基于SPSS多元統(tǒng)計(jì)分析報(bào)告

部分省會(huì)城市和計(jì)劃單列市主要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的多元統(tǒng)計(jì)分析小組成員：崔媛、孔燕華、黃睿、邱明、谷紅蕊、李亮報(bào)告人：崔媛

時(shí)間

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2009年12月16號(hào)研究目的：.探究青島市、廣州市、太原市的城市生活水平及其在全國(guó)省會(huì)及計(jì)劃單列市的城市生活水平中的位置研究方法：因子分析、聚類分析、判別分析資料來(lái)源：統(tǒng)計(jì)年鑒摘要

為研究青島市、廣州市和太原市在全國(guó)省會(huì)城市和計(jì)劃單列市的城市生活水平中的位置，我們以《統(tǒng)計(jì)年鑒》（2007年）中省會(huì)城市及計(jì)劃單列市主要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)為基礎(chǔ)，隨機(jī)剔除5個(gè)樣本后，首先對(duì)剩余樣本進(jìn)行因子分析做降維處理，利用特征向量實(shí)現(xiàn)原指標(biāo)值向幾個(gè)主要指標(biāo)的轉(zhuǎn)換;然后將除青島市、廣州市和太原市之外的城市利用Ward法進(jìn)行聚類分析，將指標(biāo)分成3類，最后利用判別分析實(shí)現(xiàn)這三個(gè)城市生活水平的判別。關(guān)鍵詞

城市生活水平因子分析聚類分析判別分析原始數(shù)據(jù)如下:從上面的數(shù)據(jù)，我們可以看到統(tǒng)計(jì)的指標(biāo)很多，不便于分析

做出指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)矩陣進(jìn)一步觀察如下：

因此，我們可以利用因子分析將相關(guān)性很大的指標(biāo)綜合為數(shù)量較少的幾個(gè)因子利用spss軟件實(shí)現(xiàn)，其中各輸出及統(tǒng)計(jì)量等的選擇如下： 描述統(tǒng)計(jì)量：?jiǎn)巫兞棵枋鲂?、原始分析結(jié)果 相關(guān)陣：系數(shù)、KMO和Bartlett的球形檢驗(yàn) 抽取方法：主成分 分析：相關(guān)性矩陣 輸出：未旋轉(zhuǎn)的因子解 抽?。阂蜃拥墓潭〝?shù)量3

旋轉(zhuǎn)方法：最大方差法 輸出：旋轉(zhuǎn)解、載荷圖 得分保存為變量：回歸 顯示因子得分系數(shù)矩陣 缺失值使用均值替換結(jié)果如下：

各個(gè)變量的數(shù)字特征描述如下：相關(guān)矩陣

年底總?cè)藬?shù) 地區(qū)生產(chǎn)總值 客運(yùn)量 貨運(yùn)量 固定資產(chǎn)投資總額 城鄉(xiāng)居民儲(chǔ)蓄 在崗職工平均工資 郵局?jǐn)?shù) 社會(huì)商品零售總額 貨物進(jìn)出口總額 劇場(chǎng)影劇院數(shù) 高校學(xué)生人數(shù) 醫(yī)院衛(wèi)生院個(gè)數(shù) 環(huán)境污染治理投資總額 相關(guān) 年底總?cè)藬?shù) 1.000 .459 .870 .670 .692 .484 .000 .928 .530 .140 .466 .471 .854 .386

地區(qū)生產(chǎn)總值 .459 1.000 .307 .756 .895 .964 .671 .505 .975 .890 .775 .392 .306 .742

客運(yùn)量 .870 .307 1.000 .522 .532 .275 -.013 .896 .354 .078 .230 .303 .733 .145

貨運(yùn)量 .670 .756 .522 1.000 .806 .689 .336 .599 .718 .514 .517 .385 .467 .824

固定資產(chǎn)投資總額 .692 .895 .532 .806 1.000 .893 .498 .639 .924 .625 .741 .568 .514 .679

城鄉(xiāng)居民儲(chǔ)蓄 .484 .964 .275 .689 .893 1.000 .669 .509 .979 .825 .813 .435 .393 .705

在崗職工平均工資 .000 .671 -.013 .336 .498 .669 1.000 .098 .625 .726 .526 .042 .119 .524

郵局?jǐn)?shù) .928 .505 .896 .599 .639 .509 .098 1.000 .541 .312 .445 .284 .845 .290

