例4 主成分分析 全国分地区城镇居民生活水平综合分析
城市居民生活质量调查与分析
城市居民生活质量调查与分析目前，全球人口正以迅猛的速度向城市迁移，城市化进程日益加剧。
城市作为现代人们生活和工作的核心场所之一，其居民的生活质量成为社会关注的焦点。
为了更好地了解和改善城市居民的生活质量，进行一次城市居民生活质量调查是非常必要的。
一、研究方法针对城市居民生活质量，我们选取了两个重要的维度进行调查，包括物质生活和非物质生活。
在物质生活方面，我们通过调查居民的收入状况、住房条件、基础设施等指标来了解其物质生活水平。
在非物质生活方面，我们调查了居民的健康状况、教育水平、社交活动等指标来了解其心理和社会生活状况。
本次调查采取随机抽样的方式，选择了五个不同规模和发展水平的城市作为研究对象，分别是北京、上海、广州、成都和西安。
我们通过发放问卷调查的方式，收集了大量数据，并对数据进行统计分析和比较，得出了一些初步结论。
二、物质生活调查1. 收入状况收入水平是人们生活质量评估的重要指标之一。
调查结果显示，五个城市的居民平均收入水平从高到低依次是：北京、上海、广州、成都和西安。
这一结果与这些城市的经济水平和发展程度相符。
然而，也有很多居民的收入水平不高，对生活的满意度较低。
2. 住房条件住房是居民生活的重要部分，也是生活质量的重要组成部分。
调查显示，北京和上海的居民在住房条件上相对较好，有较高的生活质量。
广州、成都和西安的居民的住房条件相对较差，对生活质量的满意度较低。
因此，改善住房条件对于提高居民的生活质量至关重要。
3. 基础设施城市的基础设施建设对居民生活质量影响深远。
调查发现，北京、上海和广州在基础设施建设上相对较好，居民的日常生活便利程度较高。
成都和西安在基础设施建设上还有待提升，居民对生活的满意度相对较低。
三、非物质生活调查1. 健康状况健康是人们追求高质量生活的基本条件之一。
调查显示，居民的整体健康状况较好，但存在一些常见健康问题，如亚健康状态和慢性疾病。
此外，城市居民的健康管理意识和健康生活方式需要进一步提高。
运用主成分分析对各地区城市的综合经济发展进行评价
学校贺州学院姓名黎于华学号 1310515013 班级 13统计指导老师韦师摘要改革开放以来，随着经济的高速发展，我国经济取得了举世瞩目的较快增长。
然而，不同地区之间的水平和支出结构仍存在较大差异。
本文通过选取反映城市发展的大部分主要指标，运用主成分分析方法对全国30个大城市进行比较和分析，用以反映出各地区经济综合发展方面存在的差异。
通过选取主成分对经济指标的累积贡献率保证在85％以上的变差信息体现在综合评分中，使评价结果真实可靠。
关键字：主成分分析；贡献率；经济指标评价1、研究背景近年来全国各大城市都在飞速发展，但是全国各地的发展存在较大差异，各地的人们生活水平直接反映了该地区的经济发展水平。
针对这个问题我们找到一组我国大城市的数据，并运用主成分分析法对这些数据进行了分析，以了解各地区的经济发展水平。
每个城市的经济发展结构都不同，那我们如何评价各大城市的发展成果呢？全国各地人均消费水平的统计至少应该有两方面的意义。
其一，是真实反映各地老百姓的生活水平；其二，了解各地区的经济发展水平，为相关部门制定政策作参考价值。
主成分分析是考察多个定量（数值）变量间相关性的一种多元统计方法。
它是研究如何通过少数几个主分量（即原始变量线性组合）来解释多变量的方差——协方差结构。
具体地说，是导出少数几个主分量，使它们尽可能多地保留原始变量的信息，且彼此间不相关。
主成分分析常被用来寻找判断某种事物或现象的综合指标，并给综合指标所蕴藏的信息以恰当解释，以便更深刻地解释事物内在的规律。
2.模型的建立2.1、主成分分析的基本思想主成分分析也称主分量分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。
主成分的数学模型一般为假设有n个样本，每个样本测得p项指标（p<n）。
由于这p项指标之间往往具有相关关系，且每个样本各指标取值的单位和数量大小不同，使我们较难利用这p 项指标的信息区别这n 个样本。
因此，如何从这p 项指标中找出少数几个综合指标，使它们尽可能多地反应各项指标的信息，而且彼此之间不相关，这就成为一个重要的问题。
对我国各地区人民的生活水平的综合评价
崔朦学号：2010710103 统计三班我国各地区人民生活质量水平的综合分析摘要：对全国31个省市自治区居民生活水平进行了排序和分析一个地区的发展水平能直接影响到当地人民生活质量水平的提高，分析地区的发展能够更加深入了解人民的生活质量水平，有着重要的意义。
对于全国31个省份及其直辖市，选取12个反映地区发展水平的指标，通过熵法分析实现对数据的降维，从而对人们的生活质量水平做出评价，并针对31个省份及直辖市的地理，人文等各种差异，得出提高人民生活质量水平的结论和建议。
改革开放50多年来，我国居民生活水平提高很快，但各地区经济发展存在着不平衡，居民生活水平也存在着明显的差异。
衡量生活水平的高低通常运用恩格尔系数这个重要指标，它是根据熵法分析，即食物支出在总支出中所占的比例。
熵法定律是根据经验数据提出的，是在假定其他一切变量都是常数的前提下才适用的，因此在以恩格尔系数衡量生活水平高低时，还应当考虑到城市化程度、食品加工、饮食业和食物本身结构变化等因素，它们都会影响家庭食物支出发生变化。
同时仅仅以恩格尔系数来衡量居民生活水平也显得有失偏颇。
鉴于此，本文熵法的综合评价方法，根据2011的年统计年鉴。
关键词：生活质量水平熵法综合评价数据采集：根据数据的全面性，可比性，独立性，可得性，我们选用了反映发展水平的2010年各地区的城镇居民人均可支配收入X1(元), 农民人均纯收入X2(元), 人均地区生产总值X3(元), 农民人均生活消费支出X4(元) , 失业率X5(%),参保人数(万人)X6 (万人), 住房面积X7(平方米/人), 居民消费价格指数X8, 总人口(万人)X9, 社会消费品零售总额比上年增长X10(%),各地区农村居民家庭人均纯收入X11(元), 交通和通讯X12，文教娱乐用品及服务X13。
31个地区的数据来源于国家统计局网站数据库。
分析方法――熵值法一. 基本原理熵是源于热力学的一个物理概念，后由申农(C.E.Shannon)引入信息论，现已广泛运用于社会经济等领域。
基于主成分分析的我国各地区经济发展水平综合评价
