统计学因子分析论文
统计学因子分析论文
统计论文班级：09统计班姓名：韩玉林学号：09060４00３0对农村居民消费品结构的因子分析摘要:农村居民消费结构是农村经济发展的一个重要问题,研究和认识全国农村居民消费结构的变啊动,对于贯彻和落实科学发展观，实现小康社会的目标和率先发展,具有积极的意义。
本文利用2０10年《中国统计年鉴》的统计数据资料,在研究居民消费结构的现状及主要问题的基础上,运用因子分析方法分析了影响农村居民消费结构的主要因素,提出农村居民合理消费、促进农村居民消费结构的对策建议。
关键词：因子分析银子旋转相关系数因子得分一、引言1、背景知识近年来,农村居民生活消费问题越来越社会的关注。
随着城镇居民生活水平的提高，我国农村居民生活消费情况则更受到关注和重视。
本文描述反映我国农村居民消费结构的现状以及存在的问题。
基于此，用因子分析法对影响我国农村居民消费结构的因素进行分析研究，对于研究的结果与实际结合，指出了收入水平、上层建筑、消费环境、消费信贷等因素是影响消费结构的主要因素，同时提山引导农村居民合理消费、促进农村居民消费、启动农村市场等一些时策建议。
家庭耐用消费品的拥有水平是衡量生活质量的重要标志．近年来,随着我国农村居民收入的快速增长,又受益于“家电下乡”、“汽车下乡”等一系列消费刺激政策,家庭的耐用消费品不断更新换代,时尚化、个性化成为消费潮流,农民对耐用消费品的需求由实用型向享受型方向发展，拥有档次日渐上升。
影响耐用消费品走进农家的因素 :农村市场潜力巨大，农村消费市场是扩大内需的关键着力点。
在国家实施内需振兴经济的政策下，开拓农村耐用品市场、改善农村耐用品消费环境、发掘农村耐用品消费潜力正当其时。
无论从部分耐用品占有比例还是从使用的升级换代上看,目前我国农村居民耐用品购置的潜力和空间依然很大,但是，制约农村耐用品消费市场发展的诸多因素仍不容忽视.社会保障制度水平相对较低：近几年,我区农村社会保障制度在不断健全和完善牞以农村合作医疗、养老保险及最低生活保障制度为基本框架的农村社会保障体系取得了长足的发展，但总体上仍存在社会保障面窄、保障水平低、服务滞后等问题。
因子分析论文(1)
全国各地区农村居民消费性支出的因子分析【摘要】本文采用因子分析方法对全国各省、市农村居民人均消费性支出的省际差异及结构差异进行了探讨,研究表明随着全国各省、市人民生活水平的提高，农村居民的消费水平不断上升，消费结构不断优化升级，其中用于发展享受性的支出比重不断攀升，更加注重于生活质量的提升，而用于基本生活部分的支出比重则不断下降。
同时，全国各省、市之间在消费支出水平及消费结构方面存在较大的差异。
【关键字】农村居民；消费性支出；因子分析自2007年4月美国爆发金融危机以来，由于国外消费市场萎靡不振、国内面临人民币升值压力等多重因素的影响，我国进出口贸易总额大幅下调，国内经济结构面临着新一轮的结构性调整。
2009年一季度我国三个月出口分别下降17.5%、25.7%、17.1%，对经济增长的负拉动效应为0.2个百分点，首季综合对外贸易下降24.9%。
长期以来，我国依靠出口、投资两驾马车的拉动实现了国民经济的持续、健康、快速发展。
然而，在进出口贸易额下调、政府的大规模财政刺激计划难以长期为继的背景下，启动内需、开拓广阔的国内消费市场、把内需作为推动经济发展的常态则是实现国民经济平稳较快增长的必然选择。
本文针对我国省、市农村居民人均消费性支出进行了定量分析，有利于国家从宏观政策层面进行引导，释放出广大农村腹地消费市场的潜力。
一、评价指标选取及数据来源因子分析是一种降维、简化数据的技术，它通过研究众多变量之间的内部依赖关系，探求观测数据中的基本结构，并用少数几个抽象的变量来表示基本的数据结构。
本文共选取了全国三十一个省、市以及七个指标变量，依次为X1（农村人均消费食品支出）、X2（农村人均衣着支出）、X3（农村人均居住支出）、X4（农村人均家庭设备及服务支出）、X5（农村人均交通及通信支出）、X6(农村人均其他商品及服务服务支出)、X7（农村人均医疗保健支出)（单位：元）。
以上数据均来源于《中国统计年鉴2011》，以下运用SPSS16.0进行因子分析。
因子分析论文
因子分析论文摘要：因子分析是一种常用的多变量数据分析方法，用于揭示潜在的内在结构或因素。
本论文旨在介绍因子分析的基本原理、应用领域和步骤，并对其优点和局限性进行探讨。
我们将从定义因子分析的概念，说明因子分析的主要假设和前提条件，并详细阐述因子提取、旋转和解释方差等因子分析的基本步骤。
最后，我们将通过一些实际案例来说明因子分析的应用。
本文旨在为读者提供一个全面的了解因子分析的框架，并帮助读者有效地应用因子分析方法。
关键词：因子分析、潜在结构、内在因素、步骤、应用一、引言因子分析是社会科学和经济学领域中一种常用的多变量数据分析方法，它被广泛应用于市场研究、消费者行为分析、心理学、教育评估等领域。
通过对大量观测变量进行分析，因子分析可以揭示潜在的内在结构或因素，帮助我们理解变量之间的关系和维度的构成。
因此，对于研究者和实践者来说，掌握因子分析的基本原理和应用是非常重要的。
二、因子分析的基本原理2.1 定义因子分析是一种用于简化和归纳多变量数据的统计方法。
它假设多个可观测变量是由少数个潜在变量或因素共同影响引起的，通过将多个观测变量转化为少数个无关因素，进而减少变量之间的复杂性。
2.2 主要假设和前提条件在进行因子分析之前，需要满足一些基本假设和前提条件。
首先，观测变量之间应该是线性相关的。
其次，变量应该具有足够的方差。
此外，观测误差应该是随机的，并且应该满足多变量正态分布。
三、因子分析的步骤3.1 因子提取因子提取是因子分析的第一步，它的目标是从一组观测变量中提取出少数个潜在因子。
常见的因子提取方法包括主成分分析和常因子分析。
主成分分析通过最大化观测变量的变异性来提取因子，而常因子分析则通过最大化公共因子的方差来提取因子。
3.2 因子旋转因子提取后，得到的因子可能会存在相关性。
因此，需要进行因子旋转，使得各个因子之间尽可能无关。
常见的因子旋转方法包括正交旋转和斜交旋转。
正交旋转会使得旋转后的因子之间互相垂直，而斜交旋转则允许旋转后的因子之间存在相关性。
因子分析方法范文
因子分析方法范文因子分析（Factor Analysis）是一种多变量分析方法，用于研究多个变量之间的关系。
它的主要目的是找出隐藏在大量观测变量背后的潜在因子，并通过这些因子来解释数据的结构。
在因子分析中，我们会通过统计方法将多个相关变量转化为少数几个不相关的因子，并分析这些因子与原始变量之间的关系。
这样做的好处是可以减少数据的复杂性，并提取出变量背后的共同信息。
