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user: 3. 主成分分析 为了说明影响邻里供电的意愿的影响因素之间存在相互联系，并且分析影响邻里供电意愿的主要成分，所以使用SPSS的主成分分析对数据进行分析处理，主成分分析可以通过降维的方式减少变量值表之间的冗余度，是考察多个变量之间相关性的统计方法，可以用来提取多个主成分来解释变量之间的内部联系。 3.1. 数据描述与检验 将所得数据导入spss，将其进行标准化后再对其进行KMO和Bartlett的检验得到表3，由表3可知数据的KMO 和 Bartlett 的检验已检验通过，且显著性小于0.005，因此可以继续进行数据处理，且由数据的成分表可知这18个因素之间相关性强弱不等，这说明这18个因素彼此并不独立。 Table 3 KMO and Bartlett tes KMO 取样适切性量数 0.539 巴特利特球形度检验 近似卡方 628.053 自由度 153 显著性 0.000 表3. KMO和巴特利特检验 3.2. 主成分提取和数量确定 从表4中可以看出，18个变量主要可以由8个主要成分解释，且解释度可达到67.244%。解释度的偏低可能是由于问卷的数量较少以及部分问卷的发放过于集中导致的。在提取公因子时，通过主成分的碎石图(图1)分析可以判断，特征值大于1的数据共有八个，所以数据的主要成分主要有8个。 由表5旋转后的成分矩阵可推出主成分的表达式： F 1 = W 1 ZX 1 + W 2 ZX 2 + ⋯ + W 18 ZX 18 其中W1， W2， ⋯ ， W18是主成分表达式中的系数。 主成分表达式中的各个变量的系数 = 旋转后的成分矩阵/主成分相对应的特征根开平方根。 由此表达式得到成分矩阵表达式的系数，将其进行整合得到表6。 Table 4 Total variance explaine 初始特征值 提取载荷平方和 旋转载荷平方和 成分 总计 方差百分比 累积 % 总计 方差百分比 累积 % 总计 方差百分比 累积 % 1 2.588 14.380 14.380 2.588 14.380 14.380 2.170 12.053 12.053 2 1.850 10.277 24.657 1.850 10.277 24.657 1.738 9.656 21.709 3 1.599 8.883 33.540 1.599 8.883 33.540 1.665 9.251 30.960 4 1.468 8.158 41.698 1.468 8.158 41.698 1.608 8.934 39.894 5 1.362 7.568 49.266 1.362 7.568 49.266 1.320 7.336 47.231 6 1.146 6.368 55.634 1.146 6.368 55.634 1.289 7.160 54.391 7 1.079 5.993 61.627 1.079 5.993 61.627 1.187 6.596 60.986 8 1.011 5.617 67.244 1.011 5.617 67.244 1.126 6.258 67.244 9 0.871 4.841 72.085 10 0.833 4.630 76.715 11 0.806 4.481 81.196 12 0.760 4.224 85.420 13 0.629 3.495 88.915 14 0.574 3.188 92.102 15 0.506 2.809 94.911 16 0.444 2.469 97.380 17 0.376 2.086 99.466 18 0.096 .534 100.000 提取方法：主成分分析法。 表4. 总方差解释 图1. 碎石图 Table 5 Rotated component matrix F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7 F8 X1 0.547 0.374 0.054 −0.027 −0.047 −0.073 0.338 −0.154 X2 −0.119 0.023 0.240 0.031 0.502 −0.065 0.283 0.487 X3 0.062 0.023 −0.089 −0.040 −0.003 0.059 −0.041 0.846 X4 −0.105 0.711 −0.010 0.037 −0.176 −0.178 0.085 0.127 X5 −0.122 0.766 0.017 −0.222 0.153 −0.023 −0.040 −0.084 X6 0.895 −0.190 0.015 0.105 −0.036 −0.005 −0.130 0.065 X7 0.914 −0.229 0.007 0.009 −0.006 −0.035 −0.059 0.053 X8 0.190 −0.519 0.007 −0.139 0.256 −0.437 0.127 −0.028 X9 −0.054 −0.006 0.007 −0.068 0.056 0.025 0.875 0.017 X10 −0.001 0.036 0.820 0.028 0.117 −0.070 −0.201 0.023 X11 0.060 −0.001 0.804 0.000 0.026 0.108 0.181 −0.061 X12 0.008 −0.104 0.442 0.180 −0.517 0.048 0.170 −0.025 X13 −0.025 −0.203 0.204 0.211 0.660 0.114 0.101 −0.015 X14 0.016 0.003 −0.038 −0.037 0.254 0.777 −0.029 −0.011 X15 −0.001 −0.068 −0.021 0.755 0.188 0.025 −0.100 −0.143 X16 −0.049 −0.290 0.153 −0.036 −0.302 0.614 0.131 0.080 X17 −0.057 −0.063 0.032 0.720 −0.167 −0.155 −0.092 0.248 X18 0.374 0.032 0.121 0.593 0.079 0.121 0.181 −0.156 提取方法：主成分分析法。 旋转方法：凯撒正态化最大方差法。 表5. 旋转后的成分矩阵 a a 旋转在11次迭代后已收敛。 