统计学数据分析

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1、（一）名称：对居民生活质量进行因子分析可靠性统计量Cronbach'sAlpha项数.70719信度为0.707，<80,所以信度不可接受，需要修订。KMO和Bartlett的检验取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量。.797Bartlett的球形度检验近似卡方1262.752df171Sig..000Bartlett球度检验统计量为1262.752。检验的P值接近0。表明19个变量之间有较强的相关关系。而KMO统计量为0.797，接近0.8。适合作因子分析。公因子方差初始提取您如何评价您的生活质量？1.000.689您满意自己的健康吗1.000.896身体疼痛会妨

2、碍您处需要做的事情吗？1.000.800您需要靠医的帮助应付日常生活吗？1.000.701您享受生活吗？1.000.890您觉得自己的生命有意义吗？1.000.937您集中的能有多好？1.000.706在日常生活中，您感到安全吗？1.000.833您所处的环境健康吗？1.000.522您每天的生活有足够的吗？1.000.896您能接受自己的外表吗？1.000.927您有足够的钱应付所需吗？1.000.942您有机会从事休闲活动吗？1.000.908您满意自己的睡眠况吗？1.000.855您对自己从事日常活动的能满意吗？1.000.886您满意自己的工作能吗？1.000.811您满意

3、自己的人际关系吗？1.000.915您满意所使用的交通运输方式吗？1.000.864您常有负面的感受吗？1.000.898提取方法：主成份分析。除了“您如何评价您的生活质量？”“您需要靠医生的帮助应付日常生活吗？”“您集中的能力有多好？”“您所处的环境健康吗？”之外其他变量的共同度量都在80%以上，所以，提取出的公因子对原始变量的解释能力应该是很强的。解释的总方差成份初始特征值提取平方和载入旋转平方和载入合计方差的%累积%合计方差的%累积%合计方差的%累积%18.08342.54042.5408.08342.54042.5405.96731.40731.40723.41017.94

4、960.4883.41017.94960.4883.32217.48348.89031.6918.89869.3871.6918.89869.3872.93115.42664.31641.5298.04777.4341.5298.04777.4341.96010.31674.63251.1616.11283.5461.1616.11283.5461.6948.91483.5466.8274.35587.9017.6043.18091.0808.3631.91292.9939.3251.71194.70410.2601.36996.07211.1981.04497.11612.139

5、.73497.85013.114.60298.45314.094.49398.94615.066.34899.29316.046.24099.53417.039.20499.73818.030.15799.89519.020.105100.000提取方法：主成份分析。由于特征值是由大到小排列，所以第一个共同因素的解释变异量通常是最大者8.083，其次是第二个3.410，第三个是1.691，第四个是1.529，第五个是1.161,五个累积的解释变异量占83.546%,在80%以上。旋转成份矩阵a成份12345您如何评价您的生活质量？.541-.089.495-.365-.096您满意

6、自己的健康吗-.188-.758.147-.018.515身体疼痛会妨碍您处需要做的事情吗？.275.420.208.643-.302您需要靠医的帮助应付日常生活吗？.041.792.129.129.195您享受生活吗？.894.278.076.069.055您觉得自己的生命有意义吗？.751.594.011.140.021您集中的能有多好？.626-.192.092.404-.325在日常生活中，您感到安全吗？.083.037.823.001.383您所处的环境健康吗？.429.499-.168.217-.114您每天的生活有足够的吗？-.150-.867.180-.166.25

7、0您能接受自己的外表吗？.668-.099.651.179-.128您有足够的钱应付所需吗？.928.114-.071.138-.210您有机会从事休闲活动吗？.617.211.656.224-.046您满意自己的睡眠况吗？-.197-.177.054-.882.062您对自己从事日常活动的能满意吗？-.252-.345.800-.049-.246您满意自己的工作能吗？.035-.145.010-.134.878您满意自己的人际关系吗？.653.211.458.454