spss案例分析報告報告材料---詳細演示

1、實用標準文案spss 案例分析 - 詳細演示1 研究問題石家莊 18 個縣市 14 個指標因子，具體來說有人均 GDP（元/ 人）、人均全社會固定資產投資額、人均城鎮(zhèn)固定資產投資額、人均一般預算性財政收入、第三產業(yè)占GDP比重 （%）、人均社會消費品零售額、 人均實際利用外資額 （萬美元 / 人）、人均城鄉(xiāng)居民儲蓄存款、 農民 人均純收入、在崗職工平均工資、人才密度指數、科技支出占財政支出比重（%）、每萬人擁有執(zhí)業(yè)醫(yī)師數量、每千人擁有病床數。要求根據這 14 項內容進行因子分析，得到維度較少的幾個因子。2 實現步驟1】在“ Analyze ”菜單Data Reduction中選擇“ Facto

2、r ”命令，如下圖所示?！?2】在彈出的下圖所示的 Factor Analysis 對話框中，從對話框左側的變量列 表中選擇這 14 個變量，使之添加到 Variables 框中。精彩文檔實用標準文案【 3】點擊“ Descriptives ”按鈕，彈出“ Factor Analysis ：Descriptives 話框，如圖所示。Statistics 框用于選擇哪些相關的統(tǒng)計量，其中：Univariate descriptives（變量描述）： 輸出變量均值、標準差；Initial solution（初始結果）Correlation Matrix 框中提供了幾種檢驗變量是否適 合做引子分析的

3、檢驗方法， 其中：Coefficients （ 相關系數矩陣） Significance leves （顯著性水平） Determinant （相關系數矩陣的行列式） Inverse （相關系數矩陣的逆矩陣）KMO檢驗和巴特利特球形檢Reproduced （再生相關矩陣，原始相關與再生相關的差值） Anti-image （反影像相關矩陣檢驗） KMO and Bartlett s test of sphericity精彩文檔實用標準文案驗）本例中，選中該對話框中所有選項，單擊 Continue 按鈕返回 Factor Analysis 對話框?！?4】單擊“Extraction ”按鈕，彈出“

4、 Factor Analysis ：Extraction ”對話框， 選擇因子提取方法，如下圖所示：因子提取方法在 Method下拉框中選取， SPSS共提供了 7 種方法：Principle Components Analysis（主成分分析）Unweighted least squares （未加權最小平方法）Generalized least squares（綜合最小平方法）Maximum likelihood （最大似然估價法）Principal axis factoring（主軸因子法）Alpha factoring （因子）Image factoring （影像因子）Analyze

5、 框中用于選擇 提取變量依據，其中：Correlation matrix （相關系數矩陣）Covariance matrix （協方差矩陣）Extract 框用于指定因子個數的標準，其中：Eigenvaluse over （大于特征值）Number of factors （因子個數）Display 框用于選擇輸出哪些與因子提取有關的信息，其中：Unrotated factor solution （未經旋轉的因子載荷矩陣）Screen plot （特征值排列圖）Maximun interations for Convergence框用于指定因子分析收斂 的最大迭代次數，系統(tǒng)默認的最大迭代次數為

6、25。本例選用 Principal components 方法，選擇相關系數矩陣作為提取因子變量的 依據，選中 Unrotated factor solution和 Scree plot 項，輸出未經過旋轉的精彩文檔實用標準文案因子載荷矩陣與其特征值的碎石圖；選擇 Eigenvaluse over 項，在該選項后面 可以輸入 1，指定提取特征值大于 1 的因子。單擊 Continue 按鈕返回 Factor Analysis 對話框?！?5】單擊 Factor Analysis 對話框中的 Rotation 按鈕，彈出 Factor Analysis: Rotation 對話框，如下圖所示：該