社會(huì)商品零售總額 .530 .975 .354 .718 .924 .979 .625 .541 1.000 .805 .820 .523 .378 .682

貨物進(jìn)出口總額 .140 .890 .078 .514 .625 .825 .726 .312 .805 1.000 .627 .090 .059 .592

劇場(chǎng)影劇院數(shù) .466 .775 .230 .517 .741 .813 .526 .445 .820 .627 1.000 .360 .376 .538

高校學(xué)生人數(shù) .471 .392 .303 .385 .568 .435 .042 .284 .523 .090 .360 1.000 .241 .314

醫(yī)院衛(wèi)生院個(gè)數(shù) .854 .306 .733 .467 .514 .393 .119 .845 .378 .059 .376 .241 1.000 .242

環(huán)境污染治理投資總額 .386 .742 .145 .824 .679 .705 .524 .290 .682 .592 .538 .314 .242 1.000 可以看出KMO值達(dá)到了0.748>0.5

通過(guò)了檢驗(yàn)可見(jiàn)：特征值的累計(jì)貢獻(xiàn)率已前三個(gè)達(dá)到85.745%。所以取前三個(gè)特征值所對(duì)應(yīng)的特征向量如下：

第一特征向量U1第二特征向量U2第三特征向量U30.25370.40050.02360.3255-0.1906-0.01900.19440.4383-0.15710.29250.04940.08950.33270.00300.14000.3245-0.17070.00620.1970-0.3452-0.32120.25260.3637-0.25230.3308-0.13770.08640.2504-0.3264-0.26040.2768-0.12190.00350.17370.09820.79180.20480.3864-0.24950.2586-0.16960.1248旋轉(zhuǎn)前的成分矩陣如下：這樣并不好清晰地把各變量歸并重新命名，旋轉(zhuǎn)后的成分矩陣如下：針對(duì)原始變量的更直觀變量的因子分析結(jié)果如下圖:由成分轉(zhuǎn)換矩陣可見(jiàn)，每個(gè)因子只有少數(shù)幾個(gè)指標(biāo)的因子載荷較大，因此可據(jù)上表進(jìn)行分類，將14個(gè)指標(biāo)按高載荷分成三類，列于下表：高載荷指標(biāo)意義1X2：地區(qū)生產(chǎn)總值X4：貨運(yùn)量X5：固定資產(chǎn)投資總額X6：城鄉(xiāng)居民儲(chǔ)蓄余額X7：在崗職工平均工資X9：社會(huì)商品零售總額X10：貨物進(jìn)出口總額X11：劇場(chǎng)影院數(shù)X14：環(huán)境治理投資總額基本經(jīng)濟(jì)指標(biāo)2X1：年底總?cè)丝赬3：客運(yùn)量X8：年末郵政局?jǐn)?shù)X13：醫(yī)院、衛(wèi)生院數(shù)生產(chǎn)生活規(guī)模3X13：普通高等學(xué)校在校學(xué)生數(shù)教育情況另外，我們還得到了碎石圖如下：第一特征向量U1第二特征向量U2第三特征向量U30.25370.40050.02360.3255-0.1906-0.01900.19440.4383-0.15710.29250.04940.08950.33270.00300.14000.3245-0.17070.00620.1970-0.3452-0.32120.25260.3637-0.25230.3308-0.13770.08640.2504-0.3264-0.26040.2768-0.12190.00350.17370.09820.79180.20480.3864-0.24950.2586-0.16960.1248這樣，通過(guò)因子分析，我們將14個(gè)有相關(guān)關(guān)系的指標(biāo)用三個(gè)主成分進(jìn)行重新解釋特征向量如下：則可以用主成分表示如下：F1=0.2537X1+.03255X2+……+0.2586X14F2=0.4005X1-0.1906X2+……-0.1696X14F3=0.0236X1-0.019X2+……+0.1248X14這樣，我們把原來(lái)14個(gè)指標(biāo)轉(zhuǎn)換成了3個(gè)成分現(xiàn)在對(duì)指標(biāo)進(jìn)行聚類分析利用

離差平方合法（Ward）法進(jìn)行

聚類分析結(jié)果如下：冰柱圖：樹(shù)狀圖：新變量的數(shù)字特征：從上