SPSS因子分析-环境污染
基于SPSS的土壤抵抗镉污染性能分析——以湖北省黄石市为例
1 研究目的及意义湖北黄石市的金属冶炼业较发达，金属冶炼厂的废水、降雨对镉渣的淋滤都可能造成土壤的镉污染。
本文基于spss对黄石市土壤样品的物化指标及总镉含量进行分析，探讨了研究区土壤对于镉污染的抵抗性能，对规划利用当地土地，减少土壤镉污染有重要意义。
2 研究区概况黄石市位于湖北省东南部，长江中游南岸，是我国中部地区重要的原材料工业基地和国务院批准的沿江开放城市。
黄石地形东北高，西南低，属低山丘陵与山间谷地相间的地貌。
本区土壤主要以碎屑岩、花岗岩、碳酸盐发育而来。
潮土为境内主要分布的土壤类型，成土母质为第四系全新世冲积物及沉积物，土层深厚、结构疏松。
3 研究方法3.1 指标选择土壤对镉污染的抵抗性能是一项实验室难以观测的因子，已有研究表明，土壤中粘粒和粉粒与土壤对镉的吸附具有相关性，即土壤的机械组成，即砂粒、粉粒、粘粒含量与土壤对镉的吸附性有关；土壤的阳离子交换量越高，负电荷量越高，能够通过静电吸引的镉离子也越多。
土壤的pH值影响镉的溶解，pH较低，即酸性条件下，镉会发生溶解；土壤的有机质主要成分为腐殖质，腐殖质对重金属有强烈的吸附和络合作用；土壤的含水量与土壤同外界进行物质交换的能力直接相关；土壤中已经存在的镉降低了土壤容纳镉的能力。
综上所述，土壤对镉污染的抵抗性能与土壤的砂粒、粉粒、粘粒含量、阳离子交换量、pH、有机质含量、含水量、总镉含量相关，可以考虑用这些可以观测的指标对土壤对镉污染的抵抗性能进行描述。
本研究数据来源于硕士学位论文，《土-水-作物系统中镉的分布特征及风险评价-以湖北黄石为例》。
3.2 分析方法因子分析是根据相关性大小把原始变量进行分组，使得同组内的变量之间相关性高，而不同组的变量之间的相关性低。
每组变量代表一个基本结构（即公共因子），并用一个不可观测的综合变量来表示。
对于所研究的某一具体问题，原始变量分解为两部分之和。
一部分是少数几个不可观测的公共因子的线性函数，另一部分是与公共因子无关的特殊因子。
SPSS主成分法在环境保护中应用论文
浅谈SPSS主成分分析法在环境保护中的应用【摘要】本文在介绍主成成分分析方法的原理基础上，利用spss统计软件对徐州市1996年至2000年工业固体废物产生量进行主成分分析，建立主成分分析模型，得出主成分评价值，进行实例分析。
【关键词】spss；主成分分析法；工业固体废物产生量分析近年来附着经济的快速发展，徐州市的工业固体废物的产生种类及产生量都在不断发生变化，笔者借助 spss 软件的主成分分析功能 , 对1996年至2000年工业固体废物产生量变化进行分析对比 , 找出其中的主要影响指标,为徐州市的工业固体废物污染防治提供决策指导。
1.主成分分析基本原理主成分分析是一种数学变换的方法，它把给定的一组（比如k 个）相关变量通过线性变换转换成另外一组不相关的变量，这些新的变量按照方差依次递减的顺序排列，在数学变换中保持变量的总方差不变。
第一个变量具有最大的方差，称为第一主成分，第二个变量的方差次大，并且和第二个变量不相关，称为第二主成分，依次类推，k个变量就有k个主成分，最后一个主成分具有的方差最小，并且和前面的主成分都不相关[1]。
spss(statistical package forsocial science) 统计分析软件是由美国 spss 公司自 20 世纪 80 年代初开发的大型统计学软件包，具有主成分分析功能。
因此本文不再讨论相关的数学计算公式，本文所有操作均是在windows xp环境下使用spss 10.0版本完成的。
2.利用spss对徐州市工业固体废物产生量进行主成分分析本文采用的数据来自1996至2000年徐州统计年鉴和环境统计综合年报，主要指标gdp（万元）、工业固体废物产生量，有危险废物、冶炼废渣、粉煤灰、炉渣、煤矸石、尾矿（万吨）8个指标进行主成成分分析：2.1原始数据录入（图1）图1 原始数据录入2.2“因子分析”对话框参数设置从主菜单的“analyze→data reduction→factor”弹出factor analysis 对话框完成各项指标设置。
SPSS因子分析-环境污染
❖ Rotation 展开相应的子对话框可以选择因子旋转方 法。
❖ Scores 展开相应的子对话框可以要求计算因子得分， 选择显示或作为新变量保存。
❖ Options 展开相应的子对话框可以进一步选择各种输
出项。
SPSS因子分析-环境污染
Correlation Matix 相关矩阵栏，
给S出ta变tis量ti间cs相统关计性指量标栏及相关 检共验有：两项可选择：
X1 为生活污水排放量(万吨) , X2 为生活污水中化学需氧量排放量(吨) , X3 为生活二氧化硫排放量(吨)， X4 为生活烟尘排放量(吨) ， X5 为工业固体废物排放量(万吨) , X6 为工业废气排放总量(亿标立方米) , X7 为工业废水排放量(万吨) 。
SPSS因子分析-环境污染
SPSS因子分析-环境污染
SPSS因子分析-环境污染
SPSS因子分析-环境污染
描述统计量表
SPSS因子分析-环境污染
相关系数矩阵
SPSS因子分析-环境污染
KMO值 Bartlett值 P值
相关系数矩阵
反映象协方差阵及相关阵
SPSS因子分析-环境污染
变量共同度
描述了因子分析的初试解对原有 变量总体的刻画情况: 第一列 因子变量方差贡献（特征 值）. 第二列 各因子变量方差贡献率. 第三列 因子变量的累积方差贡献 率.