具有生命 力 的品牌 ， 加强 企业 营销语 言 的传 达力 以企业 形象 为基 本沟通 工具 ， 建立 长远价 值 的整 体形象 。 综合 运用整 合营销 通 ， 使 沟通 由平 面转 为立 体 ， 销售 体验 、 将 良好完 善 的售后 服务 等增 值 价值 入 营销环 节 ， 加深 最终 消费者 的消费 体验 ， 使其 成 为建 材市
镇 居 民人 均 可 支 配 收 入 （ ）Ｘ８ 农 民人 均 纯 收 入 （ ）Ｘ 一 民 元 ； 一 元 ；９ 居
态。针对地 区经济发展不平衡 问题 ， 国家相继制定一系列 区域 发展 战略 ， 包括 ： 西部 大开发 、 振兴 东北地 区等 老工业基地 、 推进 中部 地 区崛起 以及 支持东部地 区经济开放 等战略 。为 了促 进各地 区协调
场 品牌 的 忠 实 客 户
的需 要 为 出 发 点 的 意 识 。建 材 企 业 还 可 以 根 据 顾 客 得 不 同 需 求 ，
为 之提供具 有较强 的针对性 和时效性 的特定 的产 品和服务 。 依靠完整 的营销 方 略 ，企业 不仅仅 可 以满足现 存的需 求 ， 同
时 也 可 以 克 服 传 统 建 材 市 场 调 研 中 存 在 的 被 动 性 、 后 性 和 片 面 滞 性 ， 目前 销 售 产 品 的 购 买 情 况 和 满 意 度 作 出 分 析 调 查 ， 及 时 对 以
ＦＮ Ｎ Ｉ Ａ ＣＥ＆ Ｅ ＯＮ Ｃ ＯＭＹ 金 融 经 济
基 于主成分分析 的我 国各地 区 经济发展水 平综合评价
口 王 甜 甜
摘 要 ： 国 幅 员 辽 阔 ， 是 由 于 历 史 发 展 、 源 禀 赋 、 然 条 我 但 资 自 家 级 综 合 配 套 改 革 试 验 区 ， 定 不 同 的 战 略 目标 、 能 和 任 务 。 设 功 在 国 家 政 策 支 持 及 地 方 政 府 不 断 努 力 下 ，ｏ ８年 ： 年 我 国 ２ｏ 半
城镇居民消费水平的分析报告
城镇居民消费水平的分析报告随着经济的发展和人民生活水平的提高，城镇居民的消费水平也呈现出快速增长的趋势。
本篇报告将对城镇居民消费水平进行分析，旨在了解其现状、特点以及对经济发展的影响。
一、城镇居民的收入状况城镇居民的收入是影响其消费水平的主要因素之一。
根据最新的统计数据显示，城镇居民的平均收入呈现逐年增长的趋势。
这主要得益于经济的持续发展以及政府实施的一系列扶持政策。
二、消费结构的变化随着人们生活水平的提高，城镇居民的消费结构也发生了明显的变化。
传统的农产品消费逐渐减少，而对于生活品质和文化娱乐方面的消费需求则日益增长。
例如，人们对于高品质的食品、健康保健品和旅游度假等方面的消费有了更高的要求与关注。
三、消费水平的地区差异消费水平在不同的地区存在着明显的差异。
一线城市由于经济发达、就业机会多以及高薪岗位的集中，其居民的消费水平通常较高；而二三线城市由于相对较低的物价和生活成本，则其消费水平相对较低。
此外，东部沿海地区消费水平相对于中西部地区也更高。
四、消费习惯的改变城镇居民的消费习惯也在逐渐改变，表现为线上消费的普及和消费方式的多元化。
电子商务的快速发展使得居民可以在家通过网络购物满足各类需求。
同时，线下消费也逐渐向多样化和个性化的方向转变，如休闲娱乐、个性化定制等。
五、消费对经济发展的影响城镇居民的消费对经济发展起到了重要的推动作用。
消费增长不仅刺激了各行业的发展，也促进了就业的增加。
在消费需求的推动下，企业不断创新，推出更多符合消费者需求的产品和服务。
同时，消费也促进了投资的增加，从而推动了经济的持续增长。
综上所述，城镇居民消费水平呈上升趋势，与收入状况、消费结构、地区差异、消费习惯等因素密切相关。
随着人们生活水平的提高和消费观念的改变，城镇居民的消费需求也将不断演变和扩大。
在决策制定者和企业的共同努力下，进一步提高城镇居民的消费水平，将有助于促进经济的可持续发展。
主成分分析法在我国居民生活质量状况_多元统计分析报告
《多元统计分析》课程设计报告学生:峰学号：090090鹤090 学院: 理学院班级: 数学0题目: 主成分分析法在我国居民生活质量状况综合评价中的应用指导教师：辰职称: 教授红讲师2012 年 12 月 7 日一、问题分析1.1 问题及背景人均GDP达到1000美元，标志着我国居民生活水平迈上了一个新台阶，我国经济步入了一个崭新的发展时期。
然而，我国地域辽阔，人口众多，地区间经济发展很不平衡，城乡差距明显，经济发展的非均衡性已经严重威胁到我国经济的持续、健康发展。
若不妥善处理，将会成为制约我国经济发展的瓶颈因素。
事实上，东、中、西部地区的经济发展差距已是众所周知，并引起中央政府和有关部门的广泛重视。
但在地区间经济发展差距的背后，东、中、西部地区居民的生活质量究竟存在着多大的差距却鲜为人知。
随着生产力水平的不断提高，我国居民生活水平不断提高，生活质量也在不断改善。
但是，受各地生产力发展水平不平衡的影响，我国各地居民的生活质量也表现为不平衡。
利用主成分分析法对我国31个省市、自治区居民的生活状况进行评价分析。
为全面分析各地居民生活状况，可选取如下指标体系进行反应：职工人均工资、人均居住面积、城市人均用水普及量、城市煤气普及量、人均拥有道路面积、人均绿地公共面积、批发零售贸易商品销售总额、旅游外汇收入。
对我国居民生活质量问题的研究不仅是社会经济发展的客观要求,也是我国全面建设小康社会的迫切需要城市居民生活质量的评价体系，是依据中国城市居民生活的特征，并参阅国外生活质量评价研究的大量成果后构建的，集中体现了研究者的专业知识和对生活质量评价体系的理论构思，具有主观色彩，因此，有必要对理论遴选的评价指标进行隶属度分析、相关分析和辨别力分析等实证筛选，以增强评价指标的科学性、合理性和可操作性。
1.2 数据图1数据来源：《中国统计年鉴2009》二、主成分分析方法基本原理2.1 主成分分析定义主成分分析也称主分量分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。
基于主成分分析的我国各地区经济发展水平综合评价(2)
基于主成分分析的我国各地区经济发展水平综合评价摘要我国幅员辽阔，但是由于历史发展、地理位置、自然条件、人口、政策等因素影响，各地区经济发展水平存在很大差异。
本文通过建立我国各省、直辖市、自治区社会经济发展的综合评价指标体系，运用主成分分析方法，计算出各地区经济发展水平的综合得分，得出综合排名，并对结果作出分析，提出相应的建议对策，旨在促进区域共同发展。
