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spss相关性分析

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spss相关性分析

1、因子分析是研究从变量群中提取共性影子的统计技术，是将现实生活中多种相关和重叠的信息进行合作和综合，将原始的多个变量和指标变成较少的几个综合变量和综合指标的一种分析方法。通常是选出比原始变量个数少，能解释原来变量和综合指标的一种分析方法。通常是选出比原始变量个数筛，能解释原来变量的主要信息，以便浓缩数据的变量，即所谓的因子，可以用以解释资料的综合指标。

2、因子分析过程是对一个案例进行的最简单分析，虽然不能得到较满意的结果，但通过初步分析可以对研究的问题有一个初步的认识，对进一步的数据分析有很大的帮助。这里主要介绍SPSS因子分析的3个重要步骤：

3、因子提取：通过分析原始变量之间的相互关系，从中提交较少的因子。提取方法是利用选择本数据得到因子负荷矩阵。求解因子负荷矩阵的方法有很多，如主轴因子法等。使用因子负荷矩阵求解变量相关的矩阵的特征值，根据特征值的大小确定数量。

4、因子旋转：因子分析中的一个重要目的是对原始数据进行综合评价。利用因子提取方法得到的结果虽然保证了因子之间的不相关，但因子对变量的解释能力较弱，不容易解释和命名。通过因子模型的旋转变化，使公共因子的负荷和数更接近于1或0、使得到的公共因子对变量的命名和解释更加容易。进行正交换可以保证变换后各因子仍正交，但如果经过正交交换后对公共因子仍不能解释，可以进行斜交旋转变换。

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1、【摘要】OOOOO气候变化委员会第四次报告(IPCC,2007)指出“近50年全球气候变暖有超过90%的可能性是由人类活动引起的”,随着城市化进程的加快,城市规模迅速扩大,城市人口快速增长,城市建筑物逐渐密集,交通工具的广泛使用,导致空气中温室气体含量逐渐增加,气温的变化一定程度上受到城市化进程的影响。城市化发展水平与气温变化互为关联,一方面城市发展对区域气温产生影响,另一方面区域气温又制约着城市 […]