因子分析的基本假设是每个观测变量都受到多个因子的影响，而这些因子又是相互独立的。
在进行因子分析前，我们需要进行一些前提条件的检测，如变量之间的相关性、样本的适宜性等。
现在，让我们更详细地介绍一下因子分析的步骤和方法。
首先，在进行因子分析之前，我们需要确定研究的变量。
这些变量可以是实际观测到的变量，也可以是由研究者自行构建的虚拟变量。
关于这些变量的选择，需要根据具体研究的领域和目的来确定。
在确定变量后，我们需要进行因子提取。
因子提取是指将原始变量转换为较少个数的因子。
常用的方法有主成分法和最大似然法。
主成分法是将观测变量直接转化为不相关的线性组合，这些线性组合被称为主成分。
最大似然法则是找出能够最好地解释数据变异的因子。
接下来，我们需要确定因子的数量。
这一步骤非常关键，因为因子的数量决定了解释数据的能力。
常用的方法有平行分析和特征根法。
平行分析是基于模拟数据进行因子数量选择，而特征根法是通过观察因子解释的方差的比例来确定因子数量。
确定因子数量后，我们需要进行因子旋转。
因子旋转的目的是使得因子结构更加清晰和可解释。
常用的旋转方法有正交旋转和斜交旋转。
正交旋转的特点是使得因子之间相互独立，而斜交旋转则允许因子之间存在一定的相关性。
最后，我们需要对因子进行解释和命名。
根据因子的因素负荷矩阵，我们可以确定每个因子与哪些变量相关，从而给出因子的解释。
同时，我们还可以为每个因子起一个名字，以便将来使用。
总结起来，因子分析是一种多变量分析方法，通过将多个相关变量转化为少数几个不相关的因子，来解释数据的结构。
因子分析论文
第三产业比重(X3)
外向吸引力(B4)
实际利用外资金额(X7)
进出口总额(X6)
表2.2指标列表：
国民生产总值(亿元)x1
实际利用外资金额（亿美元）x7
人均生产总值（元）x2
地方财政一般预算收入(亿元)x8
第三产业比重（%）x3
城市居民人均可支配收入（元）x9
全社会固定资产投资额(亿元) x4
农村人均纯收入（元）x10
因子分析论文关于数学建模
关键词：因子提取正交旋转因子分析因子得分1.问题提出随着我国的经济的发展，人民的生活水平逐渐提高。
从而家庭耐用品的拥有量也有所提高。
但各省市的拥有量也存在差异。
为了准确的把握各省市的情况及其差异。
本文采用多变量统计因子分析的方法，对其进行定量分析。
以期对各省市的耐用品拥有量的情况有个客观的把握，及反映各省市的经济发展情况。
2.耐用品拥有量指标的选择。
为了更好的反映各省市的耐用品拥有量的情况，且根据当今社会家庭拥有耐用品的档次的不同，可将其分为低，中，高档。
从而本文使用2005年统计年鉴的数据。
选取了具有代表的三类九个指标：（一）：低档消费耐用品：普通电话拥有量（部）；（二）：中档消费耐用品：电冰箱拥有量（台），彩电拥有量（台），电视机拥有量（台），空调拥有量（台），移动电话拥有量（部）；（三）：高档奢侈消费耐用品：家用电脑拥有量（台），家用汽车拥有量（辆），摄像机拥有量（台），照相机拥有量（台）；3．各省市耐用品情况分析：1．本文所采取的定量分析方法：本文的研究主要采取因子分析方法。
因子分析是近些年来颇为流行的多元变量统计方法。
它是用较少个数的公共因子的线性函数和特定因子之和来表达原有观测的每个变量，从研究相关矩阵内部的依赖关系出发，把一些具有错综复杂的变量归纳为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。
当这几个公共因子的累计方差和达到85%以上时，就说明这几个公共因子反映了研究问题的大部分信息，而又不相关，信息不重叠。
因子分析的数学模型用矩阵的形式表示为：X=AF+E其中F为公共因子，E为特殊因子。
本文在对数据标准化以后，采取主成分法提取公共因子，并采用方差最大化正旋转。
2．考察原有变量是否适合进行因子分析。
表（一）是原有变量的相关系数距阵。
可看到大部分的相关系数都较高，各变量呈较强的线性关系。
且表（二）巴特利特球度检验和KMO检验可以看出，k值大于且接近是很适合进行因子分析的。
所以原有变量适合进行因子分析。
统计学案例——SPSS因子分析
《统计学》案例——SPSS因子分析基于因子分析的宜昌与中西部城市竞争力比较研究1引言随着武汉城市圈被国家批准为“全国资源节约型和环境友好型”社会建设综合配套改革实验区后，湖北省11个地级城市有5个进入“8+1”城市圈，享受着“两型社会”实验区和中部崛起双重政策扶持，今后一段时期会得到很好的发展。
作为发展基础比较好的宜昌市，在目前的大环境下，要争当省内同类城市第一，走在中西部城市的前列，迫切需要客观、准确地评价宜昌市社会经济发展现状，探寻中西部城市间社会经济发展的差异以及形成差异的内在原因，拟定适合城市可持续发展的各项对策。
本文在对比样本城市选择的基础上，利用反映城市经济、社会、环境等方面指标体系，借助SPSS软件因子分析法进行定量分析，探讨宜昌城市如何建设成为省域副中心城市。
2样本城市和评价指标的选择2.1样本城市的选择中部地区包括湖北、湖南、江西、安徽、河南、山西六省，西部地区包括内蒙古、广西、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、宁夏、新疆、青海、重庆市十二个省市自治区。
中西部共有地级以上城市166个，其中有17个省会城市和1个直辖市，148个地级市。
为了增加城市之间的可比性，以对比城市宜昌市作参照系，地级市中2007年地区生产总值在700万元以上作为样本城市（宜昌市2007年地区生产总值为820万元），共有20个城市分布于6个省市自治区，具体见表1：表1 2008年地区生产总值700万元以上的中西部地区地级城市资料来源：《中国城市统计年鉴2008》，中国统计出版社，20092.2评价指标的选择城市竞争力评价指标不同的学者观点不一，朱红根等（2005）用国内生产总值、海关进出口总额等14个指标对江西省各城市综合竞争力进行比较研究，陈晓林（2007）提出地区生产总值、全社会固定资产投资总额等14个指标构成城市评价指标体系，颜丙胜等（2007）认为城市经济实力评价指标应包括城乡居民储蓄余额等在内的13项统计指标，张旭亮（2009）认为城市群城市综合竞争力评价应涵盖经济、社会、文化、环境等方面，由人均图书、城市化水平等20项指标组成。
因子分析过程中范文
因子分析过程中范文因子分析是一种用于数据降维和变量降维的统计方法，它主要通过将大量相关性较高的变量组合成较少的相关性较低的因子，从而减少数据的维度和复杂度。
在因子分析的过程中，通常有以下几个关键步骤：1.问题的定义和数据准备：在进行因子分析之前，首先需要明确研究问题的目标和数据的特点，并将数据进行预处理。
