从中提取公共因子,适合进行因子分析。
表3KMO和Bartlett的检验
取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量。
.740
Bartlett的球形度检验
近似卡方
541.977
df
45
Sig.
.000
Bartlett检验的F值等于541.977,F值显著,Sig.(显著性)小于0.005,表明所取的数据满足正态总体
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- 最新 spss 因子分析 成分 分析