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spss19.0用因子分析法计算综合得分(用来比较业绩的),跪求大神教个详细做...

发布网友 发布时间:2022-04-25 23:01

我来回答

7个回答

好二三四 时间:2022-05-25 21:40

你内心幼稚因子占几成

在每个人的心中,都或多或少地藏着一个“小飞侠”。随着时间的历练,每个人都不可避免会长大,走近外面的世界才发现原来社会是这么复杂,考量与计算无时无刻磨蚀着我们内心的童真。如果这是成长的必然,那么你的心里是否仍然保留著一丝丝的单纯天真?一起进入测试看看吧!

热心网友 时间:2022-05-25 18:48

因子分析只是一个基础的工作,因子得分不是因子分析的最终结果,因子得分可以作为变量进行回归分析、聚类分析、计算因子的综合得分等等。

1、因子综合得分在因子得分的后续运用中很是重要。没有必要在Excel中建立计算公式,spss的功能很强大,操作见图片。计算出后,可一再建立一个“排序”变量,按降序方法来排序。

2、根据因子分析最后提取出两个公因子。

3、选择Transform-Compute Variable。

4、出现如下对话框,把变量选进去并输入公式即可。

5、计算因子得分,一般都是需要通过每个主成分乘以各自权重值得到综合得分的,而不是直接把几个主成分相加,因为这样就默认几个主成分的权重都是一样的了.通常以各个因子旋转后的方差贡献率作为各自的权重值,也可以通过其他方法计算得到权重值。得出综合得分。

再对scores排序即可。

热心网友 时间:2022-05-25 20:06

你要找到累计到达百分之八十的那个因子是第几个因子,然后就按提取几个因子进行计算。
通过预计算知道了提取几个因子之后,就开始正式计算。

找到两个相邻的列,其中前一个列指的是单个因子对方差的贡献率,后一个是因子累计贡献率。也就是说前一个列里边数值相加等于100,后一个列里边数值递增,最后一个等于100。

扩展资料

主成分分析主要是一种探索性的技术,在分析者进行多元数据分析之前,用他来分析数据,让自己对数据有一个大致的了解,这是非常有必要的,主成分分析一般很少单独使用:

因子分析中是把变量表示成各因子的线性组合,而主成分分析中则是把主成分表示成各变量的线性组合,主成分分析的重点在于解释各变量的总方差,而因子分析则把重点放在解释各变量之间的协方差。

主成分分析中不需要有假设,因子分析则需要一些假设。因子分析的假设包括:各个共同因子之间不相关,特殊因子之间也不相关,共同因子和特殊因子之间也不相关。

主成分分析中,当给定的协方差矩阵或者相关矩阵的特征值是唯一的时候,主成分一般是独特的;而因子分析中因子不是独特的,可以旋转得到不同的因子。

热心网友 时间:2022-05-25 21:41

本来想给你截图的,可是传不上来,我就简单说一下哈。

首先你得进行一次预计算,选择菜单里分析——降维——因子分析,跳出主面板,把想分析的变量选到变量框里,然后点确定。这时候输出窗口里会只有一个或两个图表。其中有一个图表是主成分的方差贡献。这个图表里你要找到两个相邻的列(应该是第三列和第四列),其中前一个列指的是单个因子对方差的贡献率,后一个是因子累计贡献率。也就是说前一个列里边数值相加等于100,后一个列里边数值递增,最后一个等于100。假如前一个列里是60,30,10,那么后一列里就是60,90,100.两个列之间有一个和的关系。找到这两个列以后,你要找使得累计贡献率达到百分之八十的那个数。这个表的第一列是1,2,3,等等,它代表第几个因子,比如3指的那行就包括第三个因子的方差贡献率,累积到第三个因子的方差贡献率这两个数据。你要找到累计到达百分之八十的那个因子是第几个因子,然后就按提取几个因子进行计算。
通过预计算知道了提取几个因子之后,就开始正式计算。再次打开因子分析的主面板,在最右边一共有五个选项,分别是描述,抽取,旋转,得分,选项。这五个在预计算里边没有用,但是现在要用了。点继续。
点击描述,在对话框里选上初始变量分析,kmo统计量及bartlett球形检验这两个选项,(注意,kmo和bartlett是一个选项,选项名就是很长)这一步是用来判断变量是否适于进行因子分析的。
点击抽取,对话框里最上边的方法就选主成分,分析里选上相关性矩阵,输出选上未旋转的因子解和碎石图两个选项,抽取里选择因子的固定数目,在要提取的因子后边填上你预计算里算出的因子数目。点继续。
旋转里边选最大方差法,输出旋转解。继续。
得分里边选保存为变量,方法为回归,显示因子得分系数矩阵也要打上勾。继续。

确定。
然后就可以分析结果了。
先看kmo和bartlett的结果,kmo统计量越接近1,变量相关性越强,因子分析效果越好。通常0.7以上为一般,0.5以下不能接受,就是不适合做因子分析。bartlett检验从检验相关矩阵出发,如果p值,就是sig,比较小的话,一般认为小于0.05,当然越小越好,就适于因子分析。
如果这两个检验都合格的话,才可以去写因子模型。
为了便于描述,假设我们有两个因子f1,f2,
旋转变换后的因子载荷矩阵会告诉你每个变量用因子表示的系数。比如变量x1=系数1*f1+系数2*f2,变量2以此类推。
因子得分系数矩阵会告诉你每个因子里各变量占得权重,比如f1=系数1*x1+系数2*x2+。。。
根据这个我们就能算出因子得分了。
因为之前选择了将因子保存为新变量,所以spss会直接保存两个因子得分为两个新变量,
然后我们不是有一个公式吗
总得分=因子1的方差贡献率*因子1的得分+因子2的方差贡献率*因子2的得分+...
根据这个公式计算一下就可以了。
用spss或者Excel都可以。
希望能对你有帮助哦。

热心网友 时间:2022-05-25 23:32

在线spss平台spssau可以直接保存综合得分,分析时直接勾选“综合得分”这项即可保存。

热心网友 时间:2022-05-26 01:40

可以做的
我替别人做这类的数据分析蛮多的

热心网友 时间:2022-05-26 04:05

研究生专业数据分析
找我这追问How?加Q私聊?

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