关键词：经济发展水平；主成分分析法；对策AbstractChina area is very large，but because of the historical development , geographical location, natural conditions , population, policy and other factors, there is a big difference in the level of economic development of the region. This article through the establishment of a comprehensive evaluation system of provinces, municipalities and autonomous regions of socio-economic development , the use of principal component analysis method to calculate the level of economic development in all regions composite score , ranking results , and to analyze the results ,make recommendations measures to promote common development of the region.Keywords : the level of economic development；principal component analysis ；countermeasures引言地区经济发展是指一个地区从贫困、落后的状态向经济及社会生活现代化发展的过程。
用主成分分析方法对我国33个省会城市的宜居性进行评价
用主成分分析方法对我国33个省会城市的宜居性进行评价摘要：合理、全面、科学的评价及分析我国33个省会城市宜居水平对于中国的经济发展起到了决定性的作用，本文利用主成分分析法，对33个省会城市的综合评价值进行分析，并做出综合评价，最后在综合评价基础上对我国相对不够宜居地区给出相应的对策建议。
关键词：主成分分析；宜居性一、引言省会城市的宜居性是体现一个国家在相关地区的重要体现，在我国社会经济高速发展进程中，各个省会城市一直是该地区经济和社会生活水平的代表。
因而，分析评价全国32个省会城市的宜居水平，无论是对不同地区宜居水平进行比较，还是对国家如何制定相关民生政策都具有十分重要的意义。
二、主成分分析法1、主成分分析的基本思想：主成分分析是采取一种数学降维的方法，找出几个综合变量来代替原来众多的变量，使这些综合变量能尽可能地代表原来变量的信息量，而且彼此之间互不相关。
这种将把多个变量化为少数几个互相无关的综合变量的统计分析方法就叫做主成分分析或主分量分析。
主成分分析所要做的就是设法将原来众多具有一定相关性的变量，重新组合为一组新的相互无关的综合变量来代替原来变量。
2．主成分分析法的优势：主成分解释了原始变量的全部方差，无方差损失；在唯一性方面，主成分分析不存在因子旋转，主成分是唯一的；在现实生活应用方面，主成分侧重信息贡献、影响力综合评价。
三、主成分分析方法对我国33个省会城市的宜居性进行评价在对33个省会城市的宜居性进行评价时，往往会涉及到很多公共设施水平指标。
为了简化分析，突出重点，我们可以从原始数据中提取主成份。
本文所选取的数据来自《中国统计年鉴》，指标的选取参考了《中国统计年鉴》中统计指标的设置。
共选取了反映城市宜居性的6个指标，其中：6个城市公共设施水平指标分别为：X1——人均居住面积（平方米）X2——城市煤气普及率（%）X3——每万人拥有公交车辆数（台）X4——人均拥有铺装道路面积（平方米）X5——人均公共绿地面积（平方米）X6——每万人拥有公共厕所数（个）图表1 我国35个中心城市的6个：城市公共设施水平数据[1]城市人均居住面积城市煤气普及率每万人拥有公交车辆数人均拥有铺装道路面积主成分分析在SPSS中的具体操作步骤1. 1对数据进行标准化处理把从统计年鉴得到的数据按照要求导入到spss17.0中。
基于主成分分析的我国城镇居民生活消费支出的研究模板
基于主成分分析的我国城镇居民生活消费支出的研究陈忠磊，吴川东，杨礼锚，邓雍，黄廷朗（20122211012011,62,49，47，12）摘要：我国城镇居民的消费性支出在逐步提高的同时，不同地区之间的消费水平和支出结构仍存在较大差异。
全国各地的城镇居民生活消费的分布规律可以反映近年来在城镇化进行中各地居民的生活水平情况，通过选取相关的消费性支出指标，利用SPSS软件，对2012年我国31个省、市、自治区城镇居民家庭平均每人全年消费性支出的分布规律进行聚类分析和主成分分析，并进行了主成分得分综合排序，找出各地区城镇居民在消费性支出方面存在的差异，并提出相应缩小差异的建议。
关键词：消费性支出；聚类分析；主成分分析；综合评价近年来，随着我国经济的快速发展,城镇居民的收入不断增加，并且在国家连续出台住房、教育、医疗等各项改革措施和实施“刺激消费、扩大内需、拉动经济增长”经济政策的影响下，我国各地区城镇居民的消费支出也强劲增长，消费结构发生了巨大的变化，结构不合理现象也得到了一定程度的调整。
但是，由于各地区的经济发展不平衡及原有经济基础的差异，人民收入水平不同，各地区城镇间的消费性支出结构仍存在着明显差别。
为了进一步改善消费结构，正确引导消费，缩小消费性支出的地区差异，提高我国城市居民的消费水平和生活质量，有必要考察我国各地区城镇居民的消费性支出结构之间的异同并进行考察及系统分析研究，以期发现特点和规律，从宏观上把握各地区城镇居民的消费现状和不同地区消费水平的差异，为提高我国各地区消费水平和谐增长提供决策依据。
因此客观、准确、有效地分析这些地区差异具有重要的理论和实践指导意义。
为了研究全国各地区城镇居民人均年消费性支出的差异性和相似性，本文选取了全国31个省市自治区的相关数据，基于聚类分析、主成分分析等多元统计分析方法，运用SPSS 软件进行研究。
1主成分分析模型主成分分析是将多指标化为少数几个综合指标的一种统计方法，是由Pearson提出，后来被Hotelling发展起来的。
城乡居民消费水平的分析
城乡居民消费水平的分析随着中国经济的不断发展，城乡居民消费水平逐渐提高。
尽管城乡居民消费水平存在差异，但总体上实现了一定程度的平衡。
本文将从收入水平、消费结构和消费习惯等方面对城乡居民消费水平进行分析。
首先，收入水平是决定城乡居民消费水平的重要因素之一、一般来说，城市居民的收入明显高于农村居民。
