中国统计年鉴什么数据适合做因子分析？
在中国统计年鉴中，有许多不同类型的数据可供选择进行因子分析。具体选择哪些数据进行因子分析需要根据研究目的和所关注的领域来确定。以下是一些常见的适合因子分析的数据类型：1、经济指标：中国统计年鉴包含了大量的经济指标数据，如GDP、人均收入、固定资产投资等。这些指标反映了经济的整体和部分方面的表现，可以用于分析经济发展的潜在因素。
2、产业数据：统计年鉴中提供了各种行业的数据，如工业产值、农业产量、服务业就业人数等。这些数据可以用于研究不同产业之间的关系和影响因素。
3、社会人口数据：统计年鉴包含了人口、劳动力、教育、健康等方面的数据。这些数据可以用于分析人口结构、社会发展和人口变化的潜在因素。
4、地区数据：中国统计年鉴提供了各个省份、城市和地区的数据，如地区生产总值、人口密度、就业结构等。这些数据可以用于研究不同地区之间的差异和影响因素。
需要注意的是，进行因子分析时，选择的数据应该具有一定的相关性，并且在数量上具有合理的样本大小。此外，数据的可靠性和准确性也是进行因子分析的关键要素。
最终，确定适合因子分析的数据应根据具体研究的问题、数据的可用性和研究者的专业知识来决定。在选择数据之前，建议先明确研究目的，并与相关领域的专业人士进行讨论和咨询。
中国统计年鉴什么数据适合做因子分析？
因子分析用于探索分析项(定量数据)应该分成几个因子(变量),比如20个量表题项应该分成几个方面较为合适;用户可自行设置因子个数,如果不设置,系统会以特征根值大于1作为判定标准设定因子个数。
因子分析一般分为三步：
第一步:判断是否进行因子分析,判断标准为KMO值大于0.6;
第二步:因子与题项对应关系判断。
因子与题项对应关系判断:假设预期为3个因子(变量),分析题项为10个;因子与题项交叉共得到30个数字,此数字称作”因子载荷系数”(因子载荷系数值表示分析项与因子之间的相关程度); 针对每个因子(变量),对应10个”因子载荷系数”,针对每个分析项,则有3个”因子载荷系数值”(比如0.765,-0.066,0.093),选出3个数字绝对值大于0.4的那个值(0.765),如果其对应因子1,则说明此题项应该划分在因子1下面.
对不合理题项进行删除:共有三种情况; 第一类:如果分析项的共同度(公因子方差)值小于0.4,则对应分析项应该作删除处理;第二类:某分析项对应的”因子载荷系数”的绝对值,全部均小于0.4,也需要删除此分析项;第三类:如果某分析项与因子对应关系出现严重偏差（通常也称作‘张冠李戴’）,也需要对该分析项进行删除处理。
第三步:因子命名。
在第二步删除掉不合理题项后,并且确认因子与题项对应关系良好后,则可结合因子与题项对应关系,对因子进行命名。
SPSSAU操作截图如下：
关于“保存因子得分”：因子分析将信息浓缩成几个因子，并且可让系统保存“因子得分”，。因子得分可用于进一步分析，比如聚类分析，回归分析使用等。
关于“保存综合得分”：如果使用因子分析的目的在于进行综合竞争力排名，比如银行的绩效排名，上市公司竞争力排名等，此时可直接保存综合得分，用于竞争力排名。
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