《表4 旋转成份矩阵:公平视角下的城市医疗荒漠研究——以深圳市为例》
为了得到代表更多原始变量信息的降维因子,参考特征值是较为常用的方法。在所有特征值中,大于1的被认为是显著的,小于1的被丢弃。从表3可以发现特征值大于1的共有3个成分,累积解释了原始变量80.893%的信息,因此可以用3个主成分来表达原始指标所反映的信息。此外,采用旋转成份矩阵能够更好地归纳出因子,一般而言,提取旋转成份矩阵中载荷大于0.7的指标作为对应主成分指标的构成指标,并根据指标构成对指标反映的维度进行概括。从表4中可以发现,第一主成分由硕士以上学历比例、大专及以上学历比例、初中及以下学历比例、城中村建筑面积比例四个指标组成,反映的是教育和居住条件方面的信息,可以视作社会地位弱势性指数;第二主成分由15岁及以下人口比例和文盲率两个指标构成,由于尚未读书的人口会被统计在文盲率里且60岁及以上人口比例的旋转成份值超过0.5,遂将该成份视作人口结构弱势性指数;第三主成份由人均收入和人均小汽车拥有率两个指标构成,可以视作经济能力弱势性指数。相应地,提取成份得分系数矩阵(表5)中的系数,结合旋转成分矩阵中的相关信息(大于0.7),计算得到各主成分得分C1、C2、C3和综合指数(comprehensive index,C1)[18]。
图表编号 | XD00202852600 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.10.28 |
作者 | 刘影、郭莉、刘倩、江杜梅 |
绘制单位 | 深圳大学建筑与城市规划学院、深圳市规划国土发展研究中心、深圳大学建筑与城市规划学院、深圳大学 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |