主成分分析法案例_因子分析案例及操作解析

分析一个省的科技创新能力受哪些潜在因素的影响?(本数据来源于网络收集,x1~x15代表各省市相关经济指标)

第一步:数据输入(如下图)

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第二步:操作步骤:分析——降维——因子分析(F)。

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得出下图:(1)因子分析将x1~x15选入变量,然后点击描述。

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进入描述统计,勾选原始分析结果(I),选择相关矩阵中的系数、行列式。

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按照下面操作步骤

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此外的其他选项不变,得出最后结论。

第三部:得出结果。如下所示:

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结果显示及分析:可以看出前3个特征值>1,同时这3个公共因子的方差贡献率占93.924%,说明提取这3个公共因子可以解释原变量的绝大部分信息。

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底部表明使用的主成分分析法,3个主成分被抽取出来。

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旋转后的因子载荷矩阵

是按照前面设定的“方差极大法”对因子载荷矩阵旋转的结果。在旋转前的的矩阵中,因子变量在许多变量上均有较高的载荷,从旋转后的因子可以看出,因子1在1、3、6、7、12、13、14上有较大载荷,反映科技投入与产出情况,可以命名为创新水平因子:因子2在指标5、8、15上较大载荷,反映地区经济发展及财政科技投入水平,可以命名为创新因子;因子3在指标9和10上有较大载荷,可以命民为高科技产业发展因子。

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表明因子提取方法是主成分分析,旋转的方法是方差极大法。

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得出结论:

北京受x1-x15因素的影响排在第一位。山东排在最后一位。

在主页,回复20190304即可获得数据哦~

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