7、對話框用于選擇因子載荷矩陣的旋轉方法。 旋轉目的是為了簡化結構， 以 幫助我們解釋因子。 SPSS默認不進行旋轉（ None）。Method 框用于選擇因子旋轉方法，其中：None（不旋轉）Varimax （正交旋轉）Direct Oblimin （直接斜交旋轉）Quanlimax（四分最大正交旋轉）Equamax（平均正交旋轉）Promax（斜交旋轉）Display 框用于選擇輸出哪些與因子旋轉有關的信息，其中：Rotated solution （ 輸出旋轉后的因子載荷矩陣）Loading plots （ 輸出載荷散點圖）本例選擇方差極大法旋轉 Varimax，并選中 Rotated sol

8、ution 和 Loading plot 項，表示輸出旋轉后的因子載荷矩陣和載荷散點圖，單擊 Continue 按鈕返 回 Factor Analysis 對話框。【 6】單擊 Factor Analysis 對話框中的 Scores 按鈕，彈出 Factor Analysis: Scores 對話框，如下圖所示：精彩文檔實用標準文案該對話框用以選擇對因子得分進行設置，其中：Regression （回歸法）： 因子得分均值為 0，采用多元相關平方；Bartlett （巴特利法）：因子得分均值為 0，采用超出變量范圍各因子平方 和被最小化；Anderson-Rubin （安德森 - 洛賓法）：因

9、子得分均值為 0，標準差 1，彼此不 相關；Display factor score coefficient matrix：選擇此項將在輸出窗口中顯示因子得分系數矩陣?！?7】單擊 Factor Analysis 對話框中的 Options 按鈕，彈出 Factor Analysis: Options 對話框，如下圖所示：該對話框可以指定其他因子分析的結果，并選擇對缺失數據的處理方法， 其中：Missing Values 框用于選擇缺失值處理方法：Exclude cases listwise ： 去除所有缺失值的個案Exclude cases pairwise ：含有缺失值的變量，去掉該案例R

10、eplace with mean ：用平均值代替缺失值精彩文檔實用標準文案Cofficient Display Format框用于選擇載荷系數的顯示格式：Sorted by size ：載荷系數按照數值大小排列Suppress absolute values less than ：不顯示絕對值小于指定值的載荷量 本例選中 Exclude cases listwise 項，單擊 Continue 按鈕返回 Factor Analysis 對話框，完成設置。單擊 OK，完成計算。3 結果與討論（1）SPSS輸出的第一部分如下： 第一個表格中列出了 18 個原始變量的統(tǒng)計結果，包括平均值、標準差和分

11、 析的個案數。 這個是步驟 3 中選中 Univariate descriptives 項的輸出結果Descriptive StatisticsMeanStd. DeviationAnalysis N人均 GDP（元/ 人 ）22600.52118410.5546418人均全社會固定資產投資額15190.95155289.1449918人均城鎮(zhèn)固定資產投資額10270.36424874.1461618人均一般預算性財政收入585.1712550.4565918第三產業(yè)占 GDP比重 （%）29.06129.4685818人均社會消費品零售額6567.25663068.7546318人均實際利用

12、外資額 （萬美元 /23.566740.3136118人）人均城鄉(xiāng)居民儲蓄存款12061.23847363.0865918農民人均純收入4852.55561202.5297018在崗職工平均工資18110.38892374.0575418人才密度指數8.15485.3755218科技支出占財政支出比重（ %）1.3494.5019318每萬人擁有執(zhí)業(yè)醫(yī)師數量12.68838.8869118每千人擁有病床數2.36081.16077182）SPSS輸出結果文件中的第二部分如下：該表格給出的 是 18 個原始變量的相關矩陣Correlation Matrix人均 GDP（元/ 人）人均全社會固定

13、資產投資額人均城鎮(zhèn)固定資 產投資額Correlation人均 GDP（元/ 人）1.000.503.707人均全社會固定資產投資額.5031.000.883精彩文檔實用標準文案人均城鎮(zhèn)固定資產投資額.707.8831.000人均一般預算性財政收入.776.571.821第三產業(yè)占 GDP比重 （%）.567.507.759人均社會消費品零售額.737.247.600人均實際利用外資額 （萬美元 /.454.356.648人）人均城鄉(xiāng)居民儲蓄存款.707.480.780農民人均純收入.559-.073.130在崗職工平均工資.789.325.544人才密度指數.741.470.737科技支出占財