SPSS因子分析-环境污染
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SPSS因子分析-环境污染
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FACTOR过程的选择项:
❖ Descriptives 展开相应的子对话框可以选择单变量 的描述统计量和初始分析结果。
❖ Extraction 展开相应的子对话框可以选择不同的提 取公因子的方法和控制提取结果的判据。
SPSS的综合运用——以我国城市空气质量分析为例
SPSS的综合运用——以我国城市空气质量分析为例年欢管理科学与工程 2013200644（一）实验目的近年来随着现代化和工业化的进程，我国大气污染状况十分严重，主要呈现煤烟型污染特征，城市大气环境中总悬浮颗粒浓度普遍超标、二氧化硫污染保持在较高水平、机动车尾气污染物排放总量迅速增加、氮氧化物污染趋势加重、全国形成多个酸雨区等，危害生态环境、影响人民群众身体健康。
从污染物构成来看，我国大气污染来源主要有三个方面：一是生活污染源，包括饮食或取暖时燃料向大气排放有害气体和烟雾;二是工业污染源，包括火力发电、钢铁和有色金属冶炼，各种化学工业给大气造成的污染;三是交通污染源，包括汽车、飞机、火车、船舶等交通工具的煤烟、尾气排放。
本文通过聚类分析和主成分分析法，研究我国主要城市的空气质量，以及各参数对空气质量好坏的影响以及最主要的影响因素。
并据此提出科学合理的对策建议。
（二）问题描述在2013年之前，大部分人对于雾霾天气的认知都会自然而然觉得是北京的事。
然而，12月伊始，我国遭受了入冬以来最大范围雾霾天气，今年12月伊始，我国中东部地区迎来了严重雾霾事件，几乎涉及中东部所有地区。
天津、河北、山东、江苏、安徽、河南、浙江、上海等多地空气质量指数达到六级严重污染级别，使得京津冀与长三角雾霾连成片。
由于能见度过低，导致多处高速公路封道关闭，给车辆出行带来了不便，也严重影响了市民的正常工作与生活。
（三）数据来源通过查询“中华人民共和国国家统计局官方网站”的“国家统计数据库”，《中国统计年鉴》获得。
（四）案例中使用的SPSS方法1.描述性分析2.相关分析3.聚类分析4.主成分分析（五）实验内容与步骤1.城市空气质量因素的描述性统计本实验对城市空气质量的可吸入颗粒物、二氧化硫、二氧化氮、空气质量达到及好于二级的天数、年平均气温和年平均相对湿度六项影响空气质量的因素做描述性统计分析，包括频数、极小值、极大值、均值和标准差五个项目，见表1.1。
应用spss软件包对我国环境污染的因子分析
因子分析是多元统计的一个分支 。它研究很多变 量的内部依存关系 , 把众多的变量综合成几个少数的 因子 。因子分析产生在世纪初期 , 当时由心理学家在 实际研究中提出的 , 在此后的三四十年中 , 因子分析 的理论逐渐发展成熟 。后来随着计算机的发展和普 及 , 终于成为一种应用广泛的统计分析方法 。在 SPSS 中提供了很多种常见的因子分析方法 , 我们就以一个 实际的例子来具体说明如何使用 SPSS 进行因子分析 。
应用 SPSS 软件包对我国环境污染的因子分析
吴 静 其木格 于洪文
□信息现代化
《内蒙古统计》2000 年第 5 期
© 1995-2004 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co., Ltd. All rights reserved.
