观测的所谓公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来可观测

的每一个变量。

2.2 因子的确定

利用

2009 年各地区农村居民家庭平均每人生活消费支出资料

(见附表一，摘自《中国统计年鉴(2010)》),做因子相关性分析得：

Correlation Matrix

　

食品

衣着

居住

家庭设备及

服务

交通和通讯文教娱乐用

品及服务

医疗保健

其他商品和

服务

Correlation 食品

1

0.654

0.813

0.864

0.911

0.803

0.651

0.884

衣着

0.654

1

0.769

0.803

0.858

0.842

0.889

0.697

居住

0.813

0.769

1

0.896

0.889

0.821

0.813

0.752

家庭设备及
服务

0.864

0.803

0.896

1

0.913

0.863

0.779

0.759

交通和通讯

0.911

0.858

0.889

0.913

1

0.922

0.841

0.868

文教娱乐用
品及服务

0.803

0.842

0.821

0.863

0.922

1

0.833

0.821

医疗保健

0.651

0.889

0.813

0.779

0.841

0.833

1

0.677

其他商品和
服务

0.884

0.697

0.752

0.759

0.868

0.821

0.677

1

Sig.

(1-

tailed)

食品

　

0

0

0

0

0

0

0

衣着

0

　

0

0

0

0

0

0

居住

0

0

　

0

0

0

0

0

家庭设备及
服务

0

0

0

　

0

0

0

0

交通和通讯

0

0

0

0

　

0

0

0

文教娱乐用
品及服务

0

0

0

0

0

　

0

0

医疗保健

0

0

0

0

0

0

　

0

其他商品和
服务

0

0

0

0

0

0

0

　

因子相关相关矩阵反映我国农村居民消费结构的各指标之间存在

较高的相关性

,而变量间存在较为明显的相关关系是应用因子分析提

取主因子，并以此为依据构造评价体系的基础。因此存在可以采用因

子分析进行分析的可能。

2.3 分析过程

2