关于SPSS因子得分的问题

综合得分：主要利用成分得分和方差解释率这两项指标，计算得到综合得分，用于综合竞争力对比（综合得分值越高意味着竞争力越强）。

使用在线spssau分析，可直接保存综合得分，不用计算。

排名按照综合得分的大小进行比较，数值越大排名越高。至于评价水平应该结合专业知识确定的。

在SPSS中计算各维度的因子分方法如下：

分析——降维——因子分析；

自变量的题目和因变量的题目要独立分析；

将要做分析的题目选择到右边的白框之后，打钩，抽取”和“选项”两个不用管他。然后就点“确定；

按照上述步骤 *** 作下来之后，就可以得到结果。

因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。因子分析可在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子。将相同本质的变量归入一个因子，可减少变量的数目，还可检验变量间关系的假设。

利用SPSS软件计算综合得分，怎么 *** 作的方法。

如下参考：

1．进入SPSS表格后，点击“convert”，再点击“calculatevariable”。

2．通过点击计算变量可以建立计算公式，公式的权重通常为因子旋转后的方差贡献率。请接受我最美好的祝愿，

3．建立计算公式后，右键单击列号，然后按降序排列。

4．在排序变量之后，很容易看出谁得分高，谁得分低。这样表格就计算出来了。

因子1的方差贡献率就是样本的协差阵的第一特征根，因子2的方差贡献率是第二特征根，依次类推。因子得分按照公式B=AR（-1）X计算，其中B是因子得分矩阵，A是载荷矩阵（也就是特征根的平方根与对应特征向量的乘积），R（-1）是样本相关矩阵的逆，X是变量，完毕。

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。

参考资料来源：百度百科-SPSS

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