试论主成分分析法的农业信息化水平评价研究

　　2．2选取主成分和构建综合评价函数由于指标X3、X4、X8数据采用的是凉山州全州的标准化均值，故在因子分析中将该3项指标模糊。设定提取5个因子(因子得分最多的5个主成分，命名为F1～F5)，用SPSS软件求得5个因子的特征值、贡献率和累计贡献率(表2)，由表2可知，5个主成分的信息携带量已达全部信息的94．970％，能够代表原来的指标信息进行评价。KMO测试值为0．792，表明因子分析效果较好，原有变量信息绝大部分可被因子解释，同时计算出各个因子得分情况(表3)。

　　根据因子得分系数表，可得到主成分计算模型为

　　方差的贡献率反映了主成分的重要性，因此，以方差的贡献率(5个主成分的贡献率)作为主成分权重进行综合评价，即可构建评价模型：
　　运用以上评价模型可求得四川省凉山州17个县(市)农业信息化的评价分值(表4)。

　　3结论与讨论
　　3．1结论表4中所列分值在一定程度上反映了凉山州17个县(市)的农业信息化发展水平。根据评价结果可知，西昌市由于其州府的优势，农业信息化发展水平远高于其他县；会理、会东、冕宁、宁南和德昌县虽然与西昌市还有一定差距，但发展也初具规模；越西、盐源、甘洛、雷波和普格县的发展相对落后；木里、昭觉、喜德、布拖、金阳和美姑县的发展比较落后，与其他县有较大差距。
　　3．2讨论使用主成分分析方法对凉山州农业信息化水平进行评价，其评价结果与凉山州实际农业信息化水平情况基本相符，证明利用主成分分析方法对农业信息化水平进行评价是一种可行的方法，有一定的应用价值。但该研究在指标量化过程中，仅选取了部分可以直接或间接获取的统计数据，一些定性指标没有在评价结果里得到应有的反映；因此在以后的研究中，可采用一些方法将定性指标进行量化，这样能使评价结果更加客观全面。