數(shù)據(jù)分析課程設(shè)計(jì)

1、數(shù)據(jù)分析課程設(shè)計(jì)題 目：四川農(nóng)村居民的消費(fèi)結(jié)構(gòu)淺析班 級(jí)：2021級(jí)數(shù)學(xué)與度用數(shù)學(xué)1班學(xué) 號(hào)： 20211615310028姓 名：張雪梅指導(dǎo)老師：張燕時(shí) 間：2021年6月19日【摘要】隨著人們生活水平的提升,消費(fèi)結(jié)構(gòu)也在日益變化,為了能夠更好 的為四川農(nóng)村人們效勞,更快的開展農(nóng)村建設(shè),讓人們過上更好的生活. 在此,有必要研究農(nóng)村人們的消費(fèi)結(jié)構(gòu)變化情況, 以便做出正確的判斷. 本文是基于四川統(tǒng)計(jì)年鑒中1995年一2021年中的14年的四川省農(nóng)村居 民人均純收入與消費(fèi)支出的相關(guān)數(shù)據(jù),運(yùn)用 sas軟件,采用因子分析方 法,實(shí)證研究了該省農(nóng)村居民的消費(fèi)結(jié)構(gòu)變動(dòng)情況.結(jié)論說明,四川農(nóng)村居民的生活質(zhì)量

2、有所提升,大多數(shù)人解決了住房、溫飽等生活問題, 對(duì)生活方面的支出有所減少,更多的開始關(guān)注文化教育和精神娛樂方面, 最后給農(nóng)村今后的開展提出了小小的建議.【關(guān)鍵字】四川省農(nóng)村居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)因子分析 sas目 錄摘要 2關(guān)鍵字 2目錄3一、消費(fèi)簡介61.消費(fèi)結(jié)構(gòu)概念 62研究我省農(nóng)村居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)的必要性 6二、因子分析概述 71、因子分析的概念和意義 72、因子分析的的數(shù)學(xué)模型 73、因子分析的根本步驟 84、因子的命名 105、計(jì)算因子得分 106、具體實(shí)施步驟 10三、實(shí)證分析過程 101、數(shù)據(jù)的收集整理 102、相關(guān)系數(shù)矩陣的計(jì)算 113、因子載荷矩陣的計(jì)算 124、因子的方差奉獻(xiàn)率及變量的共

3、同度計(jì)算及分析 145、計(jì)算因子得分 14四、結(jié)論與建議 161、結(jié)果分析 162、對(duì)于四川省農(nóng)村居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)的建議 16五、參考文獻(xiàn) 18眾所周知,我國的農(nóng)村人口眾多,一直以來農(nóng)村居民的生活狀況都在我國人們 生活中占有突出重要的地位.由于農(nóng)業(yè)的特殊屬性,農(nóng)村居民往往既是消費(fèi)者,又 是直接的生產(chǎn)經(jīng)營者和投資者,其生產(chǎn)消費(fèi)和生活消費(fèi)往往交織在一起,因此,中 國農(nóng)村居民收入來源復(fù)雜,支出去向多樣.居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)不但能反映居民消費(fèi)的具 體內(nèi)容,更能反映居民消費(fèi)需求的滿足情況,近年來隨著經(jīng)濟(jì)的開展,社會(huì)生產(chǎn)力 水平迅速提升,人民的生活水平也顯著得到提升,消費(fèi)質(zhì)量和結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化,很多人開始關(guān)注民生,開始用

4、不同的方法來研究如何提升農(nóng)村居民的生活質(zhì)量.王映,李曉慧,胡超根據(jù)凱恩斯的消費(fèi)函數(shù)模型、統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的方法, 基于1993年到2007年的相關(guān)數(shù)據(jù)對(duì)四川省城鎮(zhèn)居民消費(fèi)水平和消費(fèi)結(jié)構(gòu)進(jìn)行了實(shí) 證分析,結(jié)果說明最多的工程為食品,其次為教育文化娛樂、衣著和居住,大體上 各項(xiàng)消費(fèi)支出是伴隨收入的增加而增加,少數(shù)工程消費(fèi)支出絕對(duì)額的減少是由于較 多的增加了其他工程的消費(fèi)支出.2007年劉永貴根據(jù)擴(kuò)展線性支出系統(tǒng)ELES模型的?我國四川農(nóng)村居民消 費(fèi)結(jié)構(gòu)變動(dòng)趨勢(shì)及財(cái)政對(duì)策研究?說明四川農(nóng)村居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)變動(dòng)趨勢(shì)根本上反映 了四川農(nóng)村居民隨著收入的逐漸增加,消費(fèi)結(jié)構(gòu)的合理變動(dòng).但同時(shí),文教娛樂支出 比重