14、政支出比重（ %）.582.378.486每萬人擁有執(zhí)業(yè)醫(yī)師數量.434.520.733每千人擁有病床數.573.565.761Correlation Matrix人均一般預算性 財政收入第三產業(yè)占 GDP 比重 （%）人均社會消費品 零售額Correlation人均 GDP（元 / 人 ）人均全社會固定資產投資額 人均城鎮(zhèn)固定資產投資額 人均一般預算性財政收入 第三產業(yè)占 GDP比重 （%） 人均社會消費品零售額 人均實際利用外資額 （萬美元 / 人） 人均城鄉(xiāng)居民儲蓄存款 農民人均純收入 在崗職工平均工資 人才密度指數 科技支出占財政支出比重（ %） 每萬人擁有執(zhí)業(yè)醫(yī)師數量 每千人擁有病床

15、數.776.571.8211.000.830.693.797.907.132.736.795.729.818.911.567.507.759.8301.000.646.822.882.278.548.745.575.844.806.737.247.600.693.6461.000.616.839.516.609.812.490.627.629Correlation Matrix精彩文檔實用標準文案人均實際利用外 資額（萬美元 / 人）人均城鄉(xiāng)居民儲 蓄存款農民人均純收入Correlation人均 GDP（元 / 人 ）人均全社會固定資產投資額 人均城鎮(zhèn)固定資產投資額 人均一般預算性財政收入 第

16、三產業(yè)占 GDP比重 （%） 人均社會消費品零售額 人均實際利用外資額 （萬美元 / 人） 人均城鄉(xiāng)居民儲蓄存款 農民人均純收入 在崗職工平均工資 人才密度指數 科技支出占財政支出比重（ %） 每萬人擁有執(zhí)業(yè)醫(yī)師數量 每千人擁有病床數.454.356.648.797.822.6161.000.792-.007.388.752.570.795.784.707.480.780.907.882.839.7921.000.264.647.868.626.885.866.559-.078.516-.007.2641.000.411.315.210-.075.000Correlat

17、ion MatrixCorrelation人均 GDP（元 / 人 ）人均全社會固定資產投資額 人均城鎮(zhèn)固定資產投資額 人均一般預算性財政收入 第三產業(yè)占 GDP比重 （%） 人均社會消費品零售額 人均實際利用外資額 （萬美元 / 人） 人均城鄉(xiāng)居民儲蓄存款 農民人均純收入 在崗職工平均工資 人才密度指數 科技支出占財政支出比重（ %）在崗職工平均工 資人才密度指數科技支出占財政支出比重（ %）.789.741.582.325.470.378.544.737.486.736.795.729.548.745.575.609.812.490.388.752.570.647.868.626.411.

18、315.2101.000.539.421.5391.000.577.421.5771.000精彩文檔實用標準文案每萬人擁有執(zhí)業(yè)醫(yī)師數量.477.739.519每千人擁有病床數.575.719.769Correlation Matrix每萬人擁有執(zhí)業(yè) 醫(yī)師數量每千人擁有病床 數Correlation人均 GDP（元 / 人 ）人均全社會固定資產投資額 人均城鎮(zhèn)固定資產投資額 人均一般預算性財政收入 第三產業(yè)占 GDP比重 （%） 人均社會消費品零售額 人均實際利用外資額 （萬美元 / 人） 人均城鄉(xiāng)居民儲蓄存款 農民人均純收入 在崗職工平均工資 人才密度指數 科技支出占財政支出比重（ %） 每萬