预处理包括数据清洗、缺失值处理和标准化等操作，以确保数据的质量和可用性。
2.因子选择：在进行因子分析时，需要选择适当的因子数目。
通常通过特征值和累积方差贡献率来确定因子数目。
一般而言，特征值大于1和累积方差贡献率大于60%的因子是可接受的。
3.因子提取：因子提取是将原始变量转化为较少的、无关的因子的过程。
常用的因子提取方法包括主成分分析和常因子分析。
主成分分析将原始变量线性组合成互不相关的主成分，常因子分析则将原始变量线性组合成互相关的共同因子。
4.因子旋转：因子旋转是调整因子载荷矩阵的过程，通过旋转可以使得因子结构更易于解释和理解。
常见的因子旋转方法包括正交旋转（如方差最大化旋转）和斜交旋转（如极大似然估计旋转）。
5.因子命名和解释：在因子分析完成后，需要对提取出的因子进行命名和解释。
命名应该能够反映因子所代表的潜在特征，而解释则需要结合原始变量的载荷矩阵和因子旋转后的载荷矩阵来综合分析。
6.因子得分：因子得分是指根据因子载荷矩阵将原始数据转化为因子得分的过程。
通过因子得分可以对样本进行分类和比较，并用于后续的统计分析和建模。
需要注意的是，因子分析过程中还有许多细节和技巧，如因子载荷矩阵的解释和因子贡献率的计算等。
因子分析是一项复杂的统计方法，需要结合具体问题和数据进行综合分析和解释。
对于数据特征和目标的理解，对于因子分析的结果和结论的解读至关重要。
因子分析毕业论文
因子分析毕业论文因子分析是一种统计方法，用于分析大量变量之间的关系，发现变量之间的共性和区别，从而将它们归纳为较少的几个因子。
因子分析在社会科学和行为科学的研究中得到广泛应用。
本文将探讨因子分析在毕业论文中的应用。
一、研究背景以社会心理学专业为例，毕业论文往往需要对大量变量进行研究，例如心理健康状况、人际关系、工作压力等。
这些变量之间相互影响，因此需要运用因子分析方法对它们进行整合和分析。
二、研究内容1、变量选择首先需要选择研究变量，这些变量应具有相关性，而且不能过于冗余。
变量选择可能需要通过文献调研或问卷调查获取。
在选择变量时，还需要注意其度量方式是否合适。
2、因子提取在变量选择后，需要进行因子提取，以发现变量之间的共性。
常用的因子提取方法有主成分分析和最大似然因子分析。
主成分分析主要通过找到最能解释原始变量方差的变量线性组合，将原始变量简化为若干个组合变量。
而最大似然因子分析则是通过最大化样本协方差矩阵的似然函数来得到因子。
3、因子旋转因子提取后，还需要进行因子旋转，以便于理解和解释因子。
因子旋转会使因子之间的相关性尽可能小，从而会更清晰地呈现不同因子之间的差异。
常见的因子旋转方法有正交和斜交旋转。
正交旋转所得到的因子之间无相关性，而斜交旋转可考虑因子之间的相关性。
4、解释因子在进行因子分析后，需要对结果进行解释。
每个因子代表原始变量中的某种共性，可通过对因子载荷进行解释。
因子载荷是指变量与因子之间的相关性，载荷值越大则变量在因子中的贡献越大。
因子载荷的大小还可以用于确定变量是否适合聚合成因子或是否应该从因子中排除。
三、研究实例为了更好地理解因子分析在毕业论文中的应用，以社会心理学专业为例，假设研究目的为分析网络使用对大学生心理健康的影响，选择了以下8个变量：使用时间、使用频率、网络成瘾情况、焦虑情绪、人际互动、自我调节、自我安慰、自我意识。
这些变量既有数量型变量，也有分类型变量，需要通过适当转换进行分析。
经济统计学中的因子分析方法
经济统计学中的因子分析方法引言经济统计学是研究经济现象和经济活动的科学，它通过统计分析来揭示经济规律和趋势。
在经济统计学中，因子分析是一种重要的分析方法，它可以帮助我们理解经济现象背后的潜在因素和关系。
本文将介绍经济统计学中的因子分析方法，探讨其应用和意义。
一、因子分析的基本原理因子分析是一种多变量统计分析方法，它通过将多个变量综合为少数几个潜在因子，来揭示变量之间的内在联系和结构。
在经济统计学中，我们常常面临大量的经济指标和变量，而这些指标和变量之间可能存在复杂的关系。
因子分析可以帮助我们简化数据，减少冗余信息，提取出变量背后的共同因素，从而更好地理解经济现象。
二、因子分析的应用领域1. 经济增长分析经济增长是一个复杂的过程，涉及多个因素的相互作用。
因子分析可以帮助我们找到影响经济增长的关键因素，如投资、消费、出口等，从而为政府制定经济政策提供科学依据。
2. 产业结构调整产业结构调整是经济发展的重要任务，而因子分析可以帮助我们了解各个产业之间的关系和依赖程度。
通过因子分析，我们可以找到主导产业和次要产业，并为产业结构调整提供指导。
3. 财政政策分析财政政策是调节经济运行的重要手段，而因子分析可以帮助我们理解财政政策对经济的影响机制。
通过因子分析，我们可以找到财政政策的关键因素，如税收、支出等，从而评估政策的效果和合理性。
4. 金融风险评估金融风险评估是银行和金融机构的重要工作，而因子分析可以帮助我们识别风险因素和风险传导路径。
通过因子分析，我们可以找到影响金融风险的主要因素，如利率、汇率等，从而帮助机构制定风险管理策略。
三、因子分析的实施步骤1. 数据准备因子分析需要大量的数据支持，所以首先需要收集和整理相关数据。
数据的准备包括数据的选择、数据的清洗和数据的标准化等步骤。
2. 因子提取因子提取是因子分析的核心步骤，它通过数学方法将原始变量转化为潜在因子。
常用的因子提取方法包括主成分分析、极大似然估计和最大方差法等。
毕业论文写作中的因子分析
毕业论文写作中的因子分析毕业论文是大学生在毕业阶段常见的一项重要学术任务。
为了确保论文的高质量和科学性，研究者常常使用各种统计分析方法来解释和验证其研究问题。
其中，因子分析作为一种常见的多变量数据分析方法，被广泛应用于毕业论文的写作过程中。
本文将探讨毕业论文写作中因子分析的重要性，方法和注意事项。
一、因子分析的重要性因子分析是一种用于研究多个变量之间相关关系的统计方法。
在毕业论文中，因子分析可以帮助研究者从多个测量指标中提取出一些隐含的因素，并进一步解释这些因素与研究问题之间的关联。
通过因子分析，研究者可以简化数据集，减少变量的数量，从而更清晰地了解问题本质。
此外，因子分析还可以帮助研究者发现变量之间的潜在结构，从而帮助他们更好地理解研究领域的复杂性。
二、因子分析的方法在进行因子分析时，研究者需要遵循以下步骤：1. 确定研究问题和样本：在进行因子分析之前，研究者需要明确研究问题并确定研究样本。
研究问题应当明确定义，并与所选样本的特点相吻合。
2. 收集和准备数据：在进行因子分析之前，研究者需要收集相关的测量数据。
