SPSS因子分析预测汽车保有量

本资源主要介绍了如何使用SPSS软件进行拟合曲线图的绘制和数据分析，特别是在汽车保有量预测中的应用。通过对某经济发达地区的数据进行分析，探讨了人均国内生产总值、全社会消费品零售总额等因素对私人汽车保有量的影响，并利用因子分析方法进行预测。 13.1 实例背景 汽车保有量的增长与经济发展密切相关，中国私人汽车市场在2006年已经显示出强劲增长势头。随着人均GDP的增加，私人汽车消费也迅速扩大。本实例旨在通过分析相关数据，预测2008年某经济发达地区的私人汽车保有量。 12.2 SPSS软件操作步骤 - Step01：打开数据文件 首先，需要打开包含相关统计数据的数据文件13-1.sav，检查变量定义是否正确，以便后续分析。 - Step02：因子分析 选取影响私人汽车保有量的变量，如人均国内生产总值、全社会消费品零售总额等（标记为X1、X2、...X6），进行因子分析。因子分析是一种统计方法，可以将多个相关变量合并为少数几个因子，以减少分析的复杂性。 - Step03：提取因子 在因子分析设置中，选择提取因子的方法，例如主成分法，设置旋转方式（如最大方差旋转），然后确定因子的个数。这有助于简化变量之间的关系，提高模型解释力。 - Step04：因子载荷矩阵 执行因子分析后，查看因子载荷矩阵，了解各个原始变量在提取的因子上的权重，即因子载荷。高载荷的变量对因子的影响较大，将对后续的预测起到关键作用。 - Step05：因子得分 计算每个观测值在新因子上的得分，这将作为分析的新变量，用于建立预测模型。 - Step06：回归分析 利用因子得分进行线性回归分析，构建预测模型，以因子得分作为自变量，私人汽车保有量作为因变量，评估各因子对私人汽车保有量的影响力。 - Step07：拟合曲线图 绘制实际数据的散点图以及Logistic回归方程的预测图，通过比较两者，评估模型的拟合效果。好的拟合度意味着模型能较好地反映实际数据的分布。 - Step08：结果解读与预测 根据回归分析的结果，确定影响私人汽车保有量的主要因素，然后利用模型进行2008年的预测。预测值应与实际情况对比，以检验模型的准确性和可靠性。 通过以上步骤，可以系统地分析影响私人汽车保有量的经济因素，并利用SPSS的统计功能进行科学预测，为政策制定和市场决策提供数据支持。