因子分析

1878 41 83849 重 庆 630 3753 63 179468 四 川 1926 8947 203 642540 贵 州 2623 300 3184 23 100437 云 南 517 2653 161 162611 西 藏 429 32 220 11085 陕 西 394 2919 41 156488 甘 肃 307 2620 71 118703 青 海 63 535 9 22856

X7 X8 X9 X10 Extraction Method: Principal Component Analysis. 是因子分析的初始解，显示了所有数据变量的共同度数据。 可以看到： XX X X X X X10 等变量的绝大部分信息（大于 90%）可被因子解释，这些变量的信息丢失较少。 但 X X X7 三个变 量的信息丢失较为严重（近 32%）。 因此，本次因子提取的总体效果并不理想。

和第一产业产值的变化趋势 根据表一（见附录）做出趋势图如下图所示。 可知，从 1978 年开始，陕西省生产总值和第一产业产值均呈增长趋势（见图 1）。 第 4 页 共 11 页 图 1 长武县生产总值和第一产业产值的变化趋势（以不变价格计算） 生产总值从 2020年的 2020年的 （以不变价格考虑，下同），增长了 ，达 到 2020年的 ，尤其在 2020年后，实现快速增长。

因子分析进行适用性检验，在 SPSS 软件中检验方法是 KMO 检验法和巴特莱特球形度检验法，当 KMO 检验值大于 或巴特莱特球形度检验 P 值小于 时表明数据适合因子分析。 由运行结果可以看出， KMO 和 Bartlett 球形度检验显示，数据适合做因子分析。 Communalities Initial Extraction 二氧化硫 .891 氮氧化物 .848 烟尘 .754

ˆ 0p     24  对主成分解，当因子数增加时，原来因子的估计载荷并不变，第 j个因子 fj对 x的总方差贡献仍为。  主成分法与主成分分析有着很相似的名称，两者很容易混淆。 虽然第 j个因子与第 j个主成分的解释完全相同，但主成分法与主成分分析本质上却是两个不同的概念。 主成分法是因子分析中的一种参数估计方法，它并不计算任何主成分

论文 第 9 页 共 32 页 概率为 ，小于 （显著性水平），我们可以确定其适合使用因子分析进行分析。 表 :4 KMO 和 Bartlett 的检验 KMO and Bartlett39。 s Test KaiserMeyerOlkin Measure of Sampling Adequacy. Bartlett39。 s Test of Sphericity Approx.

小 结 因子分析是由 Charles Spearman在 1904年首次提出，其在某种程度上可以被看成是主成分分析的推广和扩展。 因子分析就是用少量几个因子来描述许多指标或因素之间的联系，以较少的几个因子反应原资料的大部分信息的统计方法。 小 结 因子分析有两个核心问题：一是如何构造变量，二是如何对因子变量命名解释。 因子分析的基本步骤有四步：（ 1）确定带分析的原有若干变量是否适于因子分析；（

企业暂时超越不了的。 而在国际物流上，我国物流的综合实力远落后于外资企业，大型外资企业的运输方式比较先进，海洋运输与航空运输比较熟 练。 提高了运输效率和速度。 另外，一个国家的政策对企业发展的影响相当大，国外的政策较宽，有利于外资企业自由发展，而我国有关物流业的政策近年来 放宽许多，国务院先后出台了几部政策法规，希望对物流的发展提供政策上的鼓励和支持。 但是我国物流业的发展并不完善，阻碍非常多