文档介绍：我的差异性分析---基于2008年宏观数据的因子分析1、变量选取衡量一个地区的经济发展水平时,不能仅仅简单比较一两项指标数据,而是应该从社会经济发展的各方面综合考虑,从而描述社会经济的现状,找出存在的问题及其影响因素,为地区经济发展提高政策制定依据。根据我国经济发展的基本情况,选取8项指标来衡量经济发展水平,分别是:GDP(X1)、居民消费水平(X2)、固定资产投资(X3)、职工平均工资(X4)、居民消费价格指数(X5)、商品零售价格指数(X6)、工业总产值(X7)和进出口总额(X8)。数据为2008年全国31个省市自治区的截面数据,来源于《2009年中国统计年鉴》。。2、分析思路由于这是一个综合分析问题,八项指标较多,因此运用因子分析法对此进行分析。具体思路如下:第一步,进行KMO和Bartlett球形检验,确定变量间的相关性与变量间信息的重叠程度;第二步,根据相关系数矩阵计算得到特征值、方差贡献率和累积贡献率,确定选择因子数以及对经济发展水平的总体描述;第三步,计算各变量的共同度,反映各变量中所含原始信息能被提取出的公因子所表示的程度;第四步,采用主成份法计算因子载荷矩阵,说明各因子在各变量上的载荷,即影响程度。若因子载荷系数不太明显时,为了使因子载荷矩阵中系数向0-1分化,就需要对初始因子载荷矩阵进行方差最大旋转。第五步,运用Regression回归法,得到因子得分函数系数矩阵,计算出各地区三个公因子的得分;最后,按各公因子对应的方差贡献率为权数,算出因子综合得分。3、简要的分析过程KMO和Bartlett球形检验Bartlett球形检验可以看出,应拒绝各变量独立的假设,即变量间具有较强的相关性。,,,说明各变量间的信息的重叠程度可能不是特别的高,但还是值得尝试的。特征值、%,%(≥85%),因此选则前三个因子已经足够描述经济发展的总体水平。各变量的共同度各变量的共同度都在80%以上,因此这三个公因子对各经济指标的解释能力是比较强的。因子载荷矩阵可知原来设计8个变量来表示经济发展水平,经过因子分析后,只需用3个因子即可描述影响地区经济发展状况。运用Regression回归法,得到因子得分函数系数矩阵将三个公因子表示为8个指标的线性形式。因子得分函数为:F1=*X1+*X2+*X3+*X4-*X5-*X6+*X7+*X8F2=*X1-*X2+*X3-*X4+*X5+*X6+*X7-*X8F3=*X1+*X2-*X3+*X4+*X5+*X6+*X7+*X8SPASS计算出的三个公因子的得分,三个公因子分别从不同方面反映了我,但单独使用某个公因子并不能对各地区进行综合评价,因此按各公因子对应的方差贡献率为权数计算如下综合因子得分统计量:F=λ1/(λ1+λ2+λ3)*F1+λ2/(λ1+λ2+λ3)*F2+λ3/(λ1+λ2+λ3)*F3各省市综合因子得分情况