这些数据可以通过问卷调查、实验或其他数据收集方法获得。
在收集数据之后，研究者需要将其进行清理和准备，以确保数据的正确性和一致性。
3. 进行初步分析：在进行因子分析之前，研究者可以进行一些初步的数据分析，如描述性统计分析和相关性分析。
这些分析可以帮助他们对数据有一个初步的认识，并为后续的因子分析提供指导。
4. 进行因子提取：在进行因子分析时，研究者需要选择合适的因子提取方法。
常见的因子提取方法包括主成分分析和最大似然估计法。
通过这些方法，研究者可以确定最具解释性的因子，并提取相应的因子载荷。
5. 进行因子旋转：在因子提取之后，研究者常常需要进行因子旋转。
因子旋转可以使因子结构更易解释，更符合理论假设。
常见的因子旋转方法包括正交旋转和斜交旋转。
6. 解释和验证因子：在因子分析结束后，研究者需要解释并验证所得到的因子。
因子分析在陕西省各城市综合经济实力中的应用-毕业论文
毕业论文(设计)论文题目：因子分析在陕西省各城市综合经济实力中的应用学生姓名： \学号：1\专业： \班级： \指导教师： \因子分析在陕西省各城市综合经济实力中的应用I内容摘要城市综合经济实力是城市所拥有的全部实力、潜力及其在国内外经济社会中的地位和影响力，是城市综合竞争力的重要基础，评价城市综合经济实力应偏重与经济总量有关的数据。
本文对陕西省的10个地级市2014年12项经济指标进行因子分析,数据来源于陕西统计年鉴2014年的城市主要经济指标，反映陕西省各地区综合经济实力现状,为今后各市的发展提供了理论依据。
本文运用统计学、多元统计分析等相关知识，结合中国综合经济实力的环境和陕西各城市综合经济实力的实际情况和特点，采用因子分析对陕西省各市的部分指标进行研究分析，并对陕西省各市在经济发展方面所面临的问题及挑战提出了相应的对策及建议。
关键词：城市经济综合实力因子分析地级市经济发展IIFactor analysis from city to city in Shaanxi province the application of the comprehensive economic strengthAbstractCity's comprehensive economic strength is the cities with all strength, potential and at home and abroad in the economic and social status and influence, is an important foundation for the city's comprehensive competitiveness, evaluation of urban comprehensive economic strength should be emphasis on and economy related to the total amount of data. This paper described by studying the Shaanxi province level city economy, the economic factors, factor analysis to obtain the main factors influencing the economic development of the province, speculate the future trend of the development of the province belongs to city, provide guidance for development of each prefecture jurisdiction. Statistics, this paper USES multivariate statistical analysis and other related knowledge, combined with China's comprehensive economic strength of the environment and the cities in Shaanxi province comprehensive economic status quo, analysis of the city's economic indicators in the province. This paper focuses on the analysis of the urban development present situation, try to use factor analysis method of factor analysis, on this basis, the author of the province belongs to European city encountered problems, and the schematics of the targeted for countermeasure research.Key words：Urban comprehensive economic strength factor analysisprefecture level city economic developmentIII绪论 (1)（一）研究背景和意义 (1)（二）研究现状 (1)（三）研究内容 (1)一、陕西省综合经济实力的发展现状 (2)（一）综合经济实力的含义 (2)（二）陕西省综合经济发展现状 (3)二、因子分析的理论基础 (3)（一）因子分析的思想 (3)（二）因子载荷的求解 (4)三、陕西省各城市综合经济实力的因子分析 (5)（一）数据的引入 (5)（二）数据的分析 (6)1.因子分析的可行性检验 (6)2.因子分析 (7)3.因子得分 (11)4.结果分析 (12)四、结论及建议 (13)（一）结论 (13)（二）建议 (13)参考文献 (15)致谢 (16)1（一）研究背景和意义新中国成立后，中国经济稳步发展，特别是在改革开放之后，我国经济一路高歌猛进，一举成为GDP第二强国，居民的生活质量的得到质的飞跃。
2018-因子分析论文-范文模板 (14页)
本文部分内容来自网络整理，本司不为其真实性负责，如有异议或侵权请及时联系，本司将立即删除！== 本文为word格式，下载后可方便编辑和修改！ ==因子分析论文篇一：因子分析论文(1)全国各地区农村居民消费性支出的因子分析【摘要】本文采用因子分析方法对全国各省、市农村居民人均消费性支出的省际差异及结构差异进行了探讨,研究表明随着全国各省、市人民生活水平的提高，农村居民的消费水平不断上升，消费结构不断优化升级，其中用于发展享受性的支出比重不断攀升，更加注重于生活质量的提升，而用于基本生活部分的支出比重则不断下降。