5、的逐步縮小卻也反映了四川農(nóng)村居民消費(fèi)存在的某種盲目性,這種消費(fèi)現(xiàn)狀既 不利于經(jīng)濟(jì)持續(xù)、快速、健康地開展,也不利于農(nóng)民知識(shí)水平的提升,進(jìn)而從根本 上影響農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的開展,影響農(nóng)民生活的進(jìn)一步提升,消費(fèi)結(jié)構(gòu)的進(jìn)一步上檔次.因 此,國家有必要從財(cái)政政策上給予進(jìn)一步的支持,從而進(jìn)一步 啟動(dòng)四川農(nóng)村居民 的消費(fèi),逐步實(shí)現(xiàn)四川農(nóng)村居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)的高級(jí)化.經(jīng)過幾年的變化,通過本文的分析可知,相對(duì)于過去而言,居民對(duì)衣、食、住 的消費(fèi)需求已從追求數(shù)量轉(zhuǎn)到追求質(zhì)量,居民食品、醫(yī)療保健、交通通訊及效勞支 出比重增加速度已經(jīng)開始放慢,更多的開始關(guān)注文化教育和精神娛樂,相應(yīng)的支出 也有所增加.消費(fèi)結(jié)構(gòu)變化反映了需求的變動(dòng),

6、因此分析消費(fèi)結(jié)構(gòu)的變動(dòng)及其成因 對(duì)合理引導(dǎo)消費(fèi)、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的開展都有重要的意義.一、消費(fèi)簡介1、消費(fèi)結(jié)構(gòu)概念消費(fèi)結(jié)構(gòu)是指在一定的社會(huì)經(jīng)濟(jì)條件下人們?cè)谙M(fèi)過程中消費(fèi)的各種各樣的 消費(fèi)數(shù)據(jù)的比例關(guān)系,它反映了人們消費(fèi)的內(nèi)容、水平和質(zhì)量,同時(shí)也反映了人們 消費(fèi)需要的滿足狀況.居民消費(fèi)作為社會(huì)商品總消費(fèi)的主體局部,具有持久性、穩(wěn) 定性和長期性的特點(diǎn).2、研究我省農(nóng)村居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)的必要性市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)條件下,消費(fèi)結(jié)構(gòu)的合理化是實(shí)現(xiàn)資源有效配置,引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整, 創(chuàng)造新的需求,實(shí)現(xiàn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的重要條件.進(jìn)入 20世紀(jì)90年代以來,我國宏觀 經(jīng)濟(jì)形勢(shì)發(fā)生了重大變化,占全國總?cè)丝?70%的農(nóng)村居民的消費(fèi)需求對(duì)國民

7、經(jīng)濟(jì)的 影響不斷增大,農(nóng)村市場(chǎng)的需求缺乏嚴(yán)重影響了經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整的方向,力度、效果 和企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營活動(dòng).農(nóng)村居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)、社會(huì)開展是否協(xié)調(diào)已成為關(guān)系到 是否能為中國開展提供高素質(zhì)勞動(dòng)力、保證經(jīng)濟(jì)持續(xù)快速開展和社會(huì)安定的重大問 題.我國國情決定了農(nóng)業(yè)、農(nóng)村、農(nóng)民問題是社會(huì)主義初級(jí)階段面臨的一個(gè)最根本 的問題,在今后相當(dāng)長的一個(gè)時(shí)期內(nèi),這個(gè)問題仍將是影響我國改革和開展進(jìn)程的關(guān)鍵,在某種程度上可以說,“農(nóng)民很苦,農(nóng)民很窮,農(nóng)業(yè)很危險(xiǎn)是我國經(jīng)濟(jì)開展的最大障礙,也是全面建設(shè)小康要解決的核心內(nèi)容.近年來隨著我國經(jīng)濟(jì)體 制改革的深入和居民可支配收入的增加,居民消費(fèi)行為發(fā)生了深刻的變化,社會(huì)生 產(chǎn)力水平迅

