spss中如何用因子分析计算各指标的权重？

1. spss中如何用因子分析计算各指标的权重？

确定数据的权重也是进行数据分析的重要前提。可以利用SPSS的因子分析方法来确定权重。主要步骤是:
(1)首先将数据标准化，这是考虑到不同数据间的量纲不一致，因而必须要无量纲化。
(2)对标准化后的数据进行因子分析(主成分方法)，使用方差最大化旋转。
(3)写出主因子得分和每个主因子的方程贡献率。 Fj =β1j*X1 +β2j*X2 +β3j*X3 + ……+ βnj*Xn ; Fj 为主成分(j=1、2、……、m)，X1、X2 、X3 、……、Xn 为各个指标，β1j、β2j、β3j、……、βnj为各指标在主成分Fj 中的系数得分，用ej表示Fj的方程贡献率。
(4)求出指标权重。 ωi=[(m∑j)βij*ej]/[(n∑i)(m∑j)βij*ej],ωi就是指标Xi的权重。

扩展资料因子分析的基本思想是根据相关性大小把原始变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，而不同组的变量间的相关性则较低。
每组变量代表一个基本结构，并用一个不可观测的综合变量表示，这个基本结构就成为公共因子，对于所研究的某一具体问题，原始变量就可以分解成两部分之和的形式，一部分是少数几个不可测的所谓公共因子的线性函数，另一部分是与公共因子无关的特殊因子。
参考资料来源：百度百科-spss

2. spss因子分析各因子的权重怎么计算

如果使用因子分析的目的在于计算权重，此时可使用旋转后方差解释率值计算主成分权重。
比如提取2个因子，旋转后的方差解释率分别是39.759%，24.061%，旋转后累积方差解释率为63.820%。那么归一化（即除累积方差解释率）即得到权重，计算如下表：

SPSSAU【进阶方法里的因子分析】可以得到方差解释率及累积方差解释率。
各指标权重在输出结果里也有提供。

3. 怎样用spss因子分析确定指标权重

如果使用因子分析的目的在于计算权重，此时可使用旋转后方差解释率值计算主成分权重。
比如提取2个因子，旋转后的方差解释率分别是39.759%，24.061%，旋转后累积方差解释率为63.820%。那么归一化（即除累积方差解释率）即得到权重，计算如下表：

SPSSAU进阶方法里的因子分析可以得到方差解释率及累积方差解释率。
各指标权重在输出结果来也有提供。

4. spss中因子分析后求各指标的权重的 权重公式

如果使用因子分析的目的在于计算权重，此时可使用旋转后方差解释率值计算主成分权重。
比如提取2个因子，旋转后的方差解释率分别是39.759%，24.061%，旋转后累积方差解释率为63.820%。那么归一化（即除累积方差解释率）即得到权重，计算如下表：

SPSSAU进阶方法里的因子分析可以得到方差解释率及累积方差解释率。
各指标权重在输出结果里也有提供。

5. spss中如何用因子分析计算各指标的权重？

确定数据的权重也是进行数据分析的重要前提。可以利用SPSS的因子分析方法来确定权重。主要步骤是:
(1)首先将数据标准化，这是考虑到不同数据间的量纲不一致，因而必须要无量纲化。
(2)对标准化后的数据进行因子分析(主成分方法)，使用方差最大化旋转。
(3)写出主因子得分和每个主因子的方程贡献率。 Fj =β1j*X1 +β2j*X2 +β3j*X3 + ??+ βnj*Xn ; Fj 为主成分(j=1、2、??、m)，X1、X2 、X3 、??、Xn 为各个指标，β1j、β2j、β3j、??、βnj为各指标在主成分Fj 中的系数得分，用ej表示Fj的方程贡献率。
(4)求出指标权重。 ωi=[(m∑j)βij*ej]/[(n∑i)(m∑j)βij*ej],ωi就是指标Xi的权重。