同时，全国各省、市之间在消费支出水平及消费结构方面存在较大的差异。
【关键字】农村居民；消费性支出；因子分析自201X年4月美国爆发金融危机以来，由于国外消费市场萎靡不振、国内面临人民币升值压力等多重因素的影响，我国进出口贸易总额大幅下调，国内经济结构面临着新一轮的结构性调整。
201X年一季度我国三个月出口分别下降17.5%、25.7%、17.1%，对经济增长的负拉动效应为0.2个百分点，首季综合对外贸易下降24.9%。
长期以来，我国依靠出口、投资两驾马车的拉动实现了国民经济的持续、健康、快速发展。
然而，在进出口贸易额下调、政府的大规模财政刺激计划难以长期为继的背景下，启动内需、开拓广阔的国内消费市场、把内需作为推动经济发展的常态则是实现国民经济平稳较快增长的必然选择。
本文针对我国省、市农村居民人均消费性支出进行了定量分析，有利于国家从宏观政策层面进行引导，释放出广大农村腹地消费市场的潜力。
一、评价指标选取及数据来源因子分析是一种降维、简化数据的技术，它通过研究众多变量之间的内部依赖关系，探求观测数据中的基本结构，并用少数几个抽象的变量来表示基本的数据结构。
本文共选取了全国三十一个省、市以及七个指标变量，依次为X1（农村人均消费食品支出）、X2（农村人均衣着支出）、X3（农村人均居住支出）、X4（农村人均家庭设备及服务支出）、X5（农村人均交通及通信支出）、X6(农村人均其他商品及服务服务支出)、X7（农村人均医疗保健支出)（单位：元）。
因子分析论文
各地区城市市政设施建设情况因子分析计算B092 王静【摘要】本文在搜集相关数据的基础上，采用因子分析法，对我国各地区城市市政设施建设情况进行综合评价。
【关键词】因子分析城市市政设施一、因子分析基本原理因子分析的形成和发展已经有相当长的历史了，最早用于研究解决心理学和教育学方面的问题，目前这一方法的应用范围已十分广泛，在经济学、社会学、考古学、生物学、医学、地质学，以及体育科学等各个领域都取得了显著的成绩。
因子分析是主成分分析的推广和发展。
它的基本思想是通过变量的相关系数矩阵内部结构的研究，找出能控制所有变量的少数几个随机变量去描述多个变量之间的相关关系。
但在这里，这少数几个随机变量是不可观测的，通常称为因子。
然后根据相关性的大小把变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，但不同组的变量相关性较低。
因子分析有一个默认的前提条件就是各变量之间必须有相关性。
具体在该条件的判断上, 除了根据专业知识来估计外, 还可以使用KMO统计量和Bartlett’s球型检验加以判定。
本文的KMO值为0.856, 各变量之间的相关程度无太大差异, 数据做因子分析效果不错; Bartlett’s球型检验也拒绝了0假设,因此各个变量指标间取值是有关系的。
所以样本适合做因子分析。
二、实证分析1.变量名称2.数据收集及处理分析从中国统计年鉴（2005）选取31个省的上述6项数据，应用软件SPSS进行处理分析。
北京 7482.7 11212.5 1285.0 6790.3 27 2.3 256032.0天津 4240.3 5897.2 511.0 9332.3 93.2 181072.0河北 7996.3 14987.7 1271.0 9575.0 27 8.5 321439.0山西 4562.1 6471.8 752.0 3113.6 116.0 259914.0内蒙古 3627.8 5935.9 278.0 4031.9 101.0 376 329.0辽宁 10407.3 15635.3 1300.0 9307.7 4 21.7 664359.0吉林 4563.4 7165.8 451.0 4817.0 135.9 213881.0黑龙江 9096.4 10731.3 656.0 5738.6 248.6 42 8561.0上海 11028.0 19795.0 7297.0 6469.0 4 52.6 267442.0江苏 26597.9 35596.2 12680.0 25537.51017.8 1169011.0浙江 11288.7 18776.8 5847.0 16942.0 503.6 642965.0安徽 7262.9 12109.1 1047.0 6680.2 30 7.2 264264.0福建 4643.7 6801.7 1231.0 5427.1 195 .5 290098.0江西 3670.8 6071.6 428.0 3223.7 112.5 324801.0山东 23617.0 40082.8 3712.0 20082.5 510.1 662650.0河南 6505.5 13828.8 1027.0 8622.6 24 9.9 397351.0湖北 14434.1 19958.9 1832.0 8791.0 4 25.7 303367.0湖南 5539.9 8788.1 504.0 4946.4 328.4 255498.0广东 22528.6 38856.0 3712.0 25168.1 543.1 1108886.0广西 4761.0 7272.5 548.0 3774.0 282.3 332056.0海南 1096.6 2234.2 126.0 1878.0 41.2 83849.0重庆 3448.4 5206.1 630.0 3752.5 63.4 179468.0四川 8263.8 14015.4 1926.0 8946.9 20 3.1 642540.0贵州 2057.9 2623.0 300.0 3183.7 23.3 100437.0云南 2502.6 3393.3 517.0 2653.2 161.2 162611.0西藏 407.9 429.0 32.0 220.2 11 085.0陕西 3060.5 5526.7 394.0 2919.3 41.4 156488.0甘肃 2810.2 4813.3 307.0 2620.4 70.9 118703.0青海 539.9 888.7 63.0 534.7 8.522856.0宁夏 1215.1 2317.6 120.0 861.4 54.0 118508.0新疆 3706.4 5532.4 308.0 2940.3 124.4 215017.0表1是6个分析变量的相关系数矩阵表，从表中可以看出这6个变量具有高相关性。