8、速提升,人民的生活水平也顯著得到提升,消費(fèi)質(zhì)量和結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化 相對(duì)于過去而言,居民對(duì)衣、食、住的消費(fèi)需求已從追求數(shù)量轉(zhuǎn)到追求質(zhì)量,居民 食品支出比重不斷下降,而醫(yī)療保健、交通通訊、文教娛樂及效勞支出比重不斷增 加.而這些變化過程主要反映在消費(fèi)結(jié)構(gòu)上,居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)不但能反映居民消費(fèi)的 具體內(nèi)容,更能反映居民消費(fèi)需求的滿足情況,因此分析消費(fèi)結(jié)構(gòu)的變動(dòng)及其成因 對(duì)合理引導(dǎo)消費(fèi)、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的開展都有重要的意義.農(nóng)村市場(chǎng)是省內(nèi)的重要市場(chǎng),農(nóng)村居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)是農(nóng)村經(jīng)濟(jì)開展的一個(gè)重要問 題,所以研究和熟悉四川省農(nóng)村居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)的變動(dòng),在十二五規(guī)劃中提出要增強(qiáng)社會(huì)主義新農(nóng)村建設(shè),加快開展現(xiàn)代農(nóng)業(yè).堅(jiān)持走中國特色農(nóng)

9、業(yè)現(xiàn)代化道路,提升 農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)水平、抗風(fēng)險(xiǎn)水平和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)水平.對(duì)于貫徹和落實(shí)科學(xué)開展觀,實(shí) 現(xiàn)四川小康社會(huì)的目標(biāo)和率先開展,具有積極的意義.二、因子分析概述1、因子分析的概念和意義在研究實(shí)際問題時(shí)往往希望盡可能多地收集相關(guān)變量,以期能對(duì)問題比擬全面、 完整的把握和熟悉.但收集這些數(shù)據(jù)需投入許多精力,雖然它們能夠較為全面、精 確地描述事務(wù),但是在實(shí)際數(shù)據(jù)模型中,這些變量未必能真正發(fā)揮預(yù)期的作用,“投 入和“產(chǎn)出并非呈合理的正比,反而會(huì)給統(tǒng)計(jì)分析帶來許多問題,可以表現(xiàn)在： 計(jì)算量的問題.變量之間相關(guān)性問題.變量之間信息的高度重疊和高度相關(guān)會(huì) 給統(tǒng)計(jì)方法的應(yīng)用帶來許多障礙.為解決上述問題,最簡單和

10、最直接的解決方案是在削減變量個(gè)數(shù)的同時(shí)不會(huì)造 成信息的大量喪失.而因子分析正是這樣一種能夠有效降低變量維數(shù),研究如何以 最少的信息喪失將眾多原有變量濃縮成少數(shù)幾個(gè)因子,如何使因子具有一定的命名 解釋性,并已得到廣泛應(yīng)用的多元統(tǒng)計(jì)分析方法.2、因子分析的的數(shù)學(xué)模型因子分析的核心是用較少的相互獨(dú)立的因子反映原有變量的絕大局部信息.可以將這一思想用數(shù)學(xué)模型來表示. 設(shè)有p個(gè)原有變量X1,X2,X3,.,XP,且每個(gè)變量(或 經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化處理后)的均值均為0,標(biāo)準(zhǔn)差均為1.現(xiàn)將每個(gè)原有變量用k(k p)個(gè)因 子fl, f2, f3,f P的線性組合來表示,那么有xiaii f i ai2 f 2 ai3

11、f 3 aik f k 1X2 a21 f 1a22 f 2a23 f 3 . a2k f k 2xp api fi ap2 f 2 ap3 f 3 apk f k p(2.1)式(2.1)便是因子分析的數(shù)學(xué)模型,也可以用矩陣的形式表示為： X AF式中,F稱為因子,由于它們均出現(xiàn)在每個(gè)原有變量的線性表達(dá)式中,因此又稱為 公共因子.因子可理解為高維空間中互相垂直的 k個(gè)坐標(biāo)軸；A稱為因子載荷矩陣, aij (i 1,2,3,., p; j 1,2,3,., k)稱為因子載荷,是第i個(gè)原有變量在第j個(gè)因子 上的負(fù)荷.如果把變量xi看成k維因子空間中的一個(gè)向量,那么a.表示xi在坐標(biāo)軸 fj上的投