扩展资料因子分析的基本思想是根据相关性大小把原始变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，而不同组的变量间的相关性则较低。
每组变量代表一个基本结构，并用一个不可观测的综合变量表示，这个基本结构就成为公共因子，对于所研究的某一具体问题，原始变量就可以分解成两部分之和的形式，一部分是少数几个不可测的所谓公共因子的线性函数，另一部分是与公共因子无关的特殊因子。
参考资料来源：百度百科-spss

6. 求助：spss用因子分析法 怎么得到因子得分和排名

通过因子分析中一个选项保存因子得分，然后系统会在原数据最后保存生成3列因子得分，将假设为a1、a2、a3代表3个因子，然后根据因子分析得出三个因子的特征根值，分别计算粗3个因子的权重，分别为各自的特征根值/三个因子特征根值之和。
然后综合因子得分=a1*对应权重+a2*对应权重+a3*对应权重，之后就根据综合因子得分进行大小排名即可。

扩展资料
（i）因子分析法的分析步骤
⑴确认待分析的原变量是否适合作因子分析。
⑵构造因子变量。
⑶利用旋转方法使因子变量更具有可解释性。
⑷计算因子变量得分。
（ii）因子分析的计算过程：
⑴将原始数据标准化，以消除变量间在数量级和量纲上的不同。
⑵求标准化数据的相关矩阵；
⑶求相关矩阵的特征值和特征向量；
⑷计算方差贡献率与累积方差贡献率；
⑸确定因子：
设F1，F2，…， Fp为p个因子，其中前m个因子包含的数据信息总量（即其累积贡献率）不低于80%时，可取前m个因子来反映原评价指标；
⑹因子旋转：
若所得的m个因子无法确定或其实际意义不是很明显，这时需将因子进行旋转以获得较为明显的实际含义。
⑺用原指标的线性组合来求各因子得分：
采用回归估计法，Bartlett估计法或Thomson估计法计算因子得分。
⑻综合得分
以各因子的方差贡献率为权，由各因子的线性组合得到综合评价指标函数。
F = (w1F1+w2F2+…+wmFm)/(w1+w2+…+wm )
此处wi为旋转前或旋转后因子的方差贡献率。
⑼得分排序：利用综合得分可以得到得分名次。
参考资料来源：百度百科-因子分析法

7. 求助：spss用因子分析法 怎么得到因子得分和排名

通过因子分析中一个选项保存因子得分，然后系统会在原数据最后保存生成3列因子得分，将假设为a1、a2、a3代表3个因子，然后根据因子分析得出三个因子的特征根值，分别计算粗3个因子的权重，分别为各自的特征根值/三个因子特征根值之和。
然后综合因子得分=a1*对应权重+a2*对应权重+a3*对应权重，之后就根据综合因子得分进行大小排名即可。

扩展资料
（i）因子分析法的分析步骤
⑴确认待分析的原变量是否适合作因子分析。
⑵构造因子变量。
⑶利用旋转方法使因子变量更具有可解释性。
⑷计算因子变量得分。
（ii）因子分析的计算过程：
⑴将原始数据标准化，以消除变量间在数量级和量纲上的不同。
⑵求标准化数据的相关矩阵；
⑶求相关矩阵的特征值和特征向量；
⑷计算方差贡献率与累积方差贡献率；
⑸确定因子：
设F1，F2，…， Fp为p个因子，其中前m个因子包含的数据信息总量（即其累积贡献率）不低于80%时，可取前m个因子来反映原评价指标；
⑹因子旋转：
若所得的m个因子无法确定或其实际意义不是很明显，这时需将因子进行旋转以获得较为明显的实际含义。
⑺用原指标的线性组合来求各因子得分：
采用回归估计法，Bartlett估计法或Thomson估计法计算因子得分。
⑻综合得分
以各因子的方差贡献率为权，由各因子的线性组合得到综合评价指标函数。
F = (w1F1+w2F2+…+wmFm)/(w1+w2+…+wm )
此处wi为旋转前或旋转后因子的方差贡献率。
⑼得分排序：利用综合得分可以得到得分名次。
参考资料来源：百度百科-因子分析法

8. spss因子分析