2.1浙江省11市企业创新活力测度

通过SPSS软件,对浙江省11市公司的各项数据进行了分类,通过对六个二级指标数据的描写性统计分析结果表明,公司各项数据总体品质优秀,无极端异常值。对六个二级指标的原始资料进行了规范化管理。接下来,通过计算相关系数分析矩阵,再考察指数间的相互关联。结论如表二所给出。由表二的结论中可发现,X1-X6指数间的相关系数显著相关,达百分之一水平,从而能够提取出最适于进行因子分析的共同因子。

KMO,是Kaiser-Meyer-Olkin的简称,即统计量检验,用来对比变量间的简单相关系数分析,和偏最小相关系数的指标。Bartlett汉语翻译为"巴特利球体检验",可以用来检测相关阵是否为单阵,或检查不同变量间能否各自独立。依据表3得出，本次测试的KMO得分为0.844，大于0.5，表明各变量之间的交叉内容较多，满意的因子分析模板的可能性较大，显著性数值为0.000，小于0.05 的水平表明它拒绝了每个变量都是独立的假设，这两个结果都说明文章的数据分析适合因子分析。