spss进行主成分分析及得分分析报告Word文档格式.docx
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进行主成分分析:
选择分析一降维一因子分析,
变量(Y):
〔确定]
粘贴(£
)
妙Zscore(X5)[ZX5]炉2score(X6)[ZX6]炉Zscore(X7)[ZX7]矽Zscore(X8)[ZX8]炉2score(X9)[ZX9]WzsGoneQCI0)010]
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迭择变量
描述迪门
抽取匡)…
旋转匹).;
得分㊈)…
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(重養但川.取消](帮士]
设置描述性,抽取,得分和选项:
耐因子分斫:
挂取
抽取
©
基于特征值富)
特征值犬于©
);
E
因子的固定数呈廻)
要堤取的因子(I):
舟大收敛性迭代次数凶:
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[^][取消j[嵇助j
因子分折
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&
X10
直因子分析個子得分
「方法
◎回归(B)
Bartlett(B)
Anderson-Rubin(A)
0显示因子得分系数矩阵(0》[SSj
确FT粘贴(巴「'
重置(巳「取消H*
查看主成分分析和分析:
相关矩阵表明,各项指标之间具有强相关性。
比如指标GDP总量与财政收入、固定资产投资总额、第二产业增加值、第三产业增加值、工业增加值的相关系数较大。
这说明他们之间指标信息之间存在重叠,适合采用主成分分析法。
(下表非完整呈现)
相关系数矩阵:
■CorrclatiaaMatria
ZmotcC
XX)
2>
arc(
Zsccrc(
13)
ZjcopcC
U)
cox(
XS)
Z>
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.922
由TotalVarianceExplained(主成分特征根和贡献率)可知,特征根入1=9.092,特征根入2=1.150前两个主成分的累计方差贡献率达93.107%,即涵盖了大部分信息。
这表明前两个主成分能够代表最初的11个指标来分析各个城市经济综合实力的发展水平,故提取前两个指标即可。
主成分,分别记作Fl.F20
TotalVarianceExplained
Co»
ipondQ
InitillE
ExtriCtionSmdofSqnirtdlx»
idinc§
Total
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1
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9•说
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ExtrACIio<
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PrinCipilCo^?
®
GntAnlly^15・
指标XI、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9、X10在第一主成分上有较高载荷,相关性强。
第一主成分集中反映了总体的经济总量。
XII在第二主成分上有较高载荷,相关性强。
第二主成分反映了人均的经济量水平。
但是要注意:
这个主成分载荷矩阵并不是主成分的特征向量,也就是说并不是主成分1和主成分2的系数,主成分系数的求法是:
各自主成分载荷向量除以各自主成分特征值的算术平方根。
CoangponGntMatrix
Conpon&
nt
XI
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X2
.986
・018
X3
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-.027
X4
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X5
.952
-.2511
X6
-.048
X7
.979
-.150
n
.965
.957
.110
X10
.716
.506
XI1
.465
■&
41
yl
Y2
0.32
8.46
0.33
0.02
0.31
-0.02
0.31
-0.2
0.32
-0.23
-0.04
-0.15
0.1
0.24
0.47
0.15
0.78
成分得分系数矩阵(因子得分系数)列出了强两个特征根对应的特征向量,即各主要成分解析表达式中的标准化变量的系数向量。
故各主要成分解析表达式分别为:
F1=O.32ZX11+0.33ZX12+0.31ZX13+0.31ZX14+0.32ZX15+0.32ZX16+0.32ZX17+0.32ZX18+0.32ZX19+0.21ZX110+0.15ZX111
F2=8.46ZX21+0.02ZX22-0.02ZX23-0.20ZX24-0.23Z25-0.04ZX26-0.15ZX27-0.02ZX28+0.10ZX29+0.47ZX210+0.78ZX211
xi
X8
X9
X1O
X11
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1137
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■15294
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995
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J45
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59514
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813
483
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