19、人擁有執(zhí)業(yè)醫(yī)師數量 每千人擁有病床數.434.520.733.818.844.627.795.885-.075.477.739.5191.000.912.573.565.761.911.806.629.784.866.000.575.719.769.9121.0003）SPSS輸出結果的第四部分如下：KMO and Bartletts TestKaiser-Meyer-Olkin Measure.551of Sampling Adequacy.BartlettsTest of Approx. Chi-Square324.227Sphericitydf91Sig.000該部分給出了 KMO檢驗和

20、 Bartlett 球度檢驗結果。其中 KMO值為 0.551 ， 根據統(tǒng)計學家 Kaiser 給出的標準， KMO取值小于 0.6 ，不太適合因子分析。 Bartlett 球度檢驗給出的相伴概率為 0.00 ，小于顯著性水平 0.05 ，因此拒絕 Bartlett 球度檢驗的零假設，認為適合于因子分析。精彩文檔實用標準文案4）SPSS輸出結果文件中的第六部分如下：CommunalitiesInitialExtraction人均 GDP（元/ 人 ）1.0001.000人均全社會固定資產投資額1.0001.000人均城鎮(zhèn)固定資產投資額1.0001.000人均一般預算性財政收入1.0001.00

21、0第三產業(yè)占 GDP比重 （%）1.0001.000人均社會消費品零售額1.0001.000人均實際利用外資額 （萬美元 /1.0001.000人）人均城鄉(xiāng)居民儲蓄存款1.0001.000農民人均純收入1.0001.000在崗職工平均工資1.0001.000人才密度指數1.0001.000科技支出占財政支出比重（ %）1.0001.000每萬人擁有執(zhí)業(yè)醫(yī)師數量1.0001.000每千人擁有病床數1.0001.000Extraction Method: Principal Component Analysis.這是因子分析初始結果，該表格的第一列列出了 18 個原始變量名；第二列 是根據因子分析

22、初始解計算出的變量共同度。利 用主成分分析方法得到 18 個特 征值，它們是銀子分析的初始解 ，可利用這 18 個出世界和對應的特征向量計算 出銀子載荷矩陣。 由于每個原始變量的所有方差都能被因子變量解釋掉， 因此每 個變量的共同度為 1；第三列是根據因子分析最終解計算出的變量共同度。根據 最終提取的 m個特征值和對應的特征向量計算出因子載荷矩陣。 （此處由于軟件 的原因有點小問題） 這時由于因子變量個數少于原始變量的個數，因此每個變量的共同度必然小于 1。（ 5）輸出結果第六部分為 Total Variance Explained 表格Total Variance ExplainedComp

23、one ntInitial EigenvaluesTotal% of VarianceCumulative %19.13965.27921.71812.26931.0147.2404.6594.7065.5363.827精彩文檔實用標準文案6.3612.5777.2581.8448.133.9529.077.54910.049.34911.031.22412.020.14013.005.03814.001.005100.000Extraction Method: Principal Component Analysis.Total Variance ExplainedCompone ntIni

24、tialEigenvaluesExtraction Sums of Squared LoadingsCumulative %Total% of VarianceCumulative %165.2799.13965.27965.279277.5481.71812.26977.548384.7881.0147.24084.788489.494.6594.70689.494593.321.5363.82793.321695.898.3612.57795.898797.743.2581.84497.743898.695.133.95298.695999.244.077.54999.2441099.59

25、3.049.34999.5931199.817.031.22499.8171299.958.020.14099.9581399.995.005.03899.995Extraction Method: Principal Component Analysis.Total Variance ExplainedCompone ntRotation Sums of Squared LoadingsTotal% of VarianceCumulative %14.79434.24234.24222.26216.15850.40031.84613.18863.58741.57111.22274.809精彩

26、文檔實用標準文案51.54811.06085.8696.8446.02891.8987.5674.04895.9468.2731.94897.8949.131.93898.83210.068.48299.31411.046.32999.64312.035.25299.89513.014.10099.995Extraction Method: Principal Component Analysis.該表格是因子分析后因子提取和銀子旋轉的結果。其中， Component 列和Initial Eigenvalues 列（第一列到第四列）描述了因子分析初始解對原有變量 總體描述情況。第一列是因子分析

