我国各地区第三产业发展状况分析

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1、我国各地区第三产业发展状况分析(山东科技大学)【摘要】本文在写作前查阅了大量有关第三产业发展方面的资料,大量引用了2015年我国各地区第三产业有关数据,基于多元统计分析中的因子分子法,利用SPSS分析软件,对各地区第三产业的发展状况进行了分析。【关键词】因子分析SPSS第三产业使用软件:SPSS一、引言因子分析是多元统计分析的一种重要方法,其主要特点在于可探索不易观测或不能观察的潜在因素。CharlesSpearman在1904年发表的“对智力测验得分进行统计分析”的著名文章,可以说是因子分析的首创,至今它已发展成为多元统计分析中较为成熟的一个分支。因子分析最初应用

2、于教育心理学,现已广泛应用于社会调查、教育测量、心理分析和成因分析等领域。二、数据处理第一步:录入数据有以下变量:地区,农林牧渔服务业(x1),交通运输仓储及邮电通信业(x2),批发零售业(x3),住宿及餐饮业(x4),金融业(x5),房地产业(x6),卫生及社会福利业(x7),文化、体育和娱乐业(x8),科学研究和综合技术服务业(x9),其他(x10).第二步:基本操作,具体步骤如下:1.选择菜单:【分析】→【降维】→【因子分析】。选择参与因子分析的变量到【变量】框中.2.其中,【原始分析结果】表示输出因子分析的初始解;【系数】表示输出相关系数矩阵;【反应象】表示

3、输出反应象相关矩阵;【KMO和Bartlett的球形度检验】表示进行巴特利球度检验和KMO检验.由于原有变量存在数量级差异,因此选择“相关性矩阵”进行分析;在【特征值大于】框中输入“1”,SPSS将提取大于1的特征值;在【输出】框中选择输出“未旋转的因子解”和“碎石图”.其中,【最大方差法】为方差极大法;在【输出】框中指定输出与因子旋转相关的信息,在这里选择“旋转解”和“载荷图”。其中,【旋转解】表示输出旋转后的因子载荷矩阵,【载荷图】表示输出旋转后的因子载荷散点图。选中【保存为变量】,表示因子得分被保存在SPSS变量中。在【方法】中选中“回归”法进行分析计算因子得

4、分。并且显示因子得分系数矩阵。三、结果分析1.考察原有变量是否适合进行因子分析由表2-1可知,巴特利特球度检验统计量的观测值为459.095,相应的概率P-值接近0。如果显著性水平α为0.05,由于概率P-值小于显著性水平α,则应拒绝原假设,认为相关系数矩阵与单位阵有显著差异。同时,KMO值为0.892,根据Kaiser的KMO度量标准可知原有变量适合因子分析。2.因子的命名解释由表4-1可知,x5(金融业),x6(房地产业),x10(其他),x3(批发零售业)在第一个因子上有较高的载荷,可解释为经济类指标;其他指标则在第二个因子上有较高的载荷,可解释为非经济类指标

5、。与旋转前相比,因子含义比较清晰。提取方法:主成份分析。旋转方法:Kaiser标准化最大方差法。a.旋转在3次迭代后已收敛。3.各省市自治区的综合评价可利用因子得分变量对地区进行对比研究。首先,绘制两因子得分变量的散点图,如图所示。其中,横轴表示因子变量1,纵轴为因子变量2.观察图可见,山东、上海、江苏、广东是较为特殊的点(省市),其他样本(地区)较相似。山东的第二因子得分最高,表明非经济类的第三产业增加值远远高于其他;第一因子得分居平均值,表明经济类第三产业增加值与其他地区差异不大。江苏的两个因子得分均比较高,都高于平均水平,因此总体上江苏的第三产业增加值是较高的

6、。广东的第一因子得分最高,表明经济类第三产业增加值远高于其他省市;第二因子得分略低于平均值,表明非经济类第三产业增加值与其他地区差异不明显。四、总结与结论1.首先通过KMO和巴特利特球度检验与相关矩阵,得出变量是否适合进行因子分析,其次要进行检验从而得出因子个数。2.对因子分析模型进行正交因子旋转(方差极大法)、因子得分,建立初始因子载荷阵从而的出分析结果。3.根据检验结果把因子分析模型的各系数带入方程后,得到最终的因子分析方程为:=-0.232x1+0.098x2+0.22x3+0.097x4+0.377x5+0.283x6-0.141x7-0.104x8-0.1

7、07x9+0.266x10=0.397x1+0.072x2-0.057x3+0.074x4-0.248x5-0.13x6+0.312x7+0.28x8+0.262x9-0.111x10?⒖嘉南祝?薛薇.统计分析与SPSS的应用[M].中国人民大学出版社.国家统计局.中国统计年鉴,2015.

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