因子分析论文范文
因子分析论文范文提要本文选取9个相关指标构建指标体系，以1990～2023年城乡一体化数据为研究对象，在因子分析的基础上，对河南城乡一体化水平发展演变和发展阶段进行综合分析，并得出相关结论。
关键词：河南省；城乡一体化；因子分析城乡一体化是一个动态的过程，是在经济社会发展过程中，城市和乡村在区域分工中的功能演变，人力、技术、资本和资源等要素相互融合，优化配置，使产业间互相促进，协调发展，缩小城乡在经济社会等各个方面的非均衡发展及思想意识差距。
通过以城带乡，以乡促城，最终实现城乡之间的全面和谐发展。
具体到河南，作为人口和农业大省，城乡一体化更是一个复杂的系统工程，就是要在适宜的经济格局上，建成布局合理、功能齐全的城镇、乡村经济社会发展体系，使农村的文化、卫生、教育等公共设施和社会服务事业接近城市水平；建立有利于资源要素自由流动的经济运行机制和公平合理的社会管理体制，彻底改变二元经济社会结构。
因此，正确认识和评价河南城乡一体发展水平，对于制定适合的发展战略，采取积极的政策措施，构建平等和谐的城乡关系都有着十分重要的意义。
一、指标体系设计和数据选取城乡一体化涉及经济社会、人类生活、生态空间等相互影响的各个方面，一个综合性的概念，它包括城乡发展的诸多方面，包括经济、社会、人口、空间和生态环境等多方面的因素，考虑到研究条件和数据的可获得性，根据科学、全面和目的性原则，以能够反映城乡一体化的真实水平，又能体现城乡一体化动态进程，结合河南的实际情况，本文选取1990年到2023年的数据，就河南城乡一体化发展水平进行研究。
为保证指标在时间或空间上的可比性，优先选择信息量大、特征敏感型的9个比值形式的结构性指标：非农产值与农业产值比（x1）、城市就业人口与农村就业人口比（x2）、人口城镇化率（x3）、城乡居民恩格尔系数比（x4）、城乡人均收入差异度（x5）、城乡居民人均消费支出比（x6）、城乡消费品零售额差异度（x7）、城乡人均固定资产投资比（x8）、二元对比系数（x9）。
统计学在金融市场中的因子分析
统计学在金融市场中的因子分析因子分析是一种应用广泛的统计工具，它在金融市场中有着重要的应用。
通过对金融数据进行因子分析，可以帮助投资者了解市场因素对资产回报的影响，从而指导投资决策。
本文将通过介绍因子分析的原理和方法，探讨统计学在金融市场中的应用。
一、因子分析的原理和方法因子分析是一种用来发现多个变量之间的关联性，并将这些变量综合为少数几个相互独立的因子的统计方法。
在金融市场中，我们常用的因子可以包括宏观经济因子、行业因子和特定股票因子等。
在进行因子分析时，首先需要收集并整理相关的金融数据，包括股票价格、利率、汇率等。
然后，通过计算相关系数矩阵来评估各个变量之间的相关性。
接下来，使用主成分分析等统计方法对相关系数矩阵进行分解，提取出影响资产回报的主要因子。
最后，根据因子的权重，可以计算出每个资产在各个因子下的回报预期。
二、统计学在金融市场中的因子分析应用1. 风险管理因子分析在金融市场中的一个重要应用是风险管理。
通过分析因子对资产回报的影响程度，投资者可以评估投资组合的风险暴露水平。
通过对资产回报中的因子风险进行分散化投资，可以降低整个投资组合的风险，并提高预期收益。
2. 选股和组合优化因子分析还可以用于选股和组合优化。
通过分析各个因子对股票收益的影响，可以为投资者提供选股的参考。
同时，根据因子分析结果，可以优化资产组合的配置，使得组合在不同市场因子波动时表现更加稳定。
3. 价值发现和交易策略因子分析可以帮助投资者发现市场中的隐含因子，并基于这些因子构建交易策略。
例如，通过对市场中周期性因子的分析，可以判断经济周期的起伏，从而优化交易策略。
4. 量化投资模型因子分析是构建量化投资模型的基础。
通过对金融数据和因子之间的关系进行建模，可以预测未来的资产回报，并根据预测结果进行交易。
三、总结统计学在金融市场中的因子分析具有重要的应用和意义。
通过因子分析，投资者可以从大量的金融数据中提取出影响资产回报的主要因子，为投资决策提供科学依据。
因子分析毕业论文
因子分析毕业论文因子分析是一种常用的统计方法，用于研究变量之间的关系和结构。
在毕业论文中，因子分析可以被用来探索潜在的因素，揭示变量之间的内在联系，并为研究提供有力的支持。
本文将介绍因子分析的基本概念和步骤，并讨论其在毕业论文中的应用。
首先，让我们来了解一下因子分析的基本概念。
因子分析是一种多变量分析方法，旨在通过将一组相关的变量归纳为较少的潜在因素，从而简化数据分析。
这些潜在因素可以解释原始变量中的共同方差，帮助我们理解变量之间的关系。
在因子分析中，我们假设观测到的变量是由一些潜在因素所决定的，而这些潜在因素无法直接观测到。
接下来，我们将探讨因子分析的步骤。
首先，我们需要确定研究中使用的变量。
这些变量可以是问卷调查中的问题，也可以是实验中的观测指标。
然后，我们需要选择适当的因子分析方法。
常用的方法包括主成分分析和验证性因子分析。
主成分分析旨在找到解释原始变量总方差的最小数量的因子，而验证性因子分析则是根据先验理论构建因子模型，并通过拟合指标来评估模型拟合程度。
在进行因子分析之前，我们还需要进行一些前提检验。
首先，我们需要检查数据的合适性，包括样本的大小和数据的分布情况。
其次，我们需要进行相关性分析，以确定变量之间的相关性程度。
如果变量之间存在高度相关性，那么进行因子分析是有意义的。
最后，我们还需要检查数据的可分性，以确保因子分析的有效性。
一旦我们完成了前提检验，就可以进行因子提取了。
在因子提取阶段，我们需要确定应提取的因子数量。
常用的方法包括Kaiser准则、平行分析和拟合指标。
选择合适的因子数量是关键，过多或过少的因子都会影响结果的解释性和可解释性。
接下来，我们需要进行因子旋转。
因子旋转旨在解释因子的含义，并使因子的解释更加清晰和简单。
常用的旋转方法包括正交旋转和斜交旋转。
正交旋转产生的因子是相互独立的，而斜交旋转则允许因子之间存在相关性。
选择合适的旋转方法取决于研究的目的和假设。
最后，我们需要解释因子。
因子分析论文范文
因子分析论文范文因子分析是一种常用的数据分析方法，用于确定多个变量之间的关联性、共同因素和隐含结构。
本文旨在对因子分析进行深入研究，并探讨其在实际应用中的作用和效果。
首先，我们将介绍因子分析的基本原理和步骤。
因子分析的基本原理是将多个观测变量的方差分解为共同因素和特殊因素。
首先，我们需要确定因子的个数。
一般来说，我们可以通过Kaiser准则、累计方差贡献率达到80%以上、特征值大于1等方法来确定因子个数。
然后，我们使用主成分分析或最大似然估计来估计因子参数。
