SPSS中的因子载荷矩阵：揭示经济发展关键指标

本资源主要聚焦于SPSS在因子载荷矩阵的应用，特别是在预测分析中的实际案例——私人汽车保有量的预测。首先，作者提到因子载荷矩阵是通过载荷系数来分析公共因子与指标之间的关联强度，例如在SPSS中，如表13-4所示，通过观察因子在各指标上的载荷值，可以理解哪些因子能代表区域的主要经济特征。在本例中，第一主因子表现出在六个指标上的强烈关联，这表明其反映了该地区的综合经济发展水平。 在进行汽车保有量预测时，数据集包括人均国内生产总值（GDP）、全社会消费品零售总额等关键经济指标。这些指标与私人汽车保有量密切相关，但由于指标众多且存在相关性，直接分析会很复杂。因此，利用SPSS的因子分析功能，可以将众多指标降维到少数几个公共因子上，通过分析这些公共因子与私人汽车保有量的关联，以简化预测模型并揭示潜在的趋势。 操作步骤包括： 1. 打开数据文件13-1.sav，确保所有变量的数据结构合理，如有必要进行调整。 2. 在SPSS中选择需要进行因子分析的变量，如X1、X2到X6，将它们添加到【Variables】列表框中。 3. 进行因子提取，通过设置参数，如选择适合的因子分析方法（如主成分分析或最大方差法），开始因子分析过程。 4. 分析完成后，查看因子载荷矩阵，识别出与私人汽车保有量关联最强的因子，这些因子可以作为预测模型的重要输入。 5. 接着，建立回归模型或者进行预测，将这些公共因子与私人汽车保有量的历史数据结合起来，以预测2008年该地区的私人汽车保有量。 通过这个过程，不仅可以了解私人汽车保有量与经济发展、居民收入等因素的具体关系，还能有效地预测未来趋势，为政策制定和商业决策提供依据。因子分析作为数据挖掘和统计建模的重要工具，在SPSS中发挥着关键作用，尤其是在处理大量相关变量时。