《表4 特征根和方差贡献率》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《性别比失衡下青年婚恋观及其影响因素——来自广东省的证据》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

本研究选取涉及青年婚恋观念影响因素的17项重要指标（详见表2），对229份有效调查数据进行因子分析。一般而言，因子分析首先要分析KMO值，如果此值高于0.6，则说明适合因子分析。如表3检验结果显示：KMO为0.867，大于0.6，满足因子分析的前提要求，意味着数据可用于因子分析研究。数据通过Bartlett球形度检验（P<0.05），说明研究数据适合进行因子分析。主成分分析法的核心是通过原有变量的线性组合以及各个主成分的求解来实现变量降维。因此，本文采用主成分分析法提取因子，针对因子提取情况以及因子提取信息量情况进行分析，其特征根和方差贡献率如表4所示。第1因子的特征值很高，说明对解释原有变量的贡献最大；第5个以后的因子特征值都较小，说明对解释原有变量的贡献较小。