最后，我们可以对因子进行旋转，并根据因子载荷矩阵来解释变量与因子之间的关系。
其次，我们将讨论因子分析的应用领域。
因子分析广泛应用于社会科学、市场调研、心理学等领域。
在社会科学中，因子分析可用于构建综合指标、测量心理特征和分析潜在变量。
在市场调研中，因子分析可帮助分析消费者偏好、识别市场细分和确定市场营销策略。
在心理学中，因子分析可帮助测量智力、人格特质、心理健康等心理变量。
最后，我们将讨论因子分析的优点和局限性。
因子分析的主要优点是可以简化数据，减少变量间的冗余信息，并提供更为简洁的结构。
此外，因子分析还可以帮助发现变量之间隐藏的关系和共同的因素。
然而，因子分析也存在一些局限性。
首先，因子分析要求研究者对数据的特征和变量之间的关联性有一定的了解。
其次，因子分析结果很大程度上依赖于样本数据的质量和数量。
最后，因子分析结果的解释可能是主观的，需要结合实际情况进行判断。
综上所述，因子分析是一种强大的数据分析方法，可以用于分析变量之间的关联性、共同因素和隐含结构。
因子分析广泛应用于社会科学、市场调研、心理学等领域，并具有简化数据、发现潜在因素的优势。
因此，研究者可以根据实际需求和数据特点选择合适的因子分析方法，并结合领域知识和实际情况对结果进行有效解释和应用。
总结起来，因子分析是一种重要的数据分析方法，在实际应用中具有广泛的作用和应用价值。
通过对数据的降维和提取共同结构，因子分析可以帮助我们更好地理解多个变量之间的关系，从而为实际问题的解决提供支持和参考。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
统计论文班级：09统计班姓名：韩玉林学号:0906040030对农村居民消费品结构的因子分析摘要：农村居民消费结构是农村经济发展的一个重要问题，研究和认识全国农村居民消费结构的变啊动，对于贯彻和落实科学发展观，实现小康社会的目标和率先发展，具有积极的意义。
本文利用2010年《中国统计年鉴》的统计数据资料，在研究居民消费结构的现状及主要问题的基础上，运用因子分析方法分析了影响农村居民消费结构的主要因素，提出农村居民合理消费、促进农村居民消费结构的对策建议。
关键词：因子分析银子旋转相关系数因子得分一、引言1、背景知识近年来，农村居民生活消费问题越来越社会的关注。
随着城镇居民生活水平的提高，我国农村居民生活消费情况则更受到关注和重视。
本文描述反映我国农村居民消费结构的现状以及存在的问题。
基于此，用因子分析法对影响我国农村居民消费结构的因素进行分析研究，对于研究的结果与实际结合，指出了收入水平、上层建筑、消费环境、消费信贷等因素是影响消费结构的主要因素，同时提山引导农村居民合理消费、促进农村居民消费、启动农村市场等一些时策建议。
家庭耐用消费品的拥有水平是衡量生活质量的重要标志。
近年来，随着我国农村居民收入的快速增长，又受益于“家电下乡”、“汽车下乡”等一系列消费刺激政策，家庭的耐用消费品不断更新换代，时尚化、个性化成为消费潮流，农民对耐用消费品的需求由实用型向享受型方向发展，拥有档次日渐上升。
影响耐用消费品走进农家的因素：农村市场潜力巨大，农村消费市场是扩大内需的关键着力点。
在国家实施内需振兴经济的政策下，开拓农村耐用品市场、改善农村耐用品消费环境、发掘农村耐用品消费潜力正当其时。
无论从部分耐用品占有比例还是从使用的升级换代上看，目前我国农村居民耐用品购置的潜力和空间依然很大，但是，制约农村耐用品消费市场发展的诸多因素仍不容忽视。
社会保障制度水平相对较低：近几年，我区农村社会保障制度在不断健全和完善牞以农村合作医疗、养老保险及最低生活保障制度为基本框架的农村社会保障体系取得了长足的发展，但总体上仍存在社会保障面窄、保障水平低、服务滞后等问题。
综合消费环境差：主要是耐用品的售后服务差。
农村商业网点配套服务相对于城市仍有很大距离，在我国乡镇市场，耐用品售后服务不及时，很多甚至处于空白，部分较高档的耐用品虽然买得起，但是坏了维修起来却十分不便，已经越来越不适应农村居民不断提高的生活消费需求，成为制约高档耐用品进入农家的很大障碍，售后服务渠道和质量有待进一步改善。
信贷消费在农村尚未得到开发：高、低收入不同的家庭购买力悬殊很大，部分家庭对大件耐用品的消费能力还存在欠缺，单靠自己积累还需要一段时间。
农村的信贷消费习惯还没有形成，并且缺少信贷抵押条件。
在农村社会保障制度还没有健全的情况下，农民缺乏生活的安全感，对居民的消费心理形成了极大的影响，大大限制了边际消费倾向的提高。
2、因子分析法和基本思想因子分析是主成分分析的推广和发展，它也是将具有错综复杂关系的变量（或样品）综合为数量较少的几个因子，以再现原始变量与因子之间的相互关系，同时根据不同因子还可以对变量进行分类，它也是属于多元分析中处理降维的一种统计方法。
因子分析法是从研究变量内部相关的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。
它的基本思想是将观测变量进行分类，将相关性较高，即联系比较紧密的分在同一类中，而不同类变量之间的相关性则较低，那么每一类变量实际上就代表了一个基本结构，即公共因子。
对于所研究的问题就是试图用最少个数的不可测的所谓公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一分量。
例如，某公司对100名招聘人员的知识和能进行测试，出了50道题的试卷，其内容包括的面较广，但总的来讲可归纳为六个方面：语言表达能力、逻辑思维能力、判断事物的敏捷和果断程度、思想修养、兴趣爱好、生活常识等，我们将每一个方面称为因子。
假设100人测试的分数{X i，i=1，…，100}可以用上述六个因子表示成线性函数：X i=a i1F1+a i2F2+…+a i6F6+εi i=1,…,100其中F1，…，F6表示六个因子，它对所有X i是共有的因子，通常称为公共因子，它们的系数a i1,…,a i6称为因子载荷，它表示第i个应试人员在六个因子方面的能力。
ε是第i个应试人的能力和知识不能被前六个因子包括的部分，称为特i殊因子,通常假定ε～N(0,σi),仔细观察这个模型与回归模型在形式有些相似，实i质很不同。
这里的F1,…,F6的值未知的，并且有关参数的统计意义更不一样。
因子分析的任务，首先是估计出{a ij}和方差{σ}，然后将这些抽象因子{F i}赋予有实2际背景的解释或说给以命名。
利用综合出的少数因子，以再现原始变量和因子之间的相互关系，以达到降维和对原始变量进行分类的目的。
