基于因子分析的我國城市的經(jīng)濟競爭力的分析(編輯修改稿)
2025-07-24 19:51 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 數(shù)，可以從一個側(cè)面對上述經(jīng)濟活動進行觀察和分析。 工業(yè)總產(chǎn)值：是以貨幣表現(xiàn)的工業(yè)企業(yè)在報告期內(nèi)生產(chǎn)的工業(yè)產(chǎn)品總量，它反映一定時間內(nèi)工業(yè)生產(chǎn)的總規(guī)模和總水平，既可以說明工業(yè)的生產(chǎn)狀況，也可以說明經(jīng)營狀況。采集的到的數(shù)據(jù)如下（數(shù)據(jù)來源，統(tǒng)計年鑒） 表1 31個省市經(jīng)濟指標數(shù)據(jù)省份X1X2X3X4X5X6X7X8北京25058144天津27206501河北12584839山西12504721內(nèi)蒙13874134遼寧23974911114吉林18724430黑龍江23344145上海53439279113江蘇19265943浙江22496619安徽12544744609福建23205857江西11824211山東15275145河南10344344湖北15274685849120湖南14084797119廣東26998250114廣西13145105556海南18145340四川353412614645117貴州9424475云南12613345149西藏11107382陜西12084396119117甘肅10075493507青海14455753118寧夏13555079新疆14695348339 數(shù)據(jù)處理和分析 數(shù)據(jù)預處理 由于不同變量常常具有不同的單位和不同的變異程度，不同的單位常使系數(shù)的實踐解釋發(fā)生困難；不同變量自身具有相差較大的變異時，會使在計算出的關系系數(shù)中，不同變量所占的比重大不相同。為了消除量綱影響和變量自身變異大小和數(shù)值大小的影響，故將數(shù)據(jù)標準化。本文采用對變量的離差標準化，離差標準化是將某變量中的觀察值減去該變量的最小值，然后除以該變量的極差。標準化后的數(shù)據(jù)并保存為變量. 圖1 數(shù)據(jù)標準化 KMO 和 Bartett 檢驗 數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計如下表 表2 數(shù)據(jù)描述統(tǒng)計Descriptive StatisticsMeanStd. DeviationAnalysis NZscore(X1).000000030Zscore(X2).000000030Zscore(X3).000000030Zscore(X4).000000030Zscore(X5).000000030Zscore(X6).000000030Zscore(X7).000000030Zscore(X8).000000030 KMO檢驗統(tǒng)計量是用于比較變量間簡單相關系數(shù)和偏相關系數(shù)的指標 ，KMO統(tǒng)計量是取值在0和1之間。當所有變量間的簡單相關系數(shù)平方和遠遠大于偏相關系數(shù)平方和時，,意味著變量間的相關性越強，原有變量越適合作因子分析；當所有變量間的簡單相關系數(shù)平方和接近0時，,意味著變量間的相關性越弱，原有變量越不適合作因子分析。對標準化的數(shù)據(jù)進行KMO和Bartlett 檢測，結(jié)果如下 表3 KMO 和 Bartett 檢驗KMO and Bartlett39。s TestKaiserMeyerOlkin Measure of Sampling Adequacy..827Bartlett39。s Test of SphericityApprox. ChiSquaredf28Sig..000 ，檢驗通過，表明該數(shù)據(jù)樣本中的變量之間具有較強的相關性，可以進行主成分分析。同時輸出相關系數(shù)矩陣如下Correlation MatrixaCorrelationZscore(X1)Zscore(X2)Zscore(X3)Zscore(X4)Zscore(X5)Zscore(X6)Zscore(X7)Zscore(X8)ZscoreX1ZscoreX2ZscoreX3ZscoreX4ZscoreX5ZscoreX6ZscoreX7ZscoreX8.272.948.192.622.869.272.426.718.363.948.426.400.431.792.192.718.400.104.622.431.022.659.763.022.763.869.363.792.104.659a. Determinant = .000 表4 相關系數(shù)矩陣 公因子提取SPSS操作 降維 因子分析順序點擊菜單項，展開因子分析對話框。，單擊“抽取”按鈕，展開該對話框（1）在因子提取方法參數(shù)框，選擇“主成分”（2）在分析欄中選擇“相關性矩陣”（3）在輸出欄中選擇“未旋轉(zhuǎn)的因子解”和“碎石圖”（4）在抽取欄中選擇基于特征值（系統(tǒng)默認為1）（5）最大收斂迭代次數(shù)選擇系統(tǒng)默認值25，展開該對話框（1）在旋轉(zhuǎn)方法欄選擇“最大方差法”（2）在輸出欄選擇“旋轉(zhuǎn)解”（3）最大收斂迭代次數(shù)選擇系統(tǒng)默認值25，展開該對話框（1）選中“保存為變量”復選框，要求以變量形式將因子得分保存在數(shù)據(jù)文件中，使用方法欄中默認的“回歸”（2）選中顯示因子得分系數(shù)矩陣，展開對話框（此處選中系統(tǒng)默認）在輸出的結(jié)果中，得到下表 表5 公因子方差提取率CommunalitiesInitialExtractionZscore(X1).944Zscore(X2).800Zscore(X3).900Zscore(X4).874Zscore(X5).857Zscore(X6).957Zscore(X7).9
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