基于主成分分析的贵州省综合经济实力

最新推荐文章于 2023-06-03 16:51:32 发布

天为谁春？

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分类专栏： SPSS 文章标签：数据分析

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44734334/article/details/106221676

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本文运用主成分分析方法，对贵州省的经济综合实力进行分析。通过SPSS进行因子分析，提取了两个主成分，解释了原始变量91.289%的信息。结果显示，贵州省在全国经济综合实力排名中居第27位，但在主成分2得分中排第16位，揭示了其发展潜力。主要经济问题包括投资消费不足、地区生产总值落后以及城乡收入差距大。

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问题背景：贵州省地处祖国大西南，由于地理位置和历史等原因，经济状况落后于全国其他省份。虽然近年来经济增长幅度虽超过全国平均增长幅度，但许多经济指标仍旧比较落后。现在我们运用主成分分析的方法对贵州省在全国经济综合实力的状况进行分析，找到其中存在的问题所在。
指标设置：X1-地方财政一般预算收入；X2-社会消费品零售总额；X3-国际旅游外汇收入； X4-城镇固定资产投资额；X5-房地产投资； X6-出口额；X7-地区生产总值； X8-人均生产总值；X9-第一产业； X10-第二产业；X11-第三产业；X12-城镇居民人均可支配收入；X13-农村人均纯收入。数据来源于《贵州省统计年鉴2009》

一前期准备

1.1 运行环境

电脑操作系统为Windows XP及以上版本，所需软件为SPSS 11.0及以上版

1.2 基础数据设置说明

将数据数据正确导入SPSS，并在Vrariable View中设置相应的变量的参数值。

二实验基本操作流程及说明

2.1 利用SPSS进行因子分析

将原始数据输入SPSS数据编辑窗口，将13个变量分别命名为X1~X13。在SPSS窗口中选择Analyze→Data Reduction→Factor菜单项，调出因子分析主对话框，并将变量X1~X13移入Variables框中，其他均保持系统默认选项，单击OK按钮，执行因子分析过程（如图），得到如表1所示的特征根和方差贡献表以及表2所示的因子载荷阵。

表1中Total列为各因子对应的特征根，在本例中采用的是默认的提取的特征根大于1的因子，因此共提取两个公因子；% of Variance列为各因子的方差贡献率；Cumulative %列为累积方差贡献率，由表中可以看出，前两个因子的方差贡献率达到91.289%，即这两个因子已经可以解释原始变量91.289%的信息。

因子分析主界面：
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