12、影,相當(dāng)于多元線性回歸模型中的標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)；稱為特殊因子,表示原有變量不能被因子解釋的局部,其均值為0,相當(dāng)于多元線性回歸模型中的殘3、因子分析的根本步驟(1)因子分析的前提條件因子分析的目的是從眾多的原有變量中綜合出少數(shù)具有代表性的因子,這必定 有一個(gè)潛在的前提要求,即原有變量之間應(yīng)具有較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系.本文采用pearson 相關(guān)系數(shù)矩陣進(jìn)行檢驗(yàn),如果變量間有顯性的線性關(guān)系,那么可以用因子分析.(2)因子提取和因子載荷矩陣的求解因子分析的關(guān)鍵是根據(jù)樣本數(shù)據(jù)求解因子載荷矩陣.在此我們介紹最為廣泛的主成分分析法.主成份分析法通過坐標(biāo)變換的手段,將原有的P個(gè)相關(guān)變量xi標(biāo)準(zhǔn)化后進(jìn)行線性組合,轉(zhuǎn)換

13、成另一組不相關(guān)的變量yi ,于是有Yi11x112x213x3 .1pXpY221x122x223x3 . 2PxpYc p p pIXIp2X2p3x3 .ppxp(2.2)式(2.2)是主成分分析的數(shù)學(xué)模型. 2222/.其中,i1i2i3. ip1(i1,2,3,., p)對(duì)式(2.2 )中的系數(shù)根據(jù)以下原那么來求解:(a)力與“J j ; j 1,2,3,p )相互獨(dú)立.(b)y1與X1,X2,X3,xp的一切線性組合(系數(shù)滿足上述方程組)中方差最大的；y2是與y1不相關(guān)的X1,X2,X3,&的一切線性組合中方差最大的；yp是與y1, y2, yp1都不相關(guān)的X1,X2,X3,

14、Xp一切線性組合中方差最大的.根據(jù)上述原那么確定的y1, y2, y3,yp1依次稱為原有變量X1, X2, X3,Xp 的第1,2,3,.,p個(gè)主成分.其中,yi在總方差中所占比例最大,它綜合原有變量X1,X2,X3,., xp的水平最強(qiáng),其余主成分y2, y3,., yp1在總方差中所占比例依次遞減,即其余主成分綜合原有變量的水平依次減弱.可見,主成分分析法的核心是通過原有變量的線性組合以及各個(gè)主成分的求解 來實(shí)現(xiàn)變量降維的.基于上述原理,主成分?jǐn)?shù)學(xué)模型的系數(shù)求解步驟歸納如下：(a)將原有變量數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理；(b)計(jì)算變量的簡單相關(guān)系數(shù)矩陣 R;(c)求相關(guān)系數(shù)矩陣R的特征根123 .

15、 p 0及對(duì)應(yīng)的單位特征向量1,2,3,., p通過上述步驟,計(jì)算yiiX便得到各個(gè)主成分特征向量便是因子分析的初始解.其中的p個(gè)特征值和對(duì)應(yīng)的p個(gè)特征值和對(duì)應(yīng)的特征值向ana12a1p1Aa21a22.a2 P12 1.ap1.a p2. ,.'.app.1 p -1量,并在此根底之上計(jì)算因子載荷矩陣:現(xiàn)在重新回到因子分析中來,因子分析利用上述由于因子分析的目的是減少變量個(gè)數(shù),因此在因子分析的數(shù)學(xué)模型中,因子數(shù)目k小 于原有變量個(gè)數(shù)p4、因子的命名因子的命名通過因子旋轉(zhuǎn)實(shí)現(xiàn),就是將因子載荷矩陣 A右乘一個(gè)正交矩陣后 一一 22得到一個(gè)新的矩陣B.它并不影響變量Xi的共同度儲(chǔ),卻會(huì)改變

16、因子的方差奉獻(xiàn)Sjo 因子旋轉(zhuǎn)通過改變坐標(biāo)軸,能夠重新分配各個(gè)因子解釋原始變量方差的比例,使因 子易于解釋.5、計(jì)算因子得分計(jì)算因子得分途徑是用原有變量來描述因子,因子得分函數(shù)是原有變量線性組合的結(jié)果,因子得分可看作各變量值的加權(quán)("j2, j3,jp)總和,權(quán)數(shù)大小表示了變量對(duì)因子的重視程度,于是第j個(gè)因子在第i個(gè)樣本上的值可表示為：F jjixij2X2j3X3,jpXp(2 4)(j =1,2,3,k)6、具體實(shí)施步驟(1)使用1995-2021年間的四川農(nóng)村居民在食品、衣著、居住、家庭設(shè)備、用 品及效勞、醫(yī)療保健、交通和通訊、文化教育娛樂用品及效勞、其他商品和效勞等 8個(gè)不同

