精选优质文档-倾情为你奉上实验十一（因子分析）报告一、数据来源各地区年平均收入.sav二、基本结果（1）考察原有变量是否适合进行因子分析首先考察原有变量之间是否存在线性关系，是否采用因子分析提取因子。借助变量的相关系数矩阵、反映像相关矩阵、巴特利球度检验和KMO检验方法进行分析，结果如表1、表2所示：表1原有变量相关系数矩阵 correlation matrix表1显示原有变量的相关系数矩阵，可以看出大部分的相关系数都比较高，各变量呈较强的线性关系，能够从中提取公共因子，适合进行因子分析。专心-专注-专业表2 KMO and Bartletts Test由表2可知，巴特利特球度检验统计量观测值为182.913，p值接近0，显著性差异，可以认为相关系数矩阵与单位阵有显著差异，同时KMO值为0.882，根据Kaiser给出的KMO度量标准可知原有变量适合进行因子分析。（2）提取因子进行尝试性分析：根据原有变量的相关系数矩阵，采用主成分分析法提取因子并选取大于1的特征值。具体结果见表3：可知