城市就业机会多，工资水平相对较高，而农村则主要以农业为主，农民的收入较为有限。
因此，城市居民的消费水平相对较高，有更多的机会和能力享受高品质的商品和服务，而农村居民的消费水平相对较低。
其次，消费结构也是城乡居民消费水平差异的一个重要方面。
根据国家统计数据，城市居民消费主要集中在食品、教育、医疗、住房以及娱乐等方面。
相比之下，农村居民的消费主要集中在食品、衣物以及基本生活用品上。
这也表明了城乡居民在消费品种和品质上存在一定的差异。
城市居民更注重身体健康、教育和文化娱乐等方面的消费，而农村居民的消费则更加务实。
此外，消费习惯也是造成城乡居民消费水平差异的重要原因之一、由于城市居民生活节奏较快，消费习惯相对更加现代化。
他们更倾向于线上购物、外出用餐、旅游等消费方式。
而农村居民由于生活方式和生活环境的限制，更多采取传统的消费方式，如自给自足、自家加工和自家生产等。
这种差异导致了消费观念和方式的不同，也影响了消费水平的差异。
综上所述，城乡居民消费水平的差异主要受到收入水平、消费结构和消费习惯等方面的影响。
虽然城乡居民的消费水平存在一定的差异，但随着中国经济的不断发展和社会进步，城乡居民消费水平之间的差距正在逐渐缩小。
社会调查报告城市居民生活水平分析
社会调查报告城市居民生活水平分析社会调查报告：城市居民生活水平分析近年来，随着城市化进程的不断推进，人们对于城市居民的生活水平越来越关注。
社会调查是评估城市居民生活水平的一种重要方法。
本文将依据一份最新的社会调查报告，对城市居民的生活水平进行分析，旨在更加客观地了解他们的生活状况，并提出改善生活质量的建议。
第一部分：调查背景与方法本社会调查报告采用了问卷调查的方法，样本包括来自10个不同城市的居民。
在样本选择方面，我们充分考虑了城市大小、地理位置、经济发展水平等因素，以确保结果的代表性和可靠性。
调查内容包括住房条件、收入水平、教育程度、医疗保障、交通便利度、社会关系等多个方面，以全面反映城市居民的生活状况。
第二部分：住房条件与环境住房是城市居民生活的基础，对于他们的居住环境和居住品质有着重要影响。
调查显示，大部分城市居民享有较好的住房条件，超过70%的受访者居住在宽敞明亮的房屋内。
然而，一些中小城市的部分居民仍面临住房面积较小、环境较差等问题。
此外，调查还发现，城市居民对于居住环境的满意度普遍较高，但也有一定比例的人对噪音污染、空气质量等问题表示不满意。
第三部分：收入水平与物质生活收入水平是评估城市居民生活水平的重要指标之一。
本次调查显示，城市居民的收入水平整体较高，大部分调查对象表示满足于目前的收入状况。
然而，一些低收入群体仍然面临经济拮据的困境，特别是一线城市和发展较慢的地区。
此外，尽管城市居民整体符合物质生活需求，但在一些城市中，高房价和物价上涨等问题依然存在，给部分居民带来了压力。
第四部分：教育程度与人力资本教育程度是评估城市居民生活水平和发展潜力的重要因素。
调查结果表明，城市居民整体受教育程度较高，超过60%的受访者具备大学本科及以上学历。
教育程度的提高不仅提升了居民的综合素质，也为他们提供了更多的就业机会和发展空间。
然而，一些相对欠发达的地区仍存在教育资源不足、教育机会不均等问题，需要加大投入，提高教育公平性。
主成分分析在区域农民生活水平评价中的应用
设 ， ， …
为原 有的Ｐ 指标， 如 性 合： ＝ 个 考虑 下线 组 ∑％
｝ －１
（＝ ， … ， ）为 新 指 标 。 ｉ １２ ｐ
的 样 本 方 差
Ｖｒ ａ
＝
协 方 差
Ｃｙ ， ） 见４（ １ ， ，） 希望用较少新指标代替原来的 Ｐ ｏ（ ＝ Ｊｊ ， … ｐ。 ＝２ 个指标，就
要 求 它 们 含有 尽 可 能 多 的原 指 标 信 息且 互 不 相 关 指 标 中信 息量 的大 小通 常 用 该 指 标 的 方 差 来计 量 ，方 差 越 大 ， 信 息 含 量 就 越 大 ， 反 之 则 越 小 。
０ １７ ８ Ｌ ７０
㈣ ６ ８ ｘ ３
ｘ ４
ｘ Ｇ
ｘ ７
［ 关键词】 消费支出
主成分分析
指标体 系选取 了具有代表 性的各区域 能反映农 民每人平 均生 活消 费支 出的八
Ｏ 引言 、
主 成 分 分 析 是 一种 常 用 的 多元 统 计 分 析 方 法 ， 相 对 于 其 他 统计 学 方
法， 它更强调用数据本 身来指导分析过程 ， 而不是依 赖于事先给 定的某些 假 设 。其 主 要 目的是 希 望 用 较 少 的 变 量 去 解 释 原 始 资料 中 的 大 部 分 变 量 ， 期望能将许 多相关性相对很高变量转化成彼此相独立 的变量 ， 能从中选取 较原始变 量个数少而且能解释大部分资料 中的变量 的几个 新变量， 也就是 所谓的主成分 ， 而这几个主成分也就是成为用来解释 资料 的综合性指标 。 生 活 消 费 指 标 体 系 是 描 述 和 度 量 国 民 生 活 水 平 的现 状 特 征 和 变 化 趋 势 的 ， 一 个 指 标 都 从 不 同 的 层 次 、 面和 方 位 反 映 了 人 民生 活 水 平 的 某 每 侧 局部的特征 ， 各指标之间既相互独立， 又相互关联 ， 如果仅仅 单项比较或 简单叠加 ， 都难 以准确 、 全面地综合反映人 民生活消 费水平 的客观 实际， 本 文将应用 主成分分析法对农 民生活消 费支 出指标体系 中各单项指标 的原 始 数据进行 加工 、 整理和分析 ， 提取 出指标群 中具有表征 意义的少数特 征 指标 ， 改善和简化观测系统， 从而实现对 各区域农民消费水平 的综合 分析、 比较 和 评 价 。 １实证研究方法设计 、
我国城镇居民生活水平分析
重 庆 市 ６ ２ ８ ９ １ １
三、 结 论 和 建 议
差贡献率 为 ８ ４ ． ９ ％。
地 区
Ｆ 排 名 地 区 Ｆ 排 名
地 区
Ｆ 排 名
上海 市 １ ２ ７ ６ ５ １ 湖南 省 ５ ７ ７ ０ １ ２
北 京 市 １ １ ２ ３ ６ ２ 湖 北 省 ５ ７ ３ ８ １ ３
云南省 ５ ４ ４ ５ ２ ２
表 １
