《表1 主成分列表：基于ESDA的山东省教育资源配置的空间差异研究》

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《基于ESDA的山东省教育资源配置的空间差异研究》

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在理论分析阶段，我们仅对教育资源配置方面进行了指标选取，并没有将指标进行分类并嵌入具体路径，在这里，我们运用SPSS16.0对生均经费、人均可支配收入、本科及以上学历教师占比、中小学数、教职工数、在校学生数、公共图书馆藏书量、R&D人员数进行因子分析，通过实际验证将其嵌入路径，使模型更具有说服力。因子分析是将多个实测变量转换为少数几个不相关的综合指标的多元统计分析方法。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。首先进行KMO检验，将数据输入SPSS16.0，KMO检验的值为0.740，非常适合做因子分析。表1为主成分列表，表中列出了所有主成分。旋转前，第一主成分的方差贡献率为49.599%，前三个主成分的累计贡献率为94.075%。旋转后，第一主成分的方差贡献率为37.330%，前3个主成分的累计贡献率仍为94.075%。提取3个主成分因子，贡献率已经达到了94.075%，说明大部分的原始信息能够被新提取的主成分解释。由此也可以看出，提取3个主成分因子是合理的。