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Correlation Matrix 国 有经 济 单位 1.000 .916 .707 .807 .878 .882 .628 集 体经 济 单位 .916 1.000 .711 .741 .823 .845 .663 联 营经 济 单位 .707 .711 1.000 .693 .579 .663 .508 股 份制 经 济 单位 .807 .741 .693 1.000 .785 .855 .586 外 商投 资 经 济单 位 .878 .823 .579 .785 1.000 .898 .714 港 澳台 经 济 单位 .882 .845 .663 .855 .898 1.000 .760 其 他经 济 单位 .628 .663 .508 .586 .714 .760 1.000

有关汽车销售的数据 Car_sales.sav

Correlation 国 有经 济 单 位 集 体经 济 单 位 联 营经 济 单 位 股 份制 经 济 单位 外 商投 资 经 济单 位 港 澳台 经 济 单位 其 他经 济 单 位
KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square df Sig. .887 210.446 21 .000
Comm unalities 国 有经 济 单 位 集 体经 济 单 位 联 营经 济 单 位 股 份制 经 济 单位 外 商投 资 经 济单 位 港 澳台 经 济 单位 其 他经 济 单 位 Initial 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 Extraction .892 .853 .605 .783 .849 .914 .606
下面选择重新分析，方法中选择提取两个因子。
Comm unalities 国 有经 济 单 位 集 体经 济 单 位 联 营经 济 单 位 股 份制 经 济 单位 外 商投 资 经 济单 位 港 澳台 经 济 单位 其 他经 济 单 位 Initial 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 Extraction .899 .857 .852 .804 .883 .927 .835
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因子得分函数： F1=0.016*国有+0.039*集体-.530*联营-…. F2=… 因子得分的均值0，标准差1，正值表示高于平 均水平，负值表示低于平均水平，用于分析。
可以通过此表写出因子分析的模型： 比如 其他经济单位=0.890f1+0.207f2 可以看出 第一个因子主要解释前三个变量，称为外 来投资经济单位； 第二个因子主要解释后四个变量，称为内 部投资经济单位。

Com ponent Transformation Matrix Component 1 2 1 .710 -.704 2 .704 .710
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Total Variance Explained Component 1 2 3 4 5 6 7 Total 5.502 .555 .394 .284 .126 .076 .064 Initial Eigenvalues % of Variance Cumulative % 78.594 78.594 7.923 86.517 5.624 92.141 4.060 96.201 1.802 98.002 1.089 99.092 .908 100.000 Extraction Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % 5.502 78.594 78.594
绘制两因子得分变量的散点图进行分析 计算综合评价得分，采用加权， 权重为各因子的方差贡献率。 综合得分F =f1*0.43594+f2*0.42923, 然后进行排序，可得名次。

人均年收入较高的省市有 北京、上海、广东、浙江、天津、福建和 江苏等 她们多属于经济文化中心或南部沿海地区 人均年收入较低的省市有 内蒙古、山西、黑龙江、青海等 他们多属于内陆或西北边远地区
统计与模型
为研究全国各地区年人均收入的差异性和 相似性，收集到1997年全国31个省市各类 经济单位的年人均收入数据。 由于涉及的变量较多31个样本，7个变量， 直接进行地区间的比较较为繁琐， 因此首先考虑采用因子分析法减少变量个 数，之后再进行比较和综合评价。


考虑原有变量是否适合进行因子分析
Extraction Method: Principal Component Analysis.
第一组数据描述了初始因子解的情况，可 以看到，第一个因子的特征根是5.502，解 释总方差的0.78594，两个因子可以解释总 方差的0.86517，合适。 第三组数据描述了因子旋转后，累计方差 没有改变，没有影响原有变量的共同度， 只是重新分配了各个因子解释原有变量的 方差，改变了各因子的方差贡献，易于解 释。
Extraction Method: Principal Component Analysis.
只有1个因子，且能够解释原始方差的78.59ห้องสมุดไป่ตู้%
在共同度方面，可以解释港澳台经济单位、集体经济单位以及 外商的绝大部分信息，都大于83%；但对于联营经济单位、其 他经济单位的信息丢失较为严重，损失接近40%，不太合适。
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Com ponent Score Covariance Matrix Component 1 2 1 1.000 -1.83E-16 2 -1.83E-16 1.000