27、 13 個初始解序號。 第二列是因子變量的方差 貢獻（特征值），它是衡量因子重要程度的指標，例如第一行的特征值為 9.139 ， 后面描述因子的方差依次減少。第三列是各因子變量的方差貢獻率（ % of Variance ），表示該因子描述的方差占原有變量總方差的比例。第四列是因子變 量的累計方差貢獻率，表示前 m 個因子描述的總方差占原有變量的總方差的比 例。第五列和第七列則是從初始解中按照一定標準 （在前面的分析中是設定了提 取因子的標準是特征值大于 1）提取了 3 個公共因子后對原變量總體的描述情況。 各列數據的含義和前面第二列到第四列相同， 可見提取了 5 個因子后，它們反映 了原變量的

28、大部分信息。 第八列到第十列是旋轉以后得到的因子對原變量總體的 刻畫情況。各列的含義和第五列到第七列是一樣的。（6）SPSS輸出的該部分的結果如下：Component Matrix aComponent123456人均一般預算性財政收入.959-.075.015.158-.140-.023人均城鄉(xiāng)居民儲蓄存款.959.008-.154-.107-.039.001每千人擁有病床數.910-.272-.089.204-.051.040第三產業(yè)占 GDP比重 （%）.890-.087-.137-.141.067.373人才密度指數.886.098-.098-.179.151-.259人均城鎮(zhèn)固定資產

29、投資額.868-.162.404-.183.078.006每萬人擁有執(zhí)業(yè)醫(yī)師數量.861-.362-.183-.137-.115.069人均實際利用外資額 （萬美元 /.815-.271-.346-.079.064-.012人）人均社會消費品零售額.805.370-.218-.203.026-.223人均 GDP（元/ 人）.797.458.282.099-.029-.163科技支出占財政支出比重（ %）.712.000-.097.621.302-.008精彩文檔實用標準文案在崗職工平均工資.706.386.158.145-.531.080農民人均純收入.271.887-.002-.088.2

30、45.253人均全社會固定資產投資額.611-.328.690-.074.163.028Extraction Method: Principal Component Analysis.a. 13 components extracted.該表格是最終的因子載荷矩陣 A，對應前面的因子分析的數學模型部分。根據該 表格可以得到如下因子模型：X=AF+ax1=0.959F1-0.075F 2+0.015F3+0.158F4-0.140F 5-0.023F 6-0.096F 7+0.017F8-0.117F 9+0.004F10-0.062F 11-0.040 F 12+0.021 F 13Compo

31、nent Matrix aComponent7891011人均一般預算性財政收入-.096.017-.117.004-.062人均城鄉(xiāng)居民儲蓄存款.109-.022-.134-.073-.016每千人擁有病床數.158.034.061.106-.046第三產業(yè)占 GDP比重 （%）-.079-.039-.044-.049.036人才密度指數-.066-.252.066-.017-.035人均城鎮(zhèn)固定資產投資額-.024.094.001.015-.087每萬人擁有執(zhí)業(yè)醫(yī)師數量.200-.081.015.073.061人均實際利用外資額 （萬美元 /-.330.115.080.021.023人）人

32、均社會消費品零售額.177.191.035-.054.027人均 GDP（元/ 人）-.116-.005-.101.094.081科技支出占財政支出比重（ %）.046-.005.023-.059.014在崗職工平均工資-.042-.032.110-.058.000農民人均純收入.036-.006.039.053-.030人均全社會固定資產投資額.044.006.055-.045.050Extraction Method: Principal Component Analysis.a. 13 components extracted.Component1213人均一般預算性財政收入-.040.

