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SPSS中主成份分析求算原始变量权重问题
作者 yjchd
在SPSS中因子分析能够求出原始变量的权重系数吗？现在论文中一项因素值需要四个指标 确定，请问各位虫友应该如何计算这四个指标的权重系数？谢谢！
第一、求取主成分与个指标的权重系数。这里所说的权重系数就是将各个指标变量综合成少数主成分的表达式系数，即是特征值所对应的单位特征向量；通过SPSS可以得到两张重要的表，1特征值、贡献率和累积贡献率表，2因子载荷矩阵表；单位特征向量分量等于因子载荷矩阵处于对应特征值的开方。
第二、求每个主成分的权重系数。指标权重系数乘以对于的主成分贡献率，再除以主成分贡献率之和。
可能还有其他计算方法，建议楼主参考相关文献。
引用回帖:: Originally posted by betterchild at
第一、求取主成分与个指标的权重系数。这里所说的权重系数就是将各个指标变量综合成少数主成分的表达式系数，即是特征值所对应的单位特征向量；通过SPSS可以得到两张重要的表，1特征值、贡献率和累积贡献率表，2因子 ... 有问题继续交流，求币币
引用回帖:: Originally posted by yjchd at
你所说的我理解，你说的意思是主成分的权重系数，我想问的是如果一个因素受到几个指标的影响，这个因素的表达由这几个指标的加权和表示，这个权重的得出是不是不能用主成分分析得到？只有用特尔菲法或层次分析法得 ... 这样说吧，任何数学方法的应用都有其局限性，至少我们要考虑它是否适应于当前所做的研究，是否适合于当前的研究领域。在自然科学中，我们也常用主成分分析赋权，它的特点是依据数据的特征和结构赋权客观，但它会忽略指标本身的物理意义，不能像人的思维方式一样分析。我的观点是可以，你后面两种方法就是主观方法，至少是半定量的方法，优点是根据大脑的分析，可以依据指标本身的物理意义及其重要度，赋予不同的权重，
引用回帖:: Originally posted by betterchild at
这样说吧，任何数学方法的应用都有其局限性，至少我们要考虑它是否适应于当前所做的研究，是否适合于当前的研究领域。在自然科学中，我们也常用主成分分析赋权，它的特点是依据数据的特征和结构赋权客观，但它会忽 ... 其实我的疑问是主成份分析能不能求出影响一个因素的各个原始指标的权重系数而不是提取主成份后各个成份的权重系数？
引用回帖:: Originally posted by yjchd at
其实我的疑问是主成份分析能不能求出影响一个因素的各个原始指标的权重系数而不是提取主成份后各个成份的权重系数？... 可以。相关的文献是做了“二次加权”，主成分的权重、指标对各成分的权重，两者之积就是各原始指标对目标的权重系数。
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与700万科研达人随时交流原本想用层次分析法确定权重，由于搜不到软件，现在改用SPSS做因子分析，这样可以么？（十万火急~~)_百度知道
原本想用层次分析法确定权重，由于搜不到软件，现在改用SPSS做因子分析，这样可以么？（十万火急~~)
情况是这样的：我原本打算用层次分析法求指标权重，构建了判断矩阵，也搜集了数据。但是因为自己不会算，又搜不到软件，想改用SPSS的因子分析法确定权重。请问原来的矩阵数据还能用么？是不是要另外设计问卷收集数据?