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地 区 北 京 பைடு நூலகம் 津 河 北 山 西 内蒙古 辽 宁 吉 林 黑龙江 上 海 江 苏 浙 江 安 徽 福 建 江 西 山 东 河 南 湖 北 湖 南 广 东
41 练好 “内功”是脱困的根本 。企业是脱困的 主体 , 是 “内因 ,” 因此 , 按照现代企业制度的要求 运作 , 强化管理 , 苦练 “内功 ,” 是国有企业走出困 境的根本出路 。要坚持不懈地深化企业改革 , 从体制 上 、机制上消除造成企业亏损的弊端 , 彻底转变经营 机制 。无论是已脱困的企业还是未脱困的企业 , 都必 须从有利于企业持续 、健康 、稳定发展的大原则出 发 , 把脱困工作与经济结构调整 、企业技术进步和现 代企业制度建设密切结合起来 , 在完成脱困任务的同 时 , 带动产业优化升级 。
x5 152
1 269 1725 115 437 21
基于SPSS的污染源分析及在环境管理中的应用
基于SPSS的污染源分析及在环境管理中的应用一、引言随着现代工业化的快速进步，环境污染问题正日益引起人们的关注。
如何准确评估和控制污染源，成为环境管理的重要课题之一。
本文将以SPSS软件为工具，分析测量环境污染源的数据，并探讨其在环境管理中的应用。
通过对污染源的分析，可以为环境决策提供科学依据，推动环境保卫工作的开展。
二、SPSS在污染源分析中的应用1. 数据预处理SPSS作为一款功能强大的统计分析软件，提供了数据预处理的功能。
在污染源分析中，我们屡屡需要处理大量的数据，包括数据的清洗、缺失值的处理、异常值的处理等。
SPSS的数据清洗功能可以援助我们快速完成这些处理工作，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据可视化SPSS可以将统计结果进行可视化展示，以图表形式直观地显示数据的分布状况和趋势变化。
在污染源分析中，我们可以利用SPSS绘制柱状图、折线图、散点图等，观察污染源的变化趋势，找出数据之间的关联性。
3. 相关性分析SPSS提供了丰富的统计分析方法，其中包括相关性分析。
通过相关性分析，我们可以探究各个变量之间的相关干系，查找主要因素和影响因素。
在污染源分析中，我们可以利用SPSS 计算各个污染源之间的相干系数，从而确定主要污染源和其影响因素。
4. 回归分析SPSS还提供了回归分析的功能，可以援助我们建立数学模型，猜测和诠释变量之间的干系。
在污染源分析中，我们可以利用SPSS进行多元线性回归分析，确定各个因素对于污染源的贡献程度，制定相应的环境管理措施。
三、基于SPSS的污染源分析案例探究以某工业园区为例，对其主要的污染源进行分析和探究。
通过调查和统计数据收集，对该工业园区的空气污染源、水体污染源和固体废物污染源进行分析，并利用SPSS进行相关性分析和回归分析。
1. 空气污染源分析收集该工业园区不同污染源的排放数据，包括燃煤锅炉、化工厂和汽车尾气等。
将数据导入SPSS，进行相关性分析，找出不同污染源之间的相关干系。
Spss分析报告范例
研究的目的和意义
在经济高速增长的同时，也应该看到，这种高投入驱动的粗放 型的经济增长方式资源消耗大，无疑会给环境造成很大的压力。 从一定意义上来说，经济水平的提高和物质享受的增加，在很 大程度上是以牺牲环境与消耗资源为代价的，并由此产生了各 种生态问题，随着改革开放和经济的高速发展，对四川省的生 态质量作出科学合理的研究显得尤为重要。因此，本案例运用 因子分析，综合比较分析了四川省各地区的生态环境质量状况 及存在的主要问题，在此基础上提出建议和意见。
本案例建立了生态质量管理评价指标体系，选取经济环境
协调度、社会环境协调度、生态环境保护三大系统构成一
级指标，进而选择代表性强，易于量化的参数即人均GDP、
人均工业总产值、教育投资额、城镇化率、环境污染治理
投资总额、工业废水排放量、工业废物综合利用率、人均
公共绿地面积等八个指标作为指标层构成评价指标体系。
研究区域概况
四川省是中国西部地域辽阔、资源丰富、人口众多的一个多民族聚居的内陆大 省，以富饶的物产，秀美的山川，富足的生活被世人誉为“天府之国”。
截至2012年5月31日，四川省管辖1个副省级市（成都市）、17个地级市、3个自 治州。
四川省统计局召开新闻发布会通报2011年度四川地区的经济运行数据显示， 2011年，全省地区生产总值（GDP）突破2万亿元，达到21026.7亿元，增长 15.0%，增幅比全国平均水平高5.8个百分点。同时，初步审定，2011年除成都 市以外，绵阳、德阳、宜宾、南充、达州、凉山六个市（州）GDP总量首次 突破千亿元大关。
结果解释和研究展望
1.因子分析计算
第一公共因子F1，可以命名 为“经济环境协调度”；第
二公共因子F2，可以命名为 “社会环境协调度”；第三
探讨利用SPSS软件分析城市大气环境污染
探讨利用SPSS软件分析城市大气环境污染摘要：伴随着我国经济的高速发展，城市化的持续加速，城市大气污染问题也愈发严重，对人民群众的生产生活造成极大的影响。
更好地保护和改善空气质量，为人民群众提供健康舒适的环境。
本文主要采用SPSS软件的主成分分析方法对城市的空气质量进行研究，探讨各参数对空气质量的影响及因素。