33、021人均城鄉(xiāng)居民儲蓄存款.089-.015Component Matrix a精彩文檔實用標準文案每千人擁有病床數-.004-.042第三產業(yè)占 GDP比重 （%）-.066-.019人才密度指數-.019-.006人均城鎮(zhèn)固定資產投資額-.004.018每萬人擁有執(zhí)業(yè)醫(yī)師數量.008.040人均實際利用外資額 （萬美元 /.046.003人）人均社會消費品零售額-.044-.001人均 GDP（元/ 人）-.003-.011科技支出占財政支出比重（ %）.002.016在崗職工平均工資.011.002農民人均純收入.028.011人均全社會固定資產投資額.017-.006Extractio

34、n Method: Principal Component Analysis.a. 13 components extracted.（7）SPSS輸出的該部分的結果如下： 該表格是按照前面設定的方差極大法對因子載荷矩陣旋轉后的結果。 未經過旋轉 的載荷矩陣中，因子變量在許多變量上都有較高的載荷。經過旋轉之后， 第一個因子含義略加清楚，基本上放映了 “每萬人擁有執(zhí)業(yè)醫(yī)師數量” 、“第 三產業(yè)占 GDP比重 （%）”、“人均實際利用外資額 （萬美元 / 人）”；第二個因子基本上反映了 “人 均全社會固定資產投資額” 、“人均城鎮(zhèn)固定資產投資額” ；第三個因子反映了“在崗職工平 均工資”Rotate

35、d Component Matrix aComponent123456每萬人擁有執(zhí)業(yè)醫(yī)師數量.877.278.182.163-.125.181第三產業(yè)占 GDP比重 （%）.861.261-.010人均實際利用外資額 （萬美元 /.8042-.047.142人）人均城鄉(xiāng)居民儲蓄存款.767.255.3011每千人擁有病床數.718.316.284.477-.082.165人均一般預算性財政收入.636.338.475.392.018.153人均全社會固定資產投資額.220.953.113.146-.063.002人均城鎮(zhèn)固定資

36、產投資額.500.796.177在崗職工平均工資.288.161.807人均 GDP（元/ 人）.198.386.559.290.429.246科技支出占財政支出比重（ %）.395.127.077農民人均純收入-.012-.044.187.063.972.105精彩文檔實用標準文案人均社會消費品零售額.498.101.285.156.396.663人才密度指數.583.229.291Extraction Method: Principal Component Analysis.Rotation M

37、ethod: Varimax with Kaiser Normalization.a. Rotation converged in 7 iterations.Component7891011每萬人擁有執(zhí)業(yè)醫(yī)師數量.105-.121-.004.089-.060第三產業(yè)占 GDP比重 （%）.030.069-4.382E-5-.131.033人均實際利用外資額 （萬美元 /.174.458.036-.007.009人）人均城鄉(xiāng)居民儲蓄存款.175-.040.072-.031.031每千人擁有病床數.036-.030-.001.197.015人均一般預算性財政收入.139.097.153-.009.

38、155人均全社會固定資產投資額.056-.017.003-.015-.048人均城鎮(zhèn)固定資產投資額.114.100.048.044.117在崗職工平均工資.046.002-.031.007-.007人均 GDP（元/ 人）.255.099.310.001.009科技支出占財政支出比重（ %）.084.046.018-.013-.001農民人均純收入.049-.009.004-.007.003人均社會消費品零售額.189.056.027.013.006人才密度指數.587.081.032.003.006aRotated Component MatrixExtraction Method: Pri

39、ncipal Component Analysis.Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.a. Rotation converged in 7 iterations.Rotated Component Matrix aComponent1213每萬人擁有執(zhí)業(yè)醫(yī)師數量-.034-.083第三產業(yè)占 GDP比重 （%）-.034.083人均實際利用外資額 （萬美元 / 人）-.003.003人均城鄉(xiāng)居民儲蓄存款.173-9.035E-5每千人擁有病床數-.031.007精彩文檔實用標準文案人均一般預算性財政收入.036.015人均全社

40、會固定資產投資額-.005.000人均城鎮(zhèn)固定資產投資額.023.000在崗職工平均工資.000.000人均 GDP（元/ 人）.011-.001科技支出占財政支出比重（ %）.006.000農民人均純收入.005.003人均社會消費品零售額-.002-.001人才密度指數.006.000Extraction Method: Principal Component Analysis.Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.a. Rotation converged in 7 iterations.（8）SPSS輸出的該部分的結果如下

