SPSS 因子分析和主成分分析(5)

人均实际利用外资额（万美元/人） 人均城乡居民储蓄存款 每千人拥有病床数 人均一般预算性财政收入 人均全社会固定资产投资额 人均城镇固定资产投资额 在岗职工平均工资 人均GDP(元/人) 科技支出占财政支出比重（%） 农民人均纯收入 人均社会消费品零售额 人才密度指数 .174 .458 .036 -.007 .009 .175 .036 .139 .056 .114 .046 .255 .084 .049 .189 .587 -.040 -.030 .097 -.017 .100 .002 .099 .046 -.009 .056 .081 .072 -.001 .153 .003 .048 -.031 .310 .018 .004 .027 .032 -.031 .197 -.009 -.015 .044 .007 .001 -.013 -.007 .013 .003 .031 .015 .155 -.048 .117 -.007 .009 -.001 .003 .006 .006 Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 7 iterations.

Rotated Component Matrix a 每万人拥有执业医师数量 第三产业占GDP比重(%) 人均实际利用外资额（万美元/人） 人均城乡居民储蓄存款 每千人拥有病床数 人均一般预算性财政收入 人均全社会固定资产投资额 人均城镇固定资产投资额 在岗职工平均工资 人均GDP(元/人) 科技支出占财政支出比重（%） 农民人均纯收入 人均社会消费品零售额 人才密度指数 Component 12 -.034 -.034 -.003 13 -.083 .083 .003 .173 -.031 .036 -.005 .023 .000 .011 .006 .005 -.002 .006 -9.035E-5 .007 .015 .000 .000 .000 -.001 .000 .003 -.001 .000 Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. Rotated Component Matrix a 每万人拥有执业医师数量 第三产业占GDP比重(%) 人均实际利用外资额（万美元/人） 人均城乡居民储蓄存款 每千人拥有病床数 人均一般预算性财政收入 人均全社会固定资产投资额 人均城镇固定资产投资额 在岗职工平均工资 人均GDP(元/人) 科技支出占财政支出比重（%） 农民人均纯收入 人均社会消费品零售额 人才密度指数 Component 12 -.034 -.034 -.003 13 -.083 .083 .003 .173 -.031 .036 -.005 .023 .000 .011 .006 .005 -.002 .006 -9.035E-5 .007 .015 .000 .000 .000 -.001 .000 .003 -.001 .000 Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 7 iterations.

（8）SPSS输出的该部分的结果如下：

该部分输出的是因子转换矩阵，表明了因子提取的方法是主成分分析，旋转的方法是方法极大法。

Component Transformation Matrix Component 1 2 3 4 5 6 7 8 1 .685 -.330 -.467 -.273 -.057 .330 .022 -.064 2 .392 -.259 .826 -.174 .236 .022 .040 .081 3 .366 .348 .213 .241 -.782 -.013 -.123 -.052 4 .332 -.028 -.101 .850 .371 -.075 .089 .014 5 .178 .805 .015 -.169 .379 .365 .020 -.010 6 .236 .195 -.161 -.229 .012 -.601 .402 .509 7 .187 .094 -.054 -.168 .168 -.564 -.227 -.707 9 10 11 12 13 -.074 .070 .028 .008 .002 .049 -.028 .001 .015 .002 .089 -.065 .006 .004 -.001 .021 -.070 .002 -.008 .015 .027 .096 -.033 .044 .013 .011 -.176 .068 -.101 -.007 .112 -.018 -.118 -.037 -.019 Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. Component Transformation Matrix Component 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 8 .072 -.017 -.101 -.030 .119 -.121 -.804 .451 .283 .023 .000 .157 .005 9 .063 .069 .071 .046 .004 -.194 -.202 .047 -.723 .500 .354 -.054 -.054 10 .014 -.042 -.002 .049 -.064 -.109 .224 .073 .309 .751 -.375 .241 -.257 11 .029 .003 .013 .008 -.015 .001 -.122 .130 -.346 -.016 -.793 -.373 .281 12 .016 .017 -.003 -.014 -.008 -.052 .020 -.002 -.383 -.309 -.271 .806 -.174 13 .003 .011 .003 .004 .025 .074 -.094 .031 -.078 -.186 -.107 -.333 -.906 Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.

（9）SPSS输出的该部分的结果如下：

该部分是载荷散点图，这里为3个因子的三维因子载荷散点图，以三个因子为坐标，给出各原始变量在该坐标中的载荷散点图，该图是旋转后因子载荷矩阵的图形化表示方式。如果因子载荷比较复杂，则通过该图则较容易解释。

（10）SPSS输出的该部分的结果如下： Component Score Coefficient Matrix 人均GDP(元/人) 人均全社会固定资产投资额 人均城镇固定资产投资额 人均一般预算性财政收入 第三产业占GDP比重(%) 人均社会消费品零售额 人均实际利用外资额（万美元/人） 人均城乡居民储蓄存款 农民人均纯收入 .251 .125 -.056 .045 1 -.054 -.237 -.115 .045 .522 -.217 .198 2 .003 .814 .520 -.143 -.062 .017 -.063 Component 3 .100 -.049 -.158 .164 -.111 -.092 -.026 4 -.090 .044 -.164 .148 -.161 .033 -.105 5 .046 -.064 .205 -.191 .088 -.194 .057 6 -.083 .141 .065 -.083 -.193 2.033 -.231 -.057 -.251 -.091 -.036 .018 1.119 -.055 -.657 在岗职工平均工资 人才密度指数 科技支出占财政支出比重（%） 每万人拥有执业医师数量 每千人拥有病床数 -.197 -.099 -.280 .567 .155 -.079 -.088 -.018 -.091 -.068 1.205 -.021 -.120 -.102 -.051 -.096 -.051 1.196 -.143 .069 -.183 -.068 -.016 .095 .017 -.179 -.417 .102 -.282 -.156 Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. Component Scores. Component Score Coefficient Matrix 人均GDP(元/人) 人均全社会固定资产投资额 人均城镇固定资产投资额 人均一般预算性财政收入 第三产业占GDP比重(%) 人均社会消费品零售额 人均实际利用外资额（万美元/人） 人均城乡居民储蓄存款 农民人均纯收入 在岗职工平均工资 人才密度指数 科技支出占财政支出比重（%） 每万人拥有执业医师数量 每千人拥有病床数 -.162 -.186 .057 2.215 -.103 -.244 -.060 -.227 .243 .328 -.426 -.013 -.714 -.190 7 -.068 -.187 -.164 .018 -.219 -.654 -.316 8 .000 .168 .381 -.389 -.699 -.038 2.158 Component 9 3.170 -.408 -.932 .443 .521 -.420 -.165 10 .495 -.518 .372 -1.237 -1.479 -1.202 .559 11 -2.090 -2.174 3.308 4.051 -.443 .067 -1.419 .143 -.490 -1.668 -.985 -.811 .608 .307 .455 1.028 -.425 .351 -1.655 -1.264 4.583 -1.571 .596 -.568 .398 .308 .174 -1.335 Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. Component Scores. Component Score Coefficient Matrix 人均GDP(元/人) 人均全社会固定资产投资额 人均城镇固定资产投资额 Component 12 -.549 .486 -.099 13 1.365 .766 -2.722

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