《表4 特征值及贡献率：2000年代以来中国省际人才的时空变动分析》

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《2000年代以来中国省际人才的时空变动分析》

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由表3可以看出，KMO的统计量>0.5，影响人才空间分布差异的12个因子适合做主成分分析，特别是2000—2005年各因子间具有较强的相关性。同时，由Bartlett检验可看出，各因子间的独立性并不成立，主成分分析的适用性通过了显著性检验。由表4可知，2000—2005年、2005—2010年两个阶段的第一、第二、第三、第四特征根均超过0.8，完全符合主成分分析要求。2010—2015年的第一、第二、第三特征根也超过0.7，虽然不是很完善，但也值得尝试。由此得出主成分载荷矩阵。为了使因子载荷矩阵系数向0—1分化，对初始因子载荷矩阵进行方差最大化旋转，旋转后的因子载荷矩阵如表5所示。