需 求也 是在不断的变化。最开始是为了生存需求而追求物质方 面 的东西 ， 后来 当生存需求得 到满 足后 ， 又开始 了一个更高层次 的需 求， 那就是对精神生 活的追求 。如对娱乐 享受 和知识 的追求 。因 而生活水平是对人们 的物质生活和精神生活 的一个综合 反应 。它 不仅包括人们 的收入水平和消费水平 ， 也包括受教育程度 、 娱 乐享 受以及养老保险 、 医疗保 险等其 他因素。 根据生活水平 的基本概 念 ， 本文选取 了 以下 ９个指标 ： Ｘ１ ： 人 均可支配收入 （ 元） ， ： 居 民消费水平 （ 元） ， Ｘ： 恩格 尔系数 ， ： 每百户汽车拥有量 （ 辆） ， ： 每百户 电脑拥有 量 （ 台） ； ： 人 均文 化娱 乐支 出（ 元） ， ） （ ７ ： 就 业率 ， ： 养 老保 险率 ， ： 医疗保 险 率。 这几个指 标都与居 民的生活 水平息息相关 ， 能较 好的反应居 民的 生活水平 。 二、 数 据 获得 及 处 理 本文 的数据来 源于《 中国统计年鉴 ２ ０ １ ２ ） ） ， 经过简单 的初步加 工后使用统计 软件 Ｓ Ｐ Ｓ Ｓ １ ６ ． ０进行 因子 分析 。首 先对所 选取 变量 进行 ＫＭＯ和 Ｂ ａ ｒ ｔ ｌ ｅ ｔ ｔ ’ Ｓ检验 ， 看其是 否适合 因子分析 ， 本文 所选 取 变 量 的 ＫＭ Ｏ 统 计 量 为 ０ ． ７ ７， Ｂａ ｒ ｔ ｌ ｅ ｔ ｔ ’ ｓ检 验 的 Ｓ ｉ ｇ＝０ ， 表 明 变 量之 间存在一定 的共 同因素 ， 可 以用来做 因子分析 。 其次是 因子提取 ， 所使用 方法 为主成分 分析法 。根据 累计方 差贡献率 ８ ０ ％ 的原 则 ， 提取 了前 ３个公 共 因子 。这 ３个公共 因子 解释方差 占总方差 的百分 比分别 为 ６ １ ％。 １ ３ ． ５ ％和 １ ０ ． ３ ％， 累计方
我国主要城市人民生活水平评价
基于主成分分析的我国主要城市人民生活水平评价——以辽宁省为例摘要在实际应用中，为了全面地分析问题，通常要考虑众多相关变量。
为了将问题简化，人们利用降维的思想，提出并形成了主成分分析. 主成分分析法是利用降维的思想，在保留原始变量尽可能多的信息的前提下把多个指标转化为几个综合指标的多元统计方法.本文基于2018年辽宁省年鉴数据，选取影响城市综合实力的若干个指标并建立相应的评价体系，运用主成分分析的方法对辽宁省几个典型的地级城市的综合实力进行定量分析，并对它们的发展状况做一个综合评价. 同时，着重分析影响各地区经济发展的因素，提出相应的对策，为决策者提供参考依据，也为全省经济全面、协调和可持续发展提供理论基础.关键词：主成分分析；城市综合实力；综合评价；主成分；水平；评价一、前言（一）研究背景改革开放以来，随着经济快速发展，我国城镇化率由1978年的17.9%提高到2017年的52.6%。
根据人口学的纳瑟姆曲线，当城市化超过30%时，国家将进入城市化高速发展阶段。
1996年，我国城镇化率达30.48%，近16年以年均1.4%的速度增长。
党和政府在十九大上继续提出，新型城镇化是推动经济持续健康发展的最大潜力。
国外城市化早期直接动力来自于工业革命背景下工业部门对劳动力的大量需求和对聚集效应的追求，城市化与工业化相伴而生，从农村到城市出现稳定的移民流。
在城市化过程中，人口和土地产权等要素是自由流动的，整个过程是内在动力驱动城市化的推进，政府并没有利用行政手段进行整体规划，只是在出现问题时适当引导和干预。
而我国，50年代国家为了完成工业原始积累，将农民束缚在土地上，以保证城市农产品的供给和城市就业的稳定，设置了城乡户籍制度，实际客观上使中国走上了一条限制城镇化发展的道路。
改革开放以后，允许人口自由流动，一定程度上促进了城镇快速发展[1]。
但如今，未放开的户籍制度以及户籍制度下的福利分配制度限制了城镇化的进一步发展。
城市居民生活水平调查
城市居民生活水平调查根据您的要求，以下是关于城市居民生活水平调查的文章。
城市居民生活水平调查近年来，城市化进程加速，越来越多的人选择居住在城市中。
城市作为人们生活的舞台，其居民的生活水平成为社会关注的焦点。
为了解城市居民的生活状况，本文进行了一项生活水平调查，旨在揭示城市居民的生活水平及其对城市发展的影响。
一、调查背景本次调查选择了10个不同规模的城市，分别代表东、中、西部地区以及不同经济发展水平。
通过随机抽样，确定了600名城市居民作为调查样本。
调查包括了居民收入状况、教育和医疗资源、居住条件、交通状况以及生活满意度等多个方面。
二、居民收入状况调查显示，城市居民的收入水平呈现一定差异。
约有30%的居民收入在5000元以下，40%的居民收入在5000-10000元之间，20%的居民收入在10000-20000元之间，仅约10%的居民收入超过20000元。
这表明大部分城市居民的收入水平还较为可观，但不容忽视存在的收入差距。
三、教育和医疗资源调查发现，城市居民在教育和医疗资源方面普遍享受较好的条件。
近90%的居民能够就近接受良好的教育资源，优质的学校和高水平的师资队伍使得城市居民的子女教育受到良好保障。
同时，城市医疗资源相对丰富，医院和诊所设施较为完善，居民容易获得高质量的医疗服务。
四、居住条件调查显示，城市居民的居住条件多样，但整体来看，居住环境相对较好。
约60%的居民居住在较为宽敞的住宅区，周边环境优美，交通便利，生活设施齐全。
然而，也有约20%的居民生活在狭小的空间中，居住环境较为拥挤，对生活质量造成一定影响。
五、交通状况调查表明，城市居民面临着交通压力。
约30%的居民表示他们每天在通勤上花费的时间超过1小时，交通拥堵成为制约城市居民生活质量的重要因素。
随着城市交通设施的不断完善和交通管理的精细化，相信城市交通状况将逐渐改善。
六、生活满意度调查显示，大部分城市居民对自己的生活水平比较满意。
超过70%的居民表示他们对自己的生活感到满意，认为城市给予了他们更多的机会和选择。
中国的城乡居民生活水平
中国的城乡居民生活水平随着中国经济的飞速发展，城乡居民生活水平的不断提高成为了一种普遍现象。
城乡之间的差距逐渐缩小，人们的物质和精神需求得到了更好的满足。
本文将从收入、居住条件、教育和医疗保健四个方面来探讨中国城乡居民生活水平的提高。
一、收入无论是城市还是农村，居民的收入都在不断增加。
城市的工资水平相对较高，人们通过工作获得更多的收入。
农村居民则通过农田种植、养殖等农业活动来增加收入。
此外，农村居民还可以通过务工等方式来增加自己的收入。
总体来说，中国居民的平均收入在不断提高，这使得人们能够购买更多的商品和享受更多的服务。
二、居住条件城乡居民的居住条件也在不断改善。
城市的房屋建设不断发展，高楼大厦、现代化住宅不断涌现。
城市的基础设施也在不断完善，交通、供水、供电等都更加便利。
农村的居住条件也在改善，不少农民选择翻建房屋，住房面积和质量得到了提升。
此外，农村的基础设施建设也在积极进行中，道路、桥梁等的建设进一步方便了农民的生活。