关键词：SPSS软件分析；城市大气环境污染；主成分分析方法近年来，伴随着现代化、工业化的发展，我国主要城市大气中的“煤烟”类污染占主导地位，大气中的总悬浮物含量偏高，SO2污染偏高，汽车排放污染物总量迅速增长，NOx污染日趋严重，我国已经出现多个“酸雨区”。
这不仅给生态环境带来严重的破坏，而且还会影响到人们的身体健康。
在污染物的组成上，空气污染可以分为三类：第一类是生活污染源，即食物、取暖、燃烧等过程中产生的有害气体、烟气；二是工业污染源，主要指火电、钢铁厂、有色金属厂、各类化工企业等引起的空气污染；三是交通污染物，包括机动车、航空器、火车和轮船等交通工具产生的烟尘和尾气。
一、SPSS软件技术概述1.1SPSSSPSS(Statistical Package for the Social Science）是一种广泛应用于多个学科的、具有广泛应用前景的数据处理软件。
该软件具有无需编写程序，只需简单的图形界面就能完成，而且运算速度很快的特点，因而深受广大用户的喜爱。
目前，SPSS是一种在社会，经济，生物，教育，心理学等众多学科中都有很大的应用。
1.2多元统计分析方法多元统计分析是一种有效的数学工具，可以快速分类、筛选、总结和提取少数隐含和独立的环境事件的主要控制因素，从而找出环境事件的科学规律。
它是实现快速有效的空间统计分析和数据挖掘的有效技术手段。
环境系统是一个非常复杂的体系，在研究往往涉及多个变量。
环境监测数据因其数量多、动态变化、相互关系等特点，给从这些数据中提取有用的信息带来了很大的困难。
如何利用SPSS做因子分析等分析（仅供参考）
我就以我的数据为例来做示范，仅供参考一、信度分析（即可靠度分析）1.分析——度量——可靠度分析图 12.然后就会弹出上图1的框框。
在这里，你可以对所有的问题进行可靠度分析，如果是这样，那你只需要选中所有的问题到右边这个白色的框框，然后点击“统计量”，按照右边这个图进行打钩。
然后点“继续”。
之后就点“确定”图23.接着去“输出1”这个框看分析结果，你就会看到很多分析结果，其中有一个就是右图，那第一个0.808就是你所选择进行分析的数据的信度。
如果你想把每一个维度的数据进行独立的信度分析，那道理也是一样的。
二、因子分析在做因子分析之前首先要判断这些数据是否适合做因子分析，那这里就需要进行效度检验，不过总共效度检验是和因子分析的操作同步的，意思就是说你在做因子分析的时候也可以做效度检验。
具体示范如下：1.分析——降维——因子分析图 2一般来说，咱们做因子分析的时候是为了把那些具有共同属性的因子归类成一类，说的简单点就是要验证咱们所选取的每一个维度下面的题目是属于这个维度，而非其他维度的。
那一般来说，因子分析做出来的结果就是你原本有几个维度，最终分析结果就会归类成几个公因子。
2.一般来说，自变量的题目和因变量的题目是要独立分析的。
我的课题是“店面形象对顾客购买意愿的影响”那自变量就是店面形象的那些维度，因变量就是顾客购买意愿。
3.将要做分析的题目选择到右边的白框之后，就如下图打钩：“抽取”和“选项”两个不用管他。
然后就点“确定”4.按照上述步骤操作下来之后，就可以去“输出1”看分析结果。
首先看效度检验的结果：这里要看第一行和最后一行的数据，第一行数据为0.756，表明效度较高，s ig 为0.000，这两个结果显示这份数据完全可以做因子分析。
那就去看因子分析的结果。
浅谈SPSS主成分分析法在环境保护中的应用
浅谈SPSS主成分分析法在环境保护中的应用【摘要】本文在介绍主成成分分析方法的原理基础上，利用SPSS统计软件对徐州市1996年至2000年工业固体废物产生量进行主成分分析，建立主成分分析模型，得出主成分评价值，进行实例分析。
【关键词】SPSS；主成分分析法；工业固体废物产生量分析近年来附着经济的快速发展，徐州市的工业固体废物的产生种类及产生量都在不断发生变化，笔者借助SPSS 软件的主成分分析功能, 对1996年至2000年工业固体废物产生量变化进行分析对比, 找出其中的主要影响指标,为徐州市的工业固体废物污染防治提供决策指导。
1.主成分分析基本原理主成分分析是一种数学变换的方法，它把给定的一组（比如K个）相关变量通过线性变换转换成另外一组不相关的变量，这些新的变量按照方差依次递减的顺序排列，在数学变换中保持变量的总方差不变。
第一个变量具有最大的方差，称为第一主成分，第二个变量的方差次大，并且和第二个变量不相关，称为第二主成分，依次类推，K个变量就有K个主成分，最后一个主成分具有的方差最小，并且和前面的主成分都不相关[1]。
SPSS(Statistical Package forSocial Science) 统计分析软件是由美国SPSS 公司自20 世纪80 年代初开发的大型统计学软件包，具有主成分分析功能。
因此本文不再讨论相关的数学计算公式，本文所有操作均是在Windows XP环境下使用SPSS 10.0版本完成的。
2.利用SPSS对徐州市工业固体废物产生量进行主成分分析本文采用的数据来自1996至2000年徐州统计年鉴和环境统计综合年报，主要指标GDP（万元）、工业固体废物产生量，有危险废物、冶炼废渣、粉煤灰、炉渣、煤矸石、尾矿（万吨）8个指标进行主成成分分析：2.1原始数据录入（图1）图1 原始数据录入2.2“因子分析”对话框参数设置从主菜单的“Analyze→Data Reduction→Factor”弹出Factor Analysis 对话框完成各项指标设置。
