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