居住环境的改善有助于提高人们的生活质量和幸福感。
三、教育中国的教育水平不断提高，城市和农村的教育资源也越来越丰富。
城市的学校设施更加完善，教师队伍素质也更高。
同时，城市居民可以选择更多的教育培训机构来提高自己的学习能力。
农村的教育也逐步得到了改善，学校条件在不断提高，教师队伍也在扩大。
此外，教育信息化也在农村推进，农村的学生可以通过互联网接触到更多的学习资源。
教育的发展使得城乡居民都能够享受到更优质的教育，提高了人们的文化素养和综合能力。
四、医疗保健随着医疗技术的不断进步，中国的医疗保健水平也在提高。
城市的医院设施更加先进，医疗资源更加充足。
同时，城市居民可以享受到更多的医疗服务和高质量的医疗资源。
农村的医疗也在改善，农村的卫生保健站设立较多，医生队伍也在增加。
此外，农村的医疗设备逐步更新，一些基本的医疗器械和药物可以在农村得到较好的提供。
医疗保健的改善有助于提高居民的身体健康水平，增加人们的生活幸福感。
城市居民生活水平评估
城市居民生活水平评估近年来，随着经济的发展和城市化进程的加速，城市居民的生活水平也得到了长足的提高。
本文将对城市居民的生活水平进行评估，并综合考虑物质生活、公共服务、社交环境等方面的因素。
一、物质生活水平物质生活水平是评估城市居民生活水平的重要指标之一。
城市居民的物质生活水平主要通过收入、财富和消费水平来衡量。
首先，城市居民的收入水平持续增长。
随着经济的发展，城市居民的就业机会增多，工资水平逐渐提升。
此外，随着社会福利制度的完善，城市居民享受到了更多的社会保障，提高了他们的生活质量。
其次，城市居民的财富积累也相应增加。
房产、车辆等资产的增值使得城市居民的财富水平提高，进一步促进了他们的消费能力。
最后，城市居民的消费水平大幅提升。
高品质的商品和服务不断涌现，可以满足城市居民多样化、个性化的消费需求。
从日常的衣食住行到文化娱乐、旅游度假，城市居民的物质生活水平得到了有效提升。
二、公共服务水平公共服务水平是评估城市居民生活水平的另一个重要指标。
城市居民对于公共设施、教育医疗等基本服务的获得情况直接影响着他们的生活质量。
首先，城市的基础设施得到了巨大改善。
交通设施、通信网络等的完善使得居民出行更加方便快捷，信息交流更加便利。
其次，教育和医疗服务得到了提质扩容。
城市各级各类学校和医疗机构数量不断增加，教育和医疗资源的分配更加均衡。
居民们享受到了更好的教育和医疗保障。
此外，城市的社区、文化设施也在不断完善。
公园、图书馆、博物馆等文化设施的建设给居民提供了丰富多样的休闲娱乐选择，社区活动的举办也丰富了居民的社交生活。
三、社交环境质量城市居民的社交环境质量对于生活水平的提高同样起到了重要的作用。
社交互动、人际交往等方面的因素直接影响着居民的幸福感和融入感。
首先，城市居民的社交圈子不断扩大。
城市中人们的接触面更广，社交机会也更多。
各类社交活动的举办、社交平台的兴起使得人们更容易结识到志同道合的伙伴，培养了新的友谊和亲密关系。
城市居民生活水平调查报告
城市居民生活水平调查报告概述本调查报告旨在对城市居民的生活水平进行系统化的调查和分析。
通过此报告，我们希望了解城市居民的生活水平现状、面临的问题以及可行的改善措施，从而为城市的发展和居民的福祉提出建议和倡议。
一、引言随着城市化进程的加快和经济的快速发展，城市居民的生活水平成为人们关注的焦点之一。
调查报告将通过统计数据、实地访谈和问卷调查等方式，全面分析城市居民的生活水平。
二、城市居民收入水平收入是衡量生活水平的主要指标之一。
调查显示，城市居民的平均收入水平在不断提高，但是收入差距也在不断扩大。
高收入群体享受着更好的教育、医疗和社会资源，而低收入群体则面临着较大的经济压力。
三、居住条件居住条件是人们日常生活的基础，也是评估生活水平的重要方面。
调查显示，城市居民的居住条件普遍改善，但同时也存在一些问题。
一方面，高房价导致居住成本增加，很多居民难以承担高额的房屋负担；另一方面，城市中的单位住房和老旧小区仍存在着不少问题，如设施陈旧、管理不善等。
四、教育与人才培养教育是城市居民生活质量提高的重要保障。
调查发现，城市教育资源相对较丰富，学校数量增多，师资力量也逐渐增强。
但是，教育资源配置不均衡，一些优质教育资源集中于部分热门学校，导致其他学校教育质量相对较低。
此外，城市居民普遍认为传统的应试教育过于注重分数，缺乏对学生的综合素质培养。
五、医疗与健康保障城市居民的健康状况是生活水平的重要组成部分。
调查显示，城市医疗资源相对较为充足，多级医疗体系逐渐建立，医疗技术和服务质量也有所提升。
然而，部分居民反映基层医疗服务不够完善，医疗费用过高，导致一些居民对医疗保障仍有顾虑。
六、就业机会和职业发展就业机会和职业发展是城市居民提高生活水平的重要途径。
调查显示，城市就业机会相对较多，但行业结构存在问题，一些传统行业就业岗位减少，新兴行业和高技能岗位受到追捧。
同时，职业发展空间有限，一些居民面临职业提升困难和薪资增长不足的问题。
城市居民生活质量调查结果分析
城市居民生活质量调查结果分析随着城市化进程的不断推进，越来越多的人涌入城市，寻求更好的生活条件。
城市居民生活质量调查是了解城市居民生活状况、满足需求、优化城市规划的重要手段。
本文将分析一份城市居民生活质量调查的结果，从不同维度出发，深入剖析城市居民的生活质量现状。
一、居住环境在调查中，居住环境被认为是城市居民生活质量的重要因素之一。
结果显示，大部分城市居民对自己的居住环境较为满意。
他们普遍认为城市的居住区域安全、交通便利、基础设施完善。
然而，少数被调查的居民对噪音污染、空气质量、绿化覆盖率等问题提出了不满意的意见。
因此，城市规划者应该关注这些问题，通过改善居住环境，提高居民居住体验。
二、交通状况交通状况是城市居民生活质量的另一个关键指标。
调查结果显示，大多数城市居民对城市的交通状况感到满意。
他们认为交通网络覆盖面广，交通出行便捷。
然而，也有少数居民抱怨交通拥堵、公共交通不便等问题。
因此，城市管理者应加大对交通拥堵问题的改善力度，提高公共交通运营的质量，推动绿色出行方式的普及，以提升城市居民的交通体验。
三、教育和医疗资源教育和医疗是城市居民关注的焦点。
调查结果显示，城市教育资源总体较为丰富，大多数居民对教育质量较为满意。
然而，由于学校资源不均衡的现象仍然存在，一些居民对教育公平性有所质疑。
在医疗资源方面，大多数城市居民认为医疗机构质量较高，就医便捷。
但是，互联网医疗、健康管理等新兴服务的普及程度相对较低，有待进一步发展。
