城镇居民生活质量指标因子分析Word文件下载.docx

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X12

X13

X14

7702

6030

27

16

1

78

67

5

23

71

95

21

134

8472

6511

86

77

7

28

188

9421

7182

50

2

89

82

24

33

239

10493

7943

30

57

3

91

8

25

96

42

307

10453

8697

31

63

4

87

85

47

378

11459

9997

32

69

6

94

9

26

97

54

448

15781

11243

48

90

10

59

512

17175

12265

34

11

66

531

19109

13471

13

92

75

98

575

21810

15161

35

19

12

608

24565

16674

36

103

22

93

39

625

其中各个指标变量代表：

X1：

城镇居民人均可支配收入

X2：

城镇居民人均消费支出

X3：

城镇居民人均住房面积

Correlation

城镇居民人均可支配收入X1

1.00

.991

.951

.844

.992

.825

.829

.961

.845

.950

.968

.925

.889

城镇居民人均消费支出X2

.978

.883

.990

.851

.868

.979

.985

.827

.976

.989

.958

.837

城镇居民人均住房面积X3

.894

.944

.896

.930

.932

.741

.997

.996

.727

每百人移动电话普及数X4

.864

.812

.856

.900

.854

.799

.892

.908

.872

.580

城镇居民每百户拥有家庭汽车辆X5

.794

.805

.948

.862

.937

.965

.911

用水普及率X6

.959

.924

.777

.914

.895

.916

.516

燃气普及率X7

.946

.787

.575

.923

.952

.499

人均拥有绿地面积X8

.939

.761

.995

.994

.732

每万人口医院床位数X9

.874

.927

.953

.899

人均预期寿命X10

.734

.778

.697

.822

城镇电视节目人口覆盖率X11

.714

每百户电脑拥有量X12

.984

普通本专科院校毕业生人数X13

.677

人均拥有图书册数X14

a.Thismatrixisnotpositivedefinite.

由表1，可以看出这14个变量中，大部分指标间的相关系数较大，相关性非常强，因此可以进行因子分析。

（2）共同度分析

表2Communalities

Initial

Extraction

1.000

.836

.929

.858

ExtractionMethod:

PrincipalComponentAnalysis.

由共同度分析，可以看出：

这14个变量指标的共同度都达到了0.858以上。

说明，这些变量指标都能很好地用公共因子来解释，因子分析可以继续进行。

3.2解释总方差分析

表3TotalVarianceExplained

Component

InitialEigenvalues

ExtractionSumsofSquaredLoadings

RotationSumsofSquaredLoadings

Total

%ofVariance

Cumulative%

dimension0

1

12.456

88.968

7.681

54.863

2

1.011

7.224

96.192

5.786

41.329

3

.323

2.308

98.499

4

.115

.819

99.318

5

.054

.386

99.705

6

.021

.152

99.856

7

.010

.075

99.931

8

.005

.035

99.967

9

.003

.024

99.991

10

.001

.009

100.000

11

6.116E-16

4.369E-15

12

1.061E-16

7.580E-16

13

-9.188E-17

-6.563E-16

14

-1.523E-16

-1.088E-15

由表3可以看出：

第一个特征值为12.456，累计贡献率为88.968%；

第二个特征值为1.011，累计贡献率达到96.192%。

因此，基于过程内定取特征值大于1的原则，因子分析提取了前两个因子，将其降职二维问题。

3.3碎石图分析

由碎石图可以看出：

前两个主成分特征值大于1，从第三个主成分开始特征根开始减小，因此说明用前两个因子可以概括大部分信息。

3.4因子载荷分析

表4ComponentMatrixa

.983

.153

.068

.986

-.113

-.110

.189

.887

-.377

.904

-.408

每万人口医院床