应用SPSS软件包对我国环境污染的因子分析
此,必须积极适应西部大开发新形势、新任务的要求,探索新的思路和方法,尽快提出切实可行的应对措施;要抓住国家政策向中西部倾斜的机遇,使自身的优势更好地发挥,在激烈的市场竞争中取得主动。
尤其是目前尚未脱困的企业,在新的机遇和挑战面前,要根据实际加大攻坚力度,进一步加快脱困步伐,乘西部大开发的东风,尽快摆脱困境。
31加强领导,狠抓落实。
各级政府要进一步把企业脱困作为我区经济工作的重中之重,切实抓紧抓好,为企业的改革与脱困工作创造良好的外部环境。
要加强对脱困工作的领导,负责脱困工作的专门机构,要经常深入企业,指导企业的改革与脱困工作,及时协调解决脱困工作中的难点问题,确保各项政策措施真正落到实处,取得实效。
从调查资料看,还有26户企业未脱困,其中有21户分布在赤峰市(7户)、巴盟(6户)、呼市(4户)、包头市(4户),占未脱困企业8018%,上述地区企业脱困任务能否如期完成,直接关系到全区脱困目标的顺利实现。
因此,对这些地区的脱困工作要有所加强,对那些符合债转股条件的企业,尽快落实计划,确保按期脱困。
同时,对已实现脱困目标的企业也要加强领导,帮助其进一步巩固脱困成果,制定并落实巩固措施,避免返困。
41练好“内功”是脱困的根本。
企业是脱困的主体,是“内因”,因此,按照现代企业制度的要求运作,强化管理,苦练“内功”,是国有企业走出困境的根本出路。
要坚持不懈地深化企业改革,从体制上、机制上消除造成企业亏损的弊端,彻底转变经营机制。
无论是已脱困的企业还是未脱困的企业,都必须从有利于企业持续、健康、稳定发展的大原则出发,把脱困工作与经济结构调整、企业技术进步和现代企业制度建设密切结合起来,在完成脱困任务的同时,带动产业优化升级。
作者单位:内蒙古企调队责任编辑:孙晓谦应用SPSS软件包对我国环境污染的因子分析吴 静 其木格 于洪文 因子分析是多元统计的一个分支。
它研究很多变量的内部依存关系,把众多的变量综合成几个少数的因子。
基于因子分析和聚类分析的各地区环境污染程度评价
基于因子分析和聚类分析的各地区环境污染程度评价作者：孙宁来源：《旅游纵览·行业版》2012年第10期摘要：因子分析模型和聚类分析模型是用少数不可观测的变量来解释原始变量间相互关系的一种数学模型。
本文采用因子分析和聚类分析的方法，对我国各地区大量工业及生活排放污染物数据进行了计算分析，发现环境污染的主要因素，为各地区环境整治提供了科学、准确的方法。
关键词：SPSS软件；因子分析；聚类分析；环境污染引言近年来，随着城市经济高速发展，城市规模逐步扩大、布局不断调整。
一方面，城市化的发展孕育了城市现代文明，改变了人们的传统观念，促进了经济、文化、科技的全面发展。
另一方面，随着发展的需要，从环境获取资源的数量越来越多，排放到环境中的气体、液体和固体废弃物也迅猛增加，既造成环境污染，又造成自然资源的破坏和再生能力的下降；同时随着城市人口密集度的增加，产生的废弃物也愈来越多，一定程度上会加重环境污染。
因此，如何解决好经济的可持续发展和环境问题的冲突，是一个亟待研究的重要课题。
一.环境污染数据统计与分析（一）数据来源本文以全国31个地区为研究对象，遵循科学性、合理性、可操作性和可比性原则，选取八项指标进行研究分析。
具体为：x1：工业废水排放量（万吨）、x2：工业废气排放量（亿标立方米）、x3：工业二氧化硫排放量（万吨）、x4：工业固体废物排放量（吨）、x5：工业烟尘排放量（万吨）、x6：生活污水中化学需氧量排放量（万吨）、x7：工业废水中化学需氧量排放量（万吨）、x8：生活污水排放量（万吨）。
数据均来源于《中国统计年鉴》（2010年版）。
（二）应用SPSS对数据进行因子分析和聚类分析1.因子分析的前提条件对变量进行巴特利特球度检验和KMO检验方法进行分析，可知：巴特利特球度检验统计量的观测值为136.341，相应的概率P-值接近0。
如果显著性水平α为0.05，由于概率P-值小于显著性水平α，则拒绝原假设，认为相关系数矩阵与单位阵有显著差异。
因子分析法在环境污染检测与评价中的应用研究
因子分析法在环境污染检测与评价中的应用研究金淑聪（新疆昌吉回族自治州环境监测站，新疆昌吉831100）【摘要】随着我国环境保护相关工作不断推进,我国环境污染治理工作取得了初步成效,生态环境质量水平有了明显的提高。
环境污染检测作为环境保护工作中的重要组成部分,需要采用科学的方法对环境污染进行全面的检测、分析与评价,在此基础上制定相应的环境保护策略,其中因子分析法是一种有效检测与评价环境污染程度的方法。
本文对因子分析法在环境污染检测与评价中的应用进行深入研究,并提出一些合理的意见和优化措施,旨在进一步提高因子分析法应用水平,促进我国环境污染检测工作更好地开展。
【关键词】因子分析法;环境污染检测;环境污染评价;应用方式;优化策略【中图分类号】X502【文献标识码】A【文章编号】2095-2066（2021）05-0044-020引言人类发展过程中对生态环境造成了严重破坏，且随着经济建设速度不断加快，生态环境恶化已经成为威胁社会发展的主要问题。