17、工程上的支出消費(fèi)的數(shù)據(jù)來進(jìn)行 pearson相關(guān)性檢驗(yàn).(2)通過計(jì)算相關(guān)系數(shù)矩陣R的特征值和累計(jì)奉獻(xiàn)率,選擇因子個(gè)數(shù),進(jìn)行因 子分析.(3)利用旋轉(zhuǎn)使得因子變量更具有可解釋性.(4)計(jì)算因子變量的得分.(5) 分析得出結(jié)論及建議.三、實(shí)證分析過程1、數(shù)據(jù)的收集整理將四川省農(nóng)村居民人均生活費(fèi)支出分為總的生活消費(fèi)支出、食品、衣著、居住、家庭設(shè)備及效勞、醫(yī)療保健、交通通訊、文教娛樂及效勞、其他8個(gè)局部,它們?cè)谌司钯M(fèi)支出分別記為x1,x2, ,x8,四川省農(nóng)村居民消費(fèi)變化如表1所示表1 1995年2021年四川省農(nóng)村居民人均生活消費(fèi)支出構(gòu)成單位：元時(shí)間YEAR生活消費(fèi)支出X1食品X2衣著X3居住

18、X4家庭設(shè)備 用品及服 務(wù)X5醫(yī)療保健X6交通和通訊X7文教娛樂 用品及服 務(wù)X8其他商品和效勞X91995605.14266.4663.191.9450.5429.3518.3875.3610.011998887.31357.2277.83144.1463.1553.2136.2137.2918.261999909.08359.7472.59158.2862.8657.1337.74140.9219.8220001021.14376.0872.21184.5562.3772.8354.37159.5339.2120011029.93384.5374.45161.2362.2382.4563.

19、68165.4635.920021114.9407.479.29187.7763.0878.384.62174.739.7420031194.64440.485.2174.6664.6991.36105.19202.2730.8720041373.49525.3391.03191.9479.00117.40127.60209.6831.5120051623.02623.61116.01208.0598.25144.45171.50225.1635.9920061816.09675.71132.85292.49112.21160.31203.63196.6442.2520072083.99800

20、.10156.59339.26142.09174.75241.49177.1952.5120212418.69946.30174.57442.93162.84209.22256.08173.2653.4820213384.59997.88196.951126.01218.34258.13324.05206.6756.5520213121.721122.70226.62608.42239.02276.06360.70218.6269.592、相關(guān)系數(shù)矩陣的計(jì)算運(yùn)用sas軟件中的proc corr pearson ;語句進(jìn)行相關(guān)系數(shù)矩陣的運(yùn)算,得到結(jié)果如表2所示表2指標(biāo)間的相關(guān)系數(shù)矩陣RPears

21、on相關(guān)系數(shù),N = 13當(dāng) H0: Rho=0 時(shí),Prob > |r|x2x3 x4 x5x6 x7 x8x21.000000.994120.799620.977970.990980.989120.56352<.00010.0010<.0001<.0001<.00010.0449x3 0.994121.000000.812670.989160.984970.984460.52845<.00010.0007<.0001<.0001<.00010.0634x4 0.799620.812671.000000.869280.834310.805

22、600.407430.00100.00070.00010.00040.00090.1670x5 0.977970.989160.869281.000000.977390.966580.50441<.0001<.00010.0001<.0001<.00010.0788x60.990980.984970.834310.977391.000000.993940.63238<.0001<.00010.0004<.0001<.00010.0204x70.989120.984460.805600.966580.993941.000000.64623<.

23、0001<.00010.0009<.0001<.00010.0170x80.563520.528450.407430.504410.632380.646231.000000.04490.06340.16700.07880.02040.0170由相關(guān)系數(shù)矩陣R可以看出,大局部的相關(guān)系數(shù)都較高,各變量呈較強(qiáng)的線性關(guān)系,因此,可以知道居民的消費(fèi)水平可以用因子分析法進(jìn)行分析接著由R得到相關(guān)系數(shù)矩陣的特征值及累計(jì)奉獻(xiàn)率如表 3c 表3 R的特征值和累計(jì)奉獻(xiàn)率Eigenvalue Difference Proportion Cumulative16.849464886.163364990

