主成分分析法案例_因子分析案例及操作解析

分析一个省的科技创新能力受哪些潜在因素的影响？（本数据来源于网络收集，x1~x15代表各省市相关经济指标）

第一步：数据输入（如下图）

第二步：操作步骤：分析——降维——因子分析（F）。

得出下图：（1）因子分析将x1~x15选入变量，然后点击描述。

进入描述统计，勾选原始分析结果（I），选择相关矩阵中的系数、行列式。

按照下面操作步骤

此外的其他选项不变，得出最后结论。

第三部：得出结果。如下所示：

结果显示及分析：可以看出前3个特征值>1，同时这3个公共因子的方差贡献率占93.924%，说明提取这3个公共因子可以解释原变量的绝大部分信息。

底部表明使用的主成分分析法，3个主成分被抽取出来。

旋转后的因子载荷矩阵

是按照前面设定的“方差极大法”对因子载荷矩阵旋转的结果。在旋转前的的矩阵中，因子变量在许多变量上均有较高的载荷，从旋转后的因子可以看出，因子1在1、3、6、7、12、13、14上有较大载荷，反映科技投入与产出情况，可以命名为创新水平因子：因子2在指标5、8、15上较大载荷，反映地区经济发展及财政科技投入水平，可以命名为创新因子；因子3在指标9和10上有较大载荷，可以命民为高科技产业发展因子。

表明因子提取方法是主成分分析，旋转的方法是方差极大法。

得出结论：

北京受x1-x15因素的影响排在第一位。山东排在最后一位。

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