因此，城市管理部门应注重教育资源的公平化分配，推动医疗服务的创新发展，满足广大居民的教育和医疗需求。
四、文化娱乐设施城市居民对文化娱乐设施的满意度也是衡量生活质量的重要指标之一。
调查结果显示，绝大多数居民对城市的文化娱乐设施表示满意。
他们认为城市有丰富多样的文化活动和景点，满足了他们的精神文化需求。
然而，也有少数居民对文化设施的分布不均等问题提出了不满意见。
因此，城市规划者应注重提升文化娱乐设施的覆盖面和质量，真正实现人人享有优质文化生活的目标。
用spss分析我国各省城镇居民消费水平差异.doc
用sps分析我国各省城镇居民消费水平差异分析文章结构1研究背景及意义 (1)2研究方法 (1)3数据来源与数据处理 (2)4.实证分析 (3)4.1因子分析 (3)4.2聚类分析 (7)5结论 (11)1研究背景及意义我国地域广阔，各省份的经济发展很不平衡，各省之间的居民消费水平差距较大。
经济快速发展的同时我国居民收入稳步增加，各省居民的消费支出也强劲增长，消费结构发生了巨大变化。
为了正确引导消费，进一步改善消费结构，提高我国城市居民的消费水平和生活的质量，有必要对全国各省居民消费结构之间的异同进行考察并做比较研究，以期发现经济水平和城市居民的消费水平之间的关系2研究方法本文运用多元统计分析中的主成分分析方法和聚类分析方法，将描述各省份城镇居民全年现金消费支出的八个指标压缩成两个综合指标（称为主成分），这两个主成分保留了原始八个指标的绝大部分信息，在指标压缩的同时能够最大限度地反映出各省份城镇居民消费水平差异。
在综合因子基础上进行层次聚类分析，根据消费差异将全国31个省分为四类。
因子分析模型是根据变量间的相关性大小，把变量分组，利用同组内的变量之间相关性较高而不同组的变量之间相关性较低，每组变量代表一个基本结构，这个基本结构称为公共因子。
因子分析的出发点是用较少的相互独立的因子变量来代替原来变量的大部分信息，可以通过下面的数学模型来表示：X1 = a 11F1+ a 12F2+…+ a 1m Fm+a 1 £1，X2 = a 21F1 + a 222+…+ a 2m Fm+ a 2 £2，Xp = a p1F1 + a p2F2+…+ a pm Fm+ a p £p，其中：x1, x2,x3,…，xp为p个原有变量，是均值为零、标准差为1的标准化变量；F1, F2, F3,…，Fm为m个因子变量，m小于p,表示成矩阵形式为X = AF + a £ ,其中：F=（F1, F2,…，Fm）为因子变量或公共因子；£ =（£ 1, £ 2,…，£ p）为特殊因子；F与£均为不可观测的随机变量• A = （a ij）p X m为因子载荷矩阵，a j称为第j个因子对第i个变量的载荷系数•在模型中，特殊因子起着残差的作用，被定义为彼此不相关且与公因子也不相关。
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碎石图 5 4 3 2 1 0 1 2 3 4 5 6 特征值个数
8 0.08591291 0.01073911
由特征值的累计比例值确定主因子数 M
主因子数 M=3
因子载荷矩阵
0.67880766 0.68221645 0.67230328 0.86313747 0.51603724 0.71992358 0.91673998 0.79812174
相关系数矩阵 R
1 0.38939902 0.30830127 0.38884064 0.59213593 0.18691305 0.63674721 0.58322776
0.38939902 0.30830127 0.38884064 0.59213593 0.18691305 0.63674721
0.32415478 0.3257826 0.32104871 0.41217881 0.24642612 0.34378909 0.43777591 0.38113149 0.51715097 0.08752759 -0.3655394 -0.2753964 0.53557962 -0.4656899 0.08170876 0.07101162 -0.0349209 0.14299816 -0.5500051 -0.158582 -0.5387325 0.02629676 0.30515605 0.51636589 0.29387884 -0.8640548 0.16512287 -0.1230818 -0.0330984 0.1282939 0.05764787 0.32210517 -0.4201594 -0.1336057 -0.4190209 -0.1296731 0.54376198 0.55627518 0.08961613 0.0084681 0.49813175 0.22861702 0.02559799 -0.4819197 -0.1903674 0.56489301 -0.2298652 -0.2418994 -0.3267504 0.20969619 0.4749196 -0.5948664 0.1523007 -0.1162079 -0.1067553 0.47090404 -0.0919746 -0.0712512 0.17819951 -0.3332272 -0.0773829 -0.0757674 0.79559204 -0.4460639
1 0.29944514 0.57081678 0.33330813 0.36791047 0.61349291
0.29944514 1 0.73320349 0.26329168 0.60317935 0.43251141
0.57081678 0.73320349 1 0.31272996 0.69402566 0.72638665
<<
变 量 样 品
因 子 分 析 结 果
P=8 N=31
>>
雅 可 比 迭 代 精 度 E=0.00001 方差极大正交旋转精度 EE=0.00001
标准化数据