24、.85620.856220.686099890.384953170.08580.941930.301146730.162946150.03760.979640.138200580.121940230.01730.996950.016260350.010063070.00200.998960.006197280.004331700.00080.999770.001865580.001100870.00020.999980.000764710.00011.0000由表3可以知道前兩個(gè)特征值的累積奉獻(xiàn)率已經(jīng)到達(dá)94.19%,因此進(jìn)行因子分析的時(shí)候可選取兩個(gè)公共因子.3、因子載荷矩陣的計(jì)算通過語句pr

25、oc factor data =nongcun method =prin rotate =varimax nfactors =2 out =a1;var x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9;選取兩個(gè)公公因子對(duì)變量x2x9進(jìn)行因子分析,得到因子載荷矩陣如表4.表4 因子載荷矩陣AFactor1 Factor2x20.98630-0.05533x30.98439-0.10221x40.85179-0.23646x50.98189-0.14878x60.996990.01228x70.992860.04049x80.628040.76908x90.91859-0.03568米用方差最大法

26、對(duì)因子載荷矩陣實(shí)行方差最大正交旋轉(zhuǎn)以使因子具有命名解釋性,得到正交因子載荷矩陣如表 5.表5最大止父加轉(zhuǎn)后時(shí)因十載何矩陣Factor1Factor2x20.925970.34413x30.942980.30041x40.875220.12431x50.959340.25673x60.908700.41037x70.893620.43457x80.267640.95618x90.856060.33504根據(jù)表5可以寫出該案例的因子分析模型X20.92597F10.34413F22X30.94298F10.30041F23X40.87522F10.12431F24X50.95934F10.2567

27、3F25X0.90870F10.41037F26X70.89362F10.43457F27X80.26764F10.95618F28X90.85605F10.33504F29由此模型可知：有7個(gè)變量在第一個(gè)因子上的載荷都很高,意味著它們與第一個(gè)因子的相關(guān)程度較高,第一個(gè)因子十分重要.同時(shí)可知X2, X3,X4,X5,X6,X7, X9在第1個(gè)因子上有較高的載荷,第1個(gè)因子主要解釋了這些變量；在第2個(gè)因子上有較高的載荷.因此根據(jù)原有變量與這2個(gè)因子的相關(guān)程度我們得到如下表 6的因子命 名.表6因子命名高載荷指標(biāo)因子命名1食品、衣著、居住、家庭設(shè)備、醫(yī)療保險(xiǎn)、交通和通訊、其他生活所需因子2文教娛樂

28、用品及效勞精神文化因子4、因子的方差奉獻(xiàn)率及變量的共同度計(jì)算及分析由前面的相關(guān)語句得出各個(gè)因子的方差奉獻(xiàn)率如表7.表7 F1 , F2的方差奉獻(xiàn)率q2,q2Variance Explained by Each FactorFactorlFactor25.86174181.6738230方差奉獻(xiàn)率分別為：q；5.8617418, q21.6738230 ,可以看出第一個(gè)因子的方差奉獻(xiàn)率非常的大,那么說明因子1對(duì)消費(fèi)結(jié)構(gòu)的影響比擬大.得出變量Xi,X2,.,X9的共同度如表8.表8 變量Xi,X2,., X9的共同度Final Communality Estimates: Total = 7.53

29、5565x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x90.97584286 0.97946193 0.78145677 0.98624915 0.99414017 0.98741920 0.98591016 0.84508453X1,X2,., X9的共同度為：2hi2ai2,i 1,2, 3,.,8j 1由特殊因子方差計(jì)算公式i2 1 h2及相關(guān)數(shù)據(jù)可知特殊因子的方差很小,對(duì)消費(fèi) 結(jié)構(gòu)的影響力較小.5、計(jì)算因子得分本文采用回歸法估計(jì)因子得分系數(shù),并輸出因子得分系數(shù)如表9表9 因子得分Standardized Scoring CoefficientsFactor1Factor2x20.1642

30、3789-0.0162551x30.19133423-0.0789783x40.25192445-0.266033x50.21817635-0.1413319x60.126222280.07466618x70.109205540.11211444x8-0.36471351.06390911x90.143712160.00603848根據(jù)表9,可以寫出得分函數(shù):F1 0.164x2 0.191x3 0.251x4 0.218x5 0.126x6 0.109x7 0.3644 0.143x9F20.016x2 0.079x3 0.266x4 0.141x5 0.075x6 0.112x7 1.064x8 0.006x9由此可見計(jì)算兩個(gè)因子得分變量的變量值時(shí),對(duì)于因子1, *8的權(quán)重較高,但方向恰好相反,表示文教娛樂對(duì)因子 1成