41、：該部分輸出的是因子轉換矩陣， 表明了因子提取的方法是主成分分析， 旋轉的方 法是方法極大法。Component Transformation MatrixCompone nt12345671.685.392.366.3872-.330-.259.348-.028.805.195.0943-.467.826.213-.101.015-.161-.0544-.273-.174.241.850-.169-.229-.1685-.057.236-.782.371.379.012.1686.330.022-.013-.075.365-.601-.5647.022.040-.12

42、3.089.020.402-.2278-.064.081-.052.014-.010.509-.7079-.074.049.089.021.027.011.11210.070-.028-.065-.070.096-.176-.01811.028.001.006.002-.033.068-.11812.008.015.004-.008.044-.101-.03713.002.002-.001.015.013-.007-.019Extraction Method: Principal Component Analysis.Rotation Method: Varimax with Kaiser N

43、ormalization.精彩文檔實用標準文案Component Transformation MatrixCompone nt89101112131.072.063.014.029.016.0032-.017.069-.042.003.017.0113-.101.071-.002.013-.003.0034-.030.046.049.008-.014.0045.119.004-.064-.015-.008.0256-.121-.194-.109.001-.052.0747-.804-.202.224-.122.020-.0948.451.047.073.130-.002.0319.283-.

44、723.309-.346-.383-.07810.023.500.751-.016-.309-.18611.000.354-.375-.793-.271-.10712.157-.054.241-.373.806-.33313.005-.054-.257.281-.174-.906Extraction Method: Principal Component Analysis.Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.9) SPSS輸出的該部分的結果如下：精彩文檔實用標準文案該部分是載荷散點圖， 這里為 3 個因子的三維因子載荷散點圖，

45、以三個因子為坐 標，給出各原始變量在該坐標中的載荷散點圖， 該圖是旋轉后因子載荷矩陣的圖 形化表示方式。如果因子載荷比較復雜，則通過該圖則較容易解釋。10）SPSS輸出的該部分的結果如下：Component Score Coefficient MatrixComponent123456人均 GDP元（ / 人 ）-.054.003.100-.090.046-.083人均全社會固定資產投資額-.237.814-.049.044-.064.141人均城鎮(zhèn)固定資產投資額-.115.520-.158-.164.205.065人均一般預算性財政收入.045-.143.164.148-.191-.083第

46、三產業(yè)占 GDP比重 （%）.522-.062-.111-.161.088-.193人均社會消費品零售額-.217.017-.092.033-.1942.033人均實際利用外資額 （萬美元 /.198-.063-.026-.105.057-.231人）人均城鄉(xiāng)居民儲蓄存款.251-.056-.057-.091.018-.055農民人均純收入.125.045-.251-.0361.119-.657在崗職工平均工資-.197-.0791.205-.096-.183-.179精彩文檔實用標準文案人才密度指數-.099-.088-.021-.051-.068-.417科技支出占財政支出比重（ %）-.

47、280-.018-.1201.196-.016.102每萬人擁有執(zhí)業(yè)醫(yī)師數量.567-.091-.102-.143.095-.282每千人擁有病床數.155-.068-.051.069.017-.156Extraction Method: Principal Component Analysis.Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.Component Scores.Component Score Coefficient MatrixComponent7891011人均 GDP元（ / 人 ）-.068.0003.170.495-2.090人均全社會固定資產投資額-.187.168-.408-.518-2.174人均城鎮(zhèn)固定資產投資額-.164.381-.932.3723.308人均一般預算性財政收入.018-.389.443-1.2374.051第三產業(yè)占 GDP比重 （%）-.219-.699.521-1.479-.443人均社會消費品零售額-.654-.038-.420-1.202.067人均實際利用外資額 （萬美元 /-.3162.158-.165.559-1.419人）人均城鄉(xiāng)居民儲蓄存款-.162-.227.143.455-1