在此背景下，为了实现长远可持续发展战略目标，国家推出了一系列环境保护工作，并加强了对环境污染的检测与评价工作。
环境污染检测与评价工作是对生态环境污染程度的分析，包括大气污染、土地污染、水体污染等多个方面，所涉及的内容较多且较为复杂，而因子分析法能够很好地解决环境污染检测与评价工作，所以近些年来因子分析法在我国环境保护领域取得了广泛应用。
1因子分析法基本内涵分析因子分析法是指通过在变量群中提取共性因子的一种统计技术，该方法最早由英国著名心理学家C·E斯皮尔曼所提出，在心理学分析中逐渐应用。
随着因子分析法的不断发展与完善，因子分析法因其独特的优势，逐渐在其他多个领域使用，并且取得了较好的效果。
因子分析法能够从多种变量中找出关键的、具有代表性的因子，通过将相同本质的变量归类为相同的一个因子，能够减少所分析的变量数目，还能够检验变量之间的关系，降低内容较多且复杂的分析内容难度[1]。
SPSS因子分析
实验环 境
笃行楼 B 栋 303 1、根据SPSS输出结果， 由表1可知大部分相关系数都比较高，个变量呈较强 的线性关系，能够从中提取公共因子，适合进行因子分析。 表1 相关系数矩阵
相关矩阵 国家预算内资金 相关 国家预算内资金 国内贷款 利用外资 自筹资金 其他投资 1.000 .458 .229 .331 .211 国内贷款 .458 1.000 .746 .744 .686 利用外资 .229 .746 1.000 .864 .776 自筹资金 .331 .744 .864 1.00 .928 其他投资 .211 .686 .776 .928 1.000
实验步 骤
第二步：将分析变量选入变量框中，点击“描述”按钮选择“系数”选项 ， “反映象”选项 和 KOM 和“Bartlett 的球形度检验”选项，单击继续关闭窗口。点击“抽取”按钮，选择 “相关系数” 、 “碎石图”和“因子的固定变量”并在提取因子框中输入 2，单击继续关闭窗 口。 第三步：点击“旋转”按钮，在弹出窗口中，选择“最大方差法”和“旋转解”以及“载荷 图” ，点击继续关闭窗口。点击“得分”按钮，在弹出窗口中选择“保存为变量，在方法框 中选择“回归”选项，选择“显示因子得分系数矩阵”选项，点击继续关闭窗口。 第四步：点击“选项”按钮，在弹出窗口中，选择“使用均值替代”和“按大小排序” ，点击 继续关闭窗口，点击“确定”按钮完成。
验
df Sig.
10 .000
由表3可知，第一列为因子分析初始解下的变量共同度，表明：如果有5个变量 采用主成分法提取所有特征值，那么原有变量的所有方差都可被解释，变量的共 同度均为1.第二列为指定提取条件（提取2个特征值）提取特征值时的变量共同度。 可以看到：绝大部分变量的绝大部分信息（大于86%）可被因子解释，这些变量的 信息丢失少。 表3 因子分析中的变量共同度
[整理]spss实际分析.
![[整理]spss实际分析.](https://img.taocdn.com/s3/m/29108499ba0d4a7303763a6b.png)
06年部分省份环境污染与破坏情况调查引言：２１世纪是环保的社会，建设节约型环保社会是未来几年的重大课题，环境保护的重要性不是哪个人的事情而是全社会、全球性的问题。
作为环保人我们更应该充分了解目前我国面临的环境污染与破坏事故，从而更好地投身于环保事业中去。
本文分析统计了部分省份环境污染与破坏的情况，并通过SPSS分析如下，对我国的环境保护工程有一定借鉴意义。
同时提高了分析数据统计结果的能力。
一、研究目的：1. 熟悉SPSS软件在实际中的应用；2. 根据2006年部分地区环境污染与破坏情况,了解我国目前面临的环境问题现状，为以后处理环境问题提高更好的依据。
注：由于所查数据有所缺损，故将部分数据舍弃，只取其中数据较完整的省份进行分析3. 通过对环境污染与破坏情况以及治理各类污染项目的投资额情况的调查，了解污染治理的状况，并提出相应的建议及措施；4. 培养分析数据统计结果的能力。
二、研究方法：1.资料收集：本论文从国家统计局官方网站上收集了近年来全国各地区污染事故治理及其投资情况，并选择其中的最新数据运用SPSS 11.0中文版进行统计分析。
在分析前，要进行数据格式的转换，将其汇总为可用于SPSS 分析的格式。
2.研究方法本论文主要运用了《环境统计学》中的相关知识，并运用spss软件对数据进行进行统计描述，同时将部分省份的相关数据用条形图、饼图等进行形象的表现，最后对各种数据进行相关性分析和回归分析以研究各种数据之间的相关性，借此了解我国的污染及其治理的状况。
原始数据：转换后的数据如下（仅显示部分）：三、数据处理：1.部分省份总污染事故次数的比较：图1：利用简单饼图比较图2：利用简单条形图比较从图1和图2中看都出，湖南省总污染事故次数远远超出其他省份，甘肃省次之。
总污染事故次数所呈现的趋势多少与省份的人口数、工业发展情况、人民生活消费水平、生活习惯等方面有关。
