一．研究目的：为了研究农民收入，我们选取了其中7种主要影响因素，包括财政用于农业的支出的比重（%），第二、三产业从业人数占全社会从业人数的比重（%），非农村人口比重，乡村从业人员占农村人口的比重（%），农业总产值占农林牧总产值的比重（%），农作物播种面积（千公顷），农村用电量（亿千瓦时）。

（数据见最后一页）
二．研究变量：在经济生活中，根据以上分析，我们在影响农民收入因素中引入7个变量。

即设置变量:x1-财政用于农业的支出的比重,x2-第二、三产业从业人数占全社会从业人数的比重，x3-非农村人口比重，x4-乡村从业人员占农村人
农村口的比重，x5-农业总产值占农林牧总产值的比重，x6-农作物播种面积，x7
—
用电量。

一、研究方法：SPSS中的因子分析。

具体操作步骤
（1）定义变量：x1-财政用于农业的支出的比重,x2-第二、三产业从业人数占全社会从业人数的比重，x3-非农村人口比重，x4-乡村从业人员占农村人口的
农村用电比重，x5-农业总产值占农林牧总产值的比重，x6-农作物播种面积，x7
—
量。

（2）导入数据：
file-open-data
（3）变量标准化Analyze-Descriptive Statistics-Descriptives
"
勾选Save standardized values as variables保存变量，再点击ok，就完成了对变量的标准化。

（3）因子分析
Analyze—Dimension Reduction—Faction
点击右侧的Description选项，选择Statistics选项组中的initial solution，勾选Correlation Matrix 选项组中的Coefficients和KMO and Bartlelts test of sphericity，点击Continue。

点击右侧Extraction选项，其中Method选Principal components，Analyze选择Correlation matrix，Display中选择Unrotated factor solution，Extract如图，点击Continue.
:
点击右侧Rotation选项，勾选Method选项组中的Varimax，Display中的两个选项都勾选，点击Continue。

点击右侧Scores，如图勾选，点击点击Continue。

最后点击options，默认
)
（4）结果分析
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy..725
Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square
df21
Sig..000
可以从此表中看出KMO统计量为，大于最低标准，说明适合做因子分析，Bartlet球形检验，p<，适合做因子分析。

，
2.主成分列表
可以从此表中看出前2个主成分特征值较大，它们的累积贡献率达到了%，故选择前2个公共因子。

@
Zscore(乡村从业人员占农村
.977
人口的比重)
Zscore(农业总产值占农林牧
.943
总产值的比重)
.909
·
Zscore: 农作物播种面积(千
公顷)
Zscore: 农村用电量(亿千瓦
.918
时)
Extraction Method: Principal Component Analysis.
结果显示，每一个指标变量的共性方差都在以上，说明这2个公共因子能够很好地反应原始各项指标变量的绝大部分内容。

~
4.载荷散点图Array从载荷散点图可以看出，第一公共因子能很好解释变量x1-财政用于农业的支出的比重，
变量x5-农业总产值占农林牧总产值的比重，第二公共因子能很好地解释变量x2-
第二、三产业从业人数占全社会从业人数的比重，x3-非农村人口比重，x4-乡村从业人员占农村人口的比重，x6-农作物播种面积，x7
农村用电量。

—
~
5.旋转后的因子载荷图
(亿千瓦时)在因子一上有较大载荷，财政用于农业的支出的比重、农业总产值占农林牧总产值的比重咋因子二上有较大载荷。

故因子一可称为农业基本发展条件，因子二可称为政府支持情况。

，
6.历年农民收入总得分降序表
其中F=f1*+f2*
年份f1f2总分F
>
1.
'
【
-0.
`
@
数据：
%。