《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》

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《公平视角下的城市医疗荒漠研究——以深圳市为例》

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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]。