Table 6 Secondary index coefficients of componen 二级指标 1 2 3 4 5 6 7 8 X1 0.340049 0.232611 0.033324 −0.017 −0.02952 −0.04522 0.209941 −0.09566 X2 −0.08731 0.016985 0.176698 0.023029 0.369002 −0.04809 0.208051 0.357851 X3 0.049097 0.018271 −0.07025 −0.03185 −0.0021 0.046876 −0.03268 0.669259 X4 −0.08634 0.586518 −0.0079 0.030199 −0.14502 −0.14692 0.070193 0.104913 X5 −0.10494 0.656471 0.014473 −0.19025 0.131019 −0.01965 −0.03459 −0.07216 X6 0.836362 −0.17739 0.013757 0.097826 −0.03364 −0.00425 −0.12108 0.060924 X7 0.879896 −0.22002 0.007143 0.00829 −0.00584 −0.03385 −0.05696 0.050751 X8 0.189402 −0.51624 0.006909 −0.13787 0.254591 −0.43436 0.126338 −0.02786 X9 −0.05795 −0.00627 0.007632 −0.07281 0.060223 0.027276 0.936987 0.018343 X10 −0.00116 0.0392 0.897952 0.03025 0.127791 −0.07679 −0.22006 0.02518 X11 0.066446 −0.00115 0.894856 2.8E−05 0.028896 0.119784 0.201252 −0.06798 X12 0.008673 −0.11955 0.507222 0.206369 −0.59268 0.055307 0.194645 −0.02854 X13 −0.03175 −0.25555 0.257275 0.265604 0.831805 0.144255 0.12684 −0.01894 X14 0.020614 0.003315 −0.04978 −0.04827 0.33583 1.025171 −0.03786 −0.01407 X15 −0.00157 −0.09562 −0.02954 1.061356 0.264776 0.035287 −0.14029 −0.2015 X16 −0.07392 −0.43519 0.229264 −0.0533 −0.4529 0.920573 0.196533 0.119951 X17 −0.09241 −0.10329 0.051554 1.174154 −0.27223 −0.2526 −0.15042 0.405126 X18 1.207136 0.103963 0.389574 1.913752 0.256392 0.391251 0.582554 −0.50482 表6. 主成分二级指标系数表 由表6可以得到这8个主成分的表达式，其中以主成分一为例： F 1 = 0.340049 ZX 1 − 0.08731 ZX 2 + 0.049097 ZX 3 − 0.08634 ZX 4 − 0.10494 ZX 5 + 0.836362 ZX 6 + 0.879896 ZX 7 + 0.189402 ZX 8 − 0.05795 ZX 9 − 0.00116 ZX 10 + 0.066446 ZX 11 + 0.008673 ZX 12 − 0.03175 ZX 13 + 0.020614 ZX 14 − 0.00157 ZX 15 − 0.07392 ZX 16 − 0.09241 ZX 17 + 1.207136 X 18 依此可类推出F2、F3、F4、F5、F6、F7、F8的主成分表达式。 综上所述，可以得到影响邻里供电医院的18个因素彼此之间不是独立向量，且彼此之间存在相关关系，这些因素共可提取公因子，形成8个主要成分，在接下来的具体分析中将针对其中部分主要成分进行分析。 3.3. 小结和进一步分析 通过主成分分析可将影响邻里供电意愿的因素拆分为8个主要成分，分别是：F1屋顶基本条件，F2邻里供电的了解情况，F3个人基本条件，F4光伏政策了解情况，F5邻里供电的卖电意向，F6邻里供电的普及情况，F7家庭收入，F8市民进行邻里供电的合作形式。为了进一步探讨邻里供电意愿的影响因素，对居民没有安装光伏发电的原因进行分析。 整理问卷数据，我们发现对邻里供电有所了解的居民相较于对邻里供电没有了解的居民，其安装光伏发电设备的意愿会更大一些，其中影响居民没有安装光伏设备的原因主要有以下几点：(见表7) Table 7 Factors of affecting the absence of photovoltaic power generatio 影响因素 个案数 百分比 气候 23 8.1% 资金 47 16.5% 房屋类型 71 24.9% 安全 81 28.4% 材料 30 10.5% 其他 33 11.6% 总计 285 100.0% 表7. 没有安装光伏发电的影响因素 由表7可知，居民在选择光伏发电设备时，首要考虑的因素是安全，占比统计人数比重的28.4%，其次才考虑自身的房屋类型，与资金因素，两项分别总体人数比例的24.9%，16.5%，由此，可以发现影响居民没有安装光伏设备的主要因素主要是安全、房屋类型和资金问题。 其中安全问题是主要问题，据调查，居民对居民光伏发电的安全问题大多是基于对邻里发电技术的不了解导致的，这也间接反映了我国邻里供电宣传不到位，普及不彻底的现状。我国建筑屋顶使用权模糊、建筑屋顶形式不一的现象和光伏设备生产、安装成本过高等问题也是限制邻里发电推广的因素。 故而对居民意愿了解邻里供电的途径进行了研究(见表8)。 居民在意愿了解邻里供电途径的选择中，意愿通过网络了解邻里供电的人数最多，选择此项的人数占总问卷调查总人数的66.48%，网络选项占总选项的比例为44.4%，其次为其他选项，广播与物业，总占比53.3%。 Table 8 Willing to know the way of power supplemen 了解途径 个案数 百分比 网络 119 44.40% 物业 28 10.40% 电视台 52 19.40% 广播 28 10.40% 社区 6 2.20% 其他 35 13.10% 总计 268 100.00% 表8. 意愿了解邻里供电的途径 通过数据得到，要实现邻里供电的全国普及，政府、相关公司和物业的宣传推广起到了必不可少的作用，在网络、电视台等了解途径的大力宣传将能起到更有效的作用。