2. 部分省份污染事故所属类型的研究：图3：利用交互饼图比较各省份污染事故所属类型Pies show Sums of 事故次数河北辽宁山西06年河北、山西、辽宁各省污染事故所属类型的研究Pies show Sums of 事故次数黑龙江吉林江苏06年吉林、黑龙江、江苏各省污染事故所属类型的研究Pies show Sums of 事故次数安徽湖南浙江06年浙江、安徽、湖南各省污染事故所属类型的研究Pies show Sums of 事故次数甘肃广东贵州06年广东、贵州、甘肃各省污染事故所属类型的研究图4：利用交互条图比较各省份污染事故所属类型从系列图3和图4可以看出，湖南省的污染事故次数最多，其中水污染占将近一半；甘肃省处于第二位，其中水污染也占将近一半；黑龙江省、吉林省和我省的污染事故次数较少，其余的省份污染事故次数则较接近，都在20次左右。
环境污染的因子分析
环境污染的因子分析尹延明08020731摘要: 改革开放以来, 我国经济发展迅速, 取得了举世瞩目的伟大成就。
但在经济快速发展的同时, 也带来了一些负面效应, 如环境污染。
本文采用因子分析法对全国25个省的环境污染进行了分析、评价, 并运用SPSSl7. 0 统计软件对数据进行了计算、处理。
通过分析表明我国目前环境污染较为严重, 本文通过分析、评价可以为我国的环境污染防治提供一定的理论基础。
关键词：因子分析; 环境污染;因子分析产生于20 世纪初期, 当时由心理学家在实际研究中提出的。
因子分析是多元统计分析的一种,将多个实测变量转变为少数几个线性不相关的综合指标, 从而简化数据处理, 提示出多个变量间的因果关系。
线性综合指标往往是不能直接观测到的。
但它更能反映事物的本质, 因此在环境科学领域因子分析应用广泛。
本文就全国25个省的生活污水排放量、生活污水中化学需氧量排放量、生活二氧化硫排放量、生活烟尘排放量、工业固体废物排放量、工业废气排放总量、工业废水排放量等7 个环境污染指标之间的关系, 分析了全国各地区环境污染的特征, 为各地区环境污染治理提供了理论依据。
1、因子分析原理因子分析从变量的相关矩阵出发将一个m 维的随机向量X 分解成低于m 个且有代表性的公因子和一个特殊的m 维向量, 使其公因子数取得最佳的个数, 从而使对m 维随机向量的研究转化成对较少个数的公因子的研究。
设有n 个样本, m 个指标构成样本空间XX= ( xij) n * m i= 1, 2, ....., n; j= 1, 2,..., m因子分析过程一般经过以下步骤:( 1) 原始数据的标准化, 标准化的公式为X’ij= ( Xij- Xj) /& j, 其中Xij为第i 个样本的第j 个指标值, 而Xj 和&j 分别为j 指标的均值和标准差。
标准化的目的在于消除不同变量的量纲的影响, 而且标准化转化不会改变变量的相关系数。
SPSS因子分析-环境污染
环境污染的因子分析
对全国27个省市自治区的污染物排放量七项 指标作因子分析。 原始数据为我国各省、直辖市、自治区工业 和生活污染物排放量。
原始数据中包含7项污染指标，依次命名为 X1至 X7，其中：
X1 为生活污水排放量(万吨) , X2 为生活污水中化学需氧量排放量(吨) , X3 为生活二氧化硫排放量(吨)， X4 为生活烟尘排放量(吨) ， X5 为工业固体废物排放量(万吨) , X6 为工业废气排放总量(亿标立方米) , X7 为工业废水排放量(万吨) 。
Missing Values栏，选择 Coefficient Display 处理缺失值方法： Format栏，决定载荷系 Exclude sases listwise 数的显示格式： 在分析过程中，分析变量中 Sorted by size 选中此项， 有缺失值的观测量不参与分 载荷系数按其数值的大小 析 排列并构成矩阵 Exclude cases pairwise Suppress small 成对剔除带有缺失值的观测 coefficients 选中此项， 量 不显示那些绝对值小于指 Replace with mean 用变 定值的载荷系数，在后面 量的均值代替变量的所有缺 框中键入0到1之间的数作 失值 为临界值
计算环境污染总得分
在因子分析的基础之上，我们可以对27 个地区进行环境污染的综合分析。利用因子 分析后得到的2个因子变量，可以计算出每个 地区的环境污染总得分。在计算总得分时， 以这2个因子变量的方差贡献率作为权数，得 到计算公式： 环境污染总得分 = 0.41633 F1 + 0.35408 F2 按照这个公式，就可以计算出27个地区环境 污染总得分。
FACTOR过程的选择项:
SPSS大作业-环境保护
当代大学生对全球气候变化认知程度的研究摘要：随着我国经济建设的飞速发展,人们向大自然排放的有害物质与日俱增,环境问题日益严重。
环境污染问题不仅影响我国人民的生存环境和生存质量,也危害人民的身体健康,在环境污染中城市环境污染已经成为制约社会发展的重要问题。
本研究采样方式为匿名方式随机投放网络问卷以及纸质问卷，采用SPSS statistics软件分析采样数据，得到频率表以及考虑性别的交叉表。
本文考虑性别、城乡等差异，分别从基本的环保知识到主动投身环保事业等各方面加以分析，研究当代大学生对环境污染问题认知程度的差异。
关键字：性别；气候变化；差异；SPSS一、研究背景我国改革开放30多年的经济发展迅速，主要是以粗放式发展为主要模式。
由此而带来的就是高增长、高能耗、高排放的三高企业，我国是发展中国家，在经济发展的过程中，政府对环境破坏的监管不力，睁一眼闭一眼，所以我国改革开放30年快速发展以牺牲能源、破坏环境为代价的，尤其我国的经济发展又极不平衡，主要是以城市主力军，这样城市的环境恶化就很严重。
