中国居民分群范式研究-(China-Vals)(2)

分众集中度进行了纯度检验。表3是旋转后各因子（主成分）与组别的均值结果。 根据表中每一类群居民的因子的特征，我们最终将消费者的生活形态分为 14个类别，即：组别1为 经济头脑族， 组别 2为 求实稳健族， 组别 3 传统生活族， 组别 4为 个性表现族， 组别 5为 平稳小康族， 组别 6为 工作成就族， 组别 7为 理智事业族， 组别 8 随社会流族 ， 组别 9 消费节省族， 组别 10 工作坚实族， 组别 11 平稳求进族， 组别 12 经济时尚族， 组别 13 现实生活族，最后 组别 14为 勤俭生活族。

表 3 旋转后各因子（主成分）与组别的均值

组主成分（因子） 别 C1 C2 0.07 1.25 -0.22 0.29 -0.29 -0.37 0.36 C3 0.34 0.24 0.28 0.11 0.31 0.39 -0.58 C4 0.16 -0.62 -0.04 -0.35 -0.02 0.01 1.09 0.39 1.00 -0.47 -0.50 C5 C6 C7 -0.42 -0.96 -0.02 0.63 0.84 -0.02 -0.21 -0.07 0.60 -0.58 -0.51 -0.31 0.00 0.90 C8 0.38 -0.23 -0.25 -0.97 0.90 -1.10 -0.09 0.10 0.18 -0.06 0.94 -0.40 0.28 0.40 C9 0.83 0.27 -0.81 0.95 0.20 -0.44 -0.23 0.60 -0.46 -0.60 -0.27 -0.34 0.26 -0.51 C10 1.16 -0.50 -0.61 -0.09 -0.54 -0.04 0.33 0.22 -0.60 1.02 -0.55 -0.39 -0.40 0.79 C11 0.12 -0.25 -0.18 -0.21 -0.56 1.25 0.15 -0.01 -0.52 -0.74 1.03 -0.68 0.53 0.10 1 -0.48 2 3 0.95 0.43 -0.42 -0. 58 -0.29 -0.19 0.74 -0.17 -0.59 0.16 -0.70 0.98 0.13 -0.16 -0.16 1.10 0.62 0.48 -0.24 0.68 0.09 -0.97 0.24 0.14 4 -0.41 5 -0.69 6 -0.60 7 8 9 0.14 0.11 0.13 -0.20 -0.47 0.56 0.74 0.77 0.05 10 -0.21 -0.6 4 11 -0.69 12 -0.39 13 1.29 14 0.50 0.37 -0.47 -1.21 -0.38 -0.86 0.65 0.29 -0.27 -0.34 -0.64 -0.53 -0.40 0.35 -0.33 -0.16 -0.56 表4的判别分析的均值检验结果显示F值的C2最小为1995.762，C10最大为2582.377，Sig值均极低。说明这些变量在不同类群中均值不同是由于类群间差异所致。而不是有随机误差引起的。表明各组中均值差异显著。

表 4 判别分析的均值检验结果

C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C11 Wilks' Lambda .681 .728 .708 .729 .711 .701 .743 .695 .707 .674 .686 F 2508.498 1995.762 2208.101 1987.380 2169.445 2279.276 1854.244 2342.666 2219.665 2582.377 2444.727 13 69509 df1 df2 Sig. .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 表5为判别回代检验结果。从表中数据可以看到，包含组别14变量的判别函数进行分类的小结。可以看出“ 经济头脑族”的 4313个样本中，有4157个样本被判别正确。分类错判率为3.6%。“求实稳健族”的正确判别率为94.5%，占总体比率13.95%的最大族群“随社会流族”的正确判别率为96.5%。其他族群的正确判别率如表5中所示。总体69523个样本中65175个样本被正确判别，各组群的平均正确判别率为93.7%。考虑到分群的量化功能，过多将导致操作繁琐，过少将引起分群纯度下降，14分群结果说明效果十分理想。 …… 此处隐藏：15字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……