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 =β1jX1 +β2jX2 +β3jX3 + + βnjXn ; 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)βijej]/[(n∑i)(m∑j)βijej],ωi就是指标Xi的权重。

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。

-spss

spssau分析前勾选即可。

如果是主成分分析，综合得分是自己算的，即factor做完之后，因子载荷矩阵下面那个带score的的表格就是计算主成分得分的系数矩阵，将原始数据标准化后的结果带入方程式，得到各个主因子的综合的得分；

若要计算综合得分，则需要在写一个方程式，Y=Y1a+y2b……，y1,y2……为各个主成分得分，a,b……为各个主成分的发差贡献率，在特征值那表里头。最后得到Y即为综合得分。

扩展资料：

SPSS的每个新增版本都会对数据管理功能作一些改进，以使用户的使用更为方便。

改进的Autorecode过程：该过程将可以使用自动编码模版，从而用户可以按自定义的顺序，而不是默认的ASCII码顺序进行变量值的重编码。另外，Autorecode过程将可以同时对多个变量进行重编码，以提高分析效率。

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步骤如下：

1、在新建的Excel表格中，插入六列数据，有种类、AC1、AC2、AC3、AC4和AC5；

2、打开SPSS分析工具，点击文件菜单，打开数据选择excel表格，从而导入数据；

3、导入数据之后，调整变量列展示的宽度，展示默认数据视图；

4、单击分析菜单，然后选择降维中的因子；

5、打开因子分析窗口，将AC1、AC2、AC3、AC4和AC5移到变量框中；

6、点击描述按钮，打开对应的窗口，统计勾选初始解，相关系数矩阵勾选系数和KMO和巴特利特球形度检验；

7、接着点击提取按钮，打开窗口并勾选分析相关性矩阵，显示勾选未旋转因子解和碎石图；

8、选择旋转打开窗口，方法选择最大方差法，显示勾选旋转后的解和载荷图；

9、点击得分按钮，打开因子得分窗口，勾选保存为变量，方法选择回归，然后单击继续；

10、最后设置选项，缺失值勾选成列排除个数，系数显示格式勾选按大小排序，然后点击继续；

11、确定之后，生成因子分析结果，有相关性矩阵、KMO和巴特利特检验；

12、根据已选的几个变量，生成公因子方差和总方差解释；

13、接着，生成以组件号为横坐标，特征值为纵坐标，构成碎石图；

14、还可以生成成分矩阵和旋转后的成分矩阵，提取方法是主成分分析法；

15、在成分转换矩阵下方，生成旋转后的空间中的组件图；

16、最后按照成分，生成成分得分系数矩阵和成分得分协方差矩阵。