Z1 2.28820592 0.90990752 -0.6328187 -0.7279594 -0.6142043 -0.2565995 -0.6551561 -0.6640497 2.70020628 0.30266201 1.47227147 -0.7585698 0.01268987 -0.7709795 -0.3478104 -0.7238228 -0.735612 -0.4193728 1.1866427 -0.4748025 -0.7966261 -0.37718 -0.3738707 -0.6642565 -0.2851417 2.62305963 -0.5765617 -0.4015856 0.22903142 -0.2621839 -0.2055131 Z2 0.5157773 -0.0271627 -0.0044048 -0.0596741 -1.0187598 -0.9569882 -0.8041847 -0.8757097 2.00479848 0.40848975 2.54773851 -0.7911801 2.31365658 -0.1832174 0.4214943 -0.9699927 -0.0921855 0.40523861 0.56779551 0.32070903 0.08012482 0.82463541 1.03270823 -1.6234715 0.56779551 -1.0577735 -0.4660664 -0.6741392 -1.3243668 -0.3002583 -0.7814267 Z3 1.32285413 1.32285413 1.30970196 -0.4470527 -0.5522701 0.18425165 -0.6960046 -0.5550884 1.32285413 0.56472525 1.15751252 -0.5626039 0.58163519 0.59572681 -1.3442188 0.42474855 -1.1563306 0.04145662 0.45387122 -1.8787608 -0.2150108 -0.8867111 1.06732618 -0.6762763 -0.4198089 -1.5884735 0.73852184 -0.3484114 1.32285413 -2.0976505 1.01377805 Z4 1.68608656 1.51671299 1.2494107 -0.7528928 -0.8582124 0.80719171 -0.1351412 -0.322376 1.69717283 0.9950424 1.5031631 -0.623553 1.05478507 0.08781597 -0.1653205 -0.719634 -0.5293197 -0.361178 1.1231504 -1.1483031 -0.1536183 -0.7972379 0.41917226 -0.8218741 -0.476352 -1.8824606 0.32432307 -0.8465102 -1.5966812 -1.2215957 0.9482337 Z5 0.24775632 -0.1061813 1.02199481 -1.0529643 -0.181393 -0.7476932 -0.9998737 -0.5707244 1.51308322 1.97762632 1.6413856 0.32739228 0.14599926 -0.3937556 0.66363299 -0.4158767 -0.1327266 -0.5043611 0.10175706 -0.924662 0.43799778 -1.4069019 0.51763373 -2.1015045 -1.106055 2.35810924 -1.2785996 0.53090639 0.00884844 -0.1592719 0.58842125 Z6 2.83343143 0.33411114 0.26862676 -1.0356037 0.11037286 0.10491583 -0.2716193 0.26316973 0.70518926 1.03261113 0.79795879 -0.5062717 0.5905916 0.19768536 0.07217364 0.29591192 -0.2279631 -0.5390139 1.19086504 -0.7682092 0.91255645 -1.619506 0.44870879 -0.397131 0.74884551 -3.0437912 -0.9810334 -0.9319201 0.13765801 -0.8664357 0.14311504 Z7 1.76047534 0.20785707 -0.3490603 -0.5952028 -0.7414041 0.54358743 -0.6108822 -0.5556452 2.22594963 1.36334403 2.18543457 -0.3256011 0.12395441 -0.5917916 0.80654629 -0.1964556 -0.1093812 -0.317163 2.74959324 -0.6265615 -0.8467312 -0.4530111 -0.3264389 -0.7502611 -0.1665331 -0.9257266 -0.5972375 -0.6232701 -0.902806 -0.8817406 -0.4738371 Z8 1.66958842 -0.1575881 -0.4406555 -0.497501 -0.3791695 -0.0125741 -0.4626976 -0.2561977 1.84244512 0.77398188 0.47351285 -0.4429757 0.52223756 -0.4847397 -0.1100235 -0.4661779 -0.3814898 -0.4858999 4.41093329 -0.3490066 -0.446456 -0.4081723 -0.3652482 -0.5056218 -0.1448269 -0.5172229 -0.3095628 -0.5149027 -0.5334644 -0.5381049 -0.4824195
因子载荷矩阵方差
0.347366029479424
方差极大正交旋转矩阵
0.04529542 0.40108574 0.9677777 0.84491767 0.15604765 0.8525253 0.36991792 0.21792564 0.79686986 0.37879616 0.24199368 0.19498389 0.98101102 -0.1409921 0.28142876 0.11958444
0.44080415 0.32932923 0.56213011 0.24867934 0.53518573 0.85623667 1