因子分析论文（精荐）

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1、因子分析论文1•问题提出随着我国的经济的发展，人民的生活水平逐渐提高。从而家庭耐用品的拥有量也有所提高。但各省市的拥有量也存在差异。为了准确的把握各省市的情况及其差异。本文采用多变量统计因子分析的方法，对其进行定量分析。以期对各省市的耐用品拥有量的情况有个客观的把握，及反映各省市的经济发展情况。2•耐用品拥有量指标的选择。为了更好的反映各省市的耐用品拥有量的情况，且根据当今社会家庭拥有耐用品的档次的不同，可将其分为低，中，高档。从而木文使用2005年统计年鉴的数据。选取了具冇代表的三类九个指标：（一）：低档消费耐用品：普通电

2、话拥有量（部人（二）：中档消费耐用品:电冰箱拥有量（台）,彩电拥有量（台）,电视机拥有量（台）,空调拥有量（台），移动电话拥有量（部）；（三）：高档奢侈消费耐用品：家用电脑拥冇量（台），家用汽车拥冇量（辆），摄像机拥有最（台），照相机拥有最（台）；3.各省市耐用品情况分析：1.本文所采取的定量分析方法：木文的研究主要采取因了分析方法。因了分析是近些年来颇为流行的多元变量统计方法。它是用较少个数的公共因子的线性函数和特定因了Z和来表达原冇观测的每个变虽,从研究和关矩阵内部的依赖关系出发，把一些具有错综复杂的变量归纳为少数几个综

3、合因子的一种多变量统计分析方法。当这儿个公共因子的累计方差和达到85%以上时，就说明这几个公共因子反映了研究问题的大部分信息，而又不相关，信息不重叠。因子分析的数学模型用矩阵的形式表示为：X二AF+E其屮F为公共因子，E为特殊因子。本文在对数据标准化以后，釆取主成分法提取公共因子，并釆用方差最大化正旋转。2.考察原有变量是否适合进行因子分析。表（一）是原有变量的相关系数距阵。可看到人部分的相关系数都较高，各变量呈较强的线性关系。表（二）巴特利特球度检验和KM0检验可以看出，k值大于0.7K接近0.8是很适合进行因子分析的。所

4、以原有变屋适合进行因子分析。原有变量的相关系数矩阵CorrelationMatrix表（一）家用汽车彩色电视机家用电脑摄像机照相机空调器普通电话移动电话电冰箱Correlation家用汽车1.000.387・648•723・691.375.389.622・279彩色电视・3871.000.794.509・590.833.583.758.768机家用电脑.648.7941.000.785・831.839・572.872・761摄像机.723.509.7851.000・925.481.486.613.544照和机.691.590

5、.834.9251.000.577.403.699.695空调器.375.833.839•481・5771.000.606.742.749普通电话.389.583.572.486.403.6061.000.346.432移动电话.622.758.872.613.699.7423461.000.590电冰箱.279.768•761.544・695.749.432.5901.000巴特利特球度检验和KMO检验KMOandBartlett*sTest表（二）Kaiser-Meyer-01kinMeasureofSamplingAd

6、equacy.Bartlett/sTestApprox,ofSphericityChi-SquaredfSig..797283.48136.0001.提取因子在这根据原有变量的相关系数距阵，采用主成分分析法，提取因子并指定提取3个因子。其分析结果如下表（三）。因子分析的初始结Communalities表（三）Extract!oInitialn家用汽年1.000.839彩色电视机1.000.875家用电脑1.000.946摄像机1.000.885照相机1.000.898空调器1.000.889普通电话1.000.987移动电话

7、1.000.812电冰箱1.000.800ExtractionMethod:PrincipalComponentAnalysis.表三可以看出所有变量的共同度都大于0.8是比较高的，即各变量的信息都大部分被反应。说明本次因子提取的总体效果是理想的。3.因了分析和因了解释通过以上因子提取过程，选入3个公因子，其方差累计贡献率达88.127%,即反应原有信息的8&127%见表（四）。且经旋转示分配到各因了的方差贡献率是比较合适的。我们将这3个因了作为评价全国32个省（市，自治区）百人拥冇耐用品数分析的综合变量。因子解释原有变量总

8、方差的情况TotalVarianceExplained表（四）ComponentInitialEigcnvaluesExtract!onSumsofSquaredLoadingsRotationSumsofSquaredLoadingsTota1%ofVarianceCumulative%