同样，农村人口环境保护意识淡薄，农村环境恶化也不可小觑，我国高速发展的近几十年来，环境的恶化程度逐年增加，应该引起政府环保部门的重视。
环境污染对人们的生活影响越来越严重，我们现在出门看到的最打眼的一景就是戴口罩的人越来越多，人们越来越感受到空气污染对自己身心健康的威胁，据统计，世界儿童死亡80%是由于空气污染导致的，这个数字让人触目惊心。
环境污染很大因素是由于企业恣意排放污染物，但在日常生活中，民众的环保意识与环保行为对生活污染——尤其是随处可见的污染——有较大的影响。
性别、年龄等不同，对气候变化认知程度也会存在差异。
本文考虑到男女性别的差异、城乡区别，分别从基本的环保知识到主动投身环保事业等各方面加以分析，研究不同性别对环境污染问题认知程度的差异。
二、研究方法及样本描述（一）研究方法本研究采样方式为匿名方式随机投放网络问卷以及纸质问卷调查的方法，与2014年5月在西安交通大学进行问卷调查。
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提取法
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❖ Options 展开相应的子对话框可以进一步选择各种 输出项。
Correlation Matix 相关矩阵栏，
给S出ta变tis量ti间cs相统关计性量指标栏及相关
检共验有：两项可选择：
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值为0，标准差为1
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FACTOR过程的选择项:
❖ Descriptives 展开相应的子对话框可以选择单变量 的描述统计量和初始分析结果。
❖ Extraction 展开相应的子对话框可以选择不同的提 取公因子的方法和控制提取结果的判据。
❖ Rotation 展开相应的子对话框可以选择因子旋转方 法。
❖ Scores 展开相应的子对话框可以要求计算因子得分， 选择显示或作为新变量保存。
计算环境污染总得分
在因子分析的基础之上，我们可以对27 个地区进行环境污染的综合分析。利用因子 分析后得到的2个因子变量，可以计算出每个 地区的环境污染总得分。在计算总得分时， 以这2个因子变量的方差贡献率作为权数，得 到计算公式： 环境污染总得分 = 0.41633 F1 + 0.35408 F2
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1. 累积贡献率达80%或85%以上。 2. 取大于所有特征值均值的特征值个数，即大于1的特征值个数。
当特征值个数<20时，前者易取太多个数，后者相反。 3. 根据碎石图判断，通常碎石图会有一个拐点，该点之前与大因
子连接的陡峭的折线，之后是与小因子相连的缓坡的折线。
公因子碎石图
旋转前的因子载荷矩阵
旋转后的因子载荷矩阵
因旋转矩阵
由公因因子子F载12在荷变阵量X可13、以X写24、出X6、 因X57子上分的因析因子子的载载模荷荷型比比较：较大大，，它它们 分们X别分1 是别=0：是.8：57F1-0.209F2 XX(X吨1232)为为=生生0活活.9污污二28水 水 氧F排 中 化1-放 化 硫0量 学 排.1需 放(2万7氧 量吨F量)2排 放XX4量3为(=吨生0)活.0烟89尘F排1+放0量.8(吨17) F2
SPSS实现因子分析
环境污染的因子分析：
对全国27个省市自治区的污染物 排放量七项指标作因子分析。原 始数据为我国各省、直辖市、自 治区工业和生活污染物排放量， 来自《中国统计年鉴(1999 年)》。
原始数据中包含7项污染指标，依次命名为 X1至 X7，其中：
X1 为生活污水排放量(万吨) , X2 为生活污水中化学需氧量排放量(吨) , X3 为生活二氧化硫排放量(吨)， X4 为生活烟尘排放量(吨) ， X5 为工业固体废物排放量(万吨) , X6 为工业废气排放总量(亿标立方米) , X7 为工业废水排放量(万吨) 。
描述统计量表
相关系数矩阵
KMO值 Bartlett值 P值
相关系数矩阵 反映象协方差阵及相关阵
变量共同度
描述了因子分析的初试解对原有 变量总体的刻画情况: 第一列 因子变量方差贡献（特征
值）. 第二列 各因子变量方差贡献率. 第三列 因子变量的累积方差贡献
率.
因子提取和因子旋转结果
公因子个数确定准则：
检验.
Method 因子提取方法选
择DExis项trpa：lacyt栏栏，设指定定公与因因子子的 提P取rin有标cip关准al的：co输m出on项en：ts 主成
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染因子.
因子载荷散点图
因子得分系数阵
因子的协方差阵
由系数阵可写出因子 得分函数：
F1 =0.300X1+0.322X2+ 0.001X3+0.003X4+0.027 X5+0.275X6+0.271X7
F2 =-0.058X1-0.023X2+ 0.331X3+0.371X4+0.365 X5+0.132X6-0.030X7