基本思想：因子分析的基本思想是通过变量(或样品)的相关系数矩阵（对样品是相似系数矩阵）内部结构的研究，找出能控制所有变量（或样品）的少数几个随机变量去描述多个变量（或样品）之间的相关（相似）关系，但在这里，这少数几个随机变量是不可观测的，通常称为因子。
然后根据相关性（或相似性）的大小把变量（或样品）分组，使得同组内的变量相关性（或相似性）较低。
二、因子分析1、R 型因子分析的数学模型描述：（1）X = (X 1，X 2，…，X p )是可观测随机向量，均值向量E(X)=0，协方差阵Cov(X)=∑，且协方差阵∑与相关矩阵R 相等（只要将变量标准化即可实现）。
（2）A=(a ij )，（3）F=(F 1，F 2，…，F m ) （m<p ）是不可测的向量，其均值向量E(F)=0，协方差矩阵Cov(F) =I ，即向量的各分量是相互独立的。
（4）ε= (1ε，2ε，…，6ε)与F 相互独立，且E(e)=0， e 的协方差阵∑是对角阵，即各分量e 之间是相互独立的，则模型： X 1 = a 11F 1+ a 12F 2 +…+a 1m F m + 1ε X 2 = a 21F 1+a 22F 2 +…+a 2m F m + 2ε ………X p = a p1F 1+ a p2F 2 +…+a pm F m + p ε称为因子分析模型，由于该模型是针对变量进行的，各因子又是正交的，所以也称为R 型正交因子模型。
其矩阵形式为： X =AF + ε . 其中， （1）m ≤ p ；（2）Cov(F ，ε)=0，即F 和ε是不相关的；（3）D(F) = I m ，即F 1，F 2，…，F m 不相关且方差均为1； D(ε)=[]，即ε= (1ε，2ε，…，p ε)不相关，且方差不同。
我们把F 称为X 的公共因子或潜因子，矩阵A 称为因子载荷矩阵，ε 称为X 的特殊因子。
A = (a ij )，a ij 为因子载荷。
数学上可以证明，因子载荷a ij 就是第i 变量与第j 因子的相关系数，反映了第i 变量在第j 因子上的重要性。
2. 因子模型中公共因子、因子载荷和变量共同度的统计意义模型中F 1，F 2，…，F m 叫做主因子或公共因子，它们是在各个原观测变量的表达式中都共同出现的因子，是相互独立的不可观测的理论变量。
公共因子的含义，必须结合具体问题的实际意义而定。
1ε，2ε，…，p ε叫做特殊因子，是向量x 的分量X i =1，2，…，p)所特有的因子，各特殊因子之间以及特殊因子与所有公共因子之间都是相互独立的。
模型中载荷矩阵A 中的元素(a ij )是为因子载荷。
因子载荷a ij 是X i 与F j 的协方差，也是X i 与F j 的相关系数，它表示X i 依赖F j 的程度。
可将a ij 看作第i 个变量在第j 公共因子上的权，a ij 的绝对值越大(|a ij |≤1)，表明X i 与F j 的相依程度越大，或称公共因子F j 对于X i 的载荷量越大。
为了得到因子分析结果的经济解释，因子载荷矩阵A 中有两个统计量十分重要，即变量共同度和公共因子的方差贡献。
因子载荷矩阵A 中第i 行元素之平方和记为h i2，称为变量X i 的共同度。
它是全部公共因子对X i 的方差所做出的贡献，反映了全部公共因子对变量X i 的影响。
h i2大表明X 的第i 个分量X i 对于F 的每一分量F 1，F 2，…，F m 的共同依赖程度大。
将因子载荷矩阵A 的第j 列( j =1，2，…，m)的各元素的平方和记为g j2，称为公共因子F j 对X 的方差贡献。
g j2就表示第j 个公共因子F j 对于X 的每一分量X i (i= 1，2，…，p)所提供方差的总和，它是衡量公共因子相对重要性的指标。
g j2越大，表明公共因子F j对X的贡献越大，或者说对x的影响和作用就越大。
如果将因子载荷矩阵A的所有g j2( j =1，2，…，m)都计算出来，使其按照大小排序，就可以依此提炼出最有影响力的公共因子。
3. 因子旋转建立因子分析模型的目的不仅是找出主因子，更重要的是知道每个主因子的意义，以便对实际问题进行分析。
如果求出主因子解后，各个主因子的典型代表变量不很突出，还需要进行因子旋转，通过适当的旋转得到比较满意的主因子。
旋转的方法有很多，正交旋转和斜交旋转是因子旋转的两类方法。
进行因子旋转，就是要使因子载荷矩阵中因子载荷的平方值向0和1两个方向分化，使大的载荷更大，小的载荷更小。
因子旋转过程中，如果因子对应轴相互正交，则称为正交旋转；如果因子对应轴相互间不是正交的，则称为斜交旋转。
4.因子得分因子分析模型建立后，还有一个重要的作用是应用因子分析模型去评价每个样品在整个模型中的地位，即进行综合评价。
例如地区经济发展的因子分析模型建立后，我们希望知道每个地区经济发展的情况，把区域经济划分归类，哪些地区发展较快，哪些中等发达，哪些较慢等。
这时需要将公共因子用变量的线性组合来表示，也即由地区经济的各项指标值来估计它的因子得分。
设公共因子F由变量x表示的线性组合为：F j = U j1 X j1+ U j2 X j2+…+U jp X jp j=1，2，…，m该式称为因子得分函数，由它来计算每个样品的公共因子得分。
若取m=2，则将每个样品的p个变量代入上式即可算出每个样品的因子得分F1和F2，并将其在平面上做因子得分散点图，进而对样品进行分类或对原始数据进行更深入的研究。
三、农村居民家庭平均每百户主要耐用消费品拥有量的因子分析数据来源：2010年《中国统计年鉴》1、描述统计Descriptive StatisticsX7125.99835.303923201X8109.98822.459373208X9 5.6937 6.96322320X109.067513.14554320a For each variable, missing values are replaced with the variable mean.2、因子分析的前提条件Correlation Matrix原有变量的相关系数矩阵X 6.799 .706.767 .658 .1111.00.634 .761 .777 .737X 7.661 .614.673.416 .306 .6341.00.737 .629 .706X 8.804 .874.884 .651 .120 .761 .7371.00.739 .845X 9.840 .875.915 .636 -.143 .777 .629 .7391.00.933X 10.847 .935.967 .556 -.079 .737 .706 .845 .9331.000从相关系数矩阵得知：大部分的相关系数都比较高，各变量呈较强的线性关系，能够从中提取公共因子，适合进行因子分析。