我有更好的答案
如果用因子分析的话就不用做判断矩阵啦做AHP分析是需要判断矩阵的因子分析是客观分析方法，AHP是主观分析方法
啊……那我的问卷是按照层次分析法的要求设计的，直接请被试对指标进行两两比较了，这样的数据适合用银子分析法么？
那还是建议用AHP分析比较合适
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> SPSS中因子分析的步骤是怎样的？
SPSS中因子分析的步骤是怎么样的？不少数据分析员这样问到，今天小编就带大家真正了解因子分析，有基础有深度从因子分析定义、因子分析法的特点、SPSS中因子分析步骤三方面着手。
因子分析定义
因子分析是研究从变量群中提取共性影子的统计技术，是将现实生活中多种相关和重叠的信息进行合作和综合，将原始的多个变量和指标变成较少的几个综合变量和综合指标的一种分析方法。通常是选出比原始变量个数少，能解释原来变量和综合指标的一种分析方法。通常是选出比原始变量个数筛，能解释原来变量的主要信息，以便浓缩数据的变量，即所谓的因子，可以用以解释资料的综合指标。
因子分析法的特点
1.因子变量的数量远少于原有的指标变量的数量，多音字变量的分析能减少分析中的计算工作量；
2.因子变量不是对原有便利的取舍，而是根据原始变量的信息进行重新组构，它能反映原有变量大部分的信息；
3.因子变量之间不存在线性相关关系，对变量的分析比较方便；
4.因子变量具有命名解释性，即该变量是对某些原始变量信息的综合反映。
SPSS中的因子分析步骤
因子分析过程是对一个案例进行的最简单分析，虽然不能得到较满意的结果，但通过初步分析可以对研究的问题有一个初步的认识，对进一步的数据分析有很大的帮助。这里主要介绍SPSS因子分析
重要步骤：
1.因子提取：通过分析原始变量之间的相互关系，从中提交较少的因子。提取方法是利用选择本数据得到因子负荷矩阵。求解因子负荷矩阵的方法有很多，如主轴因子法等。使用因子负荷矩阵求解变量相关的矩阵的特征值，根据特征值的大小确定数量。
2.因子旋转：因子分析中的一个重要目的是对原始数据进行综合评价。利用因子提取方法得到的结果虽然保证了因子之间的不相关，但因子对变量的解释能力较弱，不容易解释和命名。通过因子模型的旋转变化，使公共因子的负荷和数更接近n0、使得到的公共因子对变量的命名和解释更加容易。进行正交换可以保证变换后各因子仍正交，但如果经过正交交换后对公共因子仍不能解释，可以进行斜交旋转变换。
3.计算因子得分：使用因子表示原始变量，需要知道因子和原始变量之间的线性关系。计算因子得分的主要方法有回归法、巴特利特法和Anderson-Rubin法。
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数据分析师（CPDA）开课信息spss数据归一化，求教用spss的因子分析法求权重，具体作方_百度知道
spss数据归一化，求教用spss的因子分析法求权重，具体作方
我有更好的答案
因子分析1输入数据。2点Analyze 下拉菜单，选Data Reduction 下的Factor 。3打开Factor Analysis后,将数据变量逐个选中进入Variables 对话框中。4单击主对话框中的Descriptive按扭，打开Factor Analysis: Descriptives子对话框，在Statistics栏中选择Univariate Descriptives项要求输出个变量的均值与标准差，在Correlation Matrix 栏内选择Coefficients项，要求计算相关系数矩阵，单击Continue按钮返回Factor Analysis主对话框。5单击主对话框中的Extraction 按钮，打开如下图所示的Factor Analysis: Extraction 子对话框。在Method列表中选择默认因子抽取方法——Principal Components，在Analyze 栏中选择默认的Correlation Matrix 项要求从相关系数矩阵出发求解主成分，在Exact 栏中选择Number of F6， 要求显示所有主成分的得分和所能解释的方差。单击Continue按钮返回Factor Analysis主对话框。6单击主对话框中的OK 按钮，输出结果。
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我有更好的答案
做因子分析的变量之间要有一定的相关性，同时这些变量基本在描述相同或者相近的方面比如你的问卷中 做因子分析的只能是同为满意度方面的各个题目，而不能把那些无关满意度的题目也放入进去所以你的因子分析只能对前面7个满意度的题目进行
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kmo太低，没有太大意义去做因子分析我经常帮别人做类似的数据分析的
你在乱作得分都不同能直接做吗？》？？
KMO值太低SIG太高这样子做因子分析没有意义
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