主成分綜合得分怎么算

用SPSS做主成分分析時(shí)，因?yàn)檐浖挥幸蜃臃治?，所以?duì)求出來(lái)的因子系數(shù)矩陣要進(jìn)行計(jì)算得到相應(yīng)的主成分系數(shù)。具體步驟是用每一列的因子除以相對(duì)應(yīng)的特征值的開方（在spss下的transform—compute variable進(jìn)行計(jì)算就可以）。 求出主成分系數(shù)后，乘

主成分分析這種方法可以克服單一的財(cái)務(wù)指標(biāo)不能真實(shí)反映公司的財(cái)務(wù)情況的缺點(diǎn)，將復(fù)雜因素歸結(jié)為幾個(gè)主成分，使得復(fù)雜問題得以簡(jiǎn)化，同時(shí)得到更為科學(xué)、準(zhǔn)確的財(cái)務(wù)信息。主成分分析的主要步驟是什么呢？

方法

首先，設(shè)估計(jì)樣本數(shù)為n，選取的財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)為p，則由估計(jì)樣本的原始數(shù)據(jù)可得矩陣X=(xij)m×p，其中xij表示第i家上市公司的第j項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)。

在線分析軟件spssau可以直接保存綜合得分，分析前勾尋綜合得分”即可保存綜合得分。

為了消除各項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)之間在量綱化和數(shù)量級(jí)上的差別，對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，得到標(biāo)準(zhǔn)化矩陣（系統(tǒng)自動(dòng)生成）。

綜合得分：主要利用成分得分和方差解釋率這兩項(xiàng)指標(biāo)，計(jì)算得到綜合得分，用于綜合競(jìng)爭(zhēng)力對(duì)比（綜合得分值越高意味著競(jìng)爭(zhēng)力越強(qiáng)）。 使用在線spssau分析，可直接保存綜合得分，不用計(jì)算。 排名按照綜合得分的大小進(jìn)行比較，數(shù)值越大排名越高。

根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)矩陣建立協(xié)方差矩陣R，是反映標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)之間相關(guān)關(guān)系密切程度的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，值越大，說(shuō)明有必要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析。其中，Rij（i，j=1，2，…，p）為原始變量Xi與Xj的相關(guān)系數(shù)。R為實(shí)對(duì)稱矩陣（即Rij=Rji），只需計(jì)算其上三角元素或下三角元素即可，其計(jì)算公式為：

一般都是需要通過每個(gè)主成分乘以各自權(quán)重值得到綜合得分的，而不是直接把幾個(gè)主成分相加，因?yàn)檫@樣就默認(rèn)幾個(gè)主成分的權(quán)重都是一樣的了。我們通常以各個(gè)主成分的方差貢獻(xiàn)率作為各自的權(quán)重值，也可以通過其他方法計(jì)算得到權(quán)重值。

根據(jù)協(xié)方差矩陣R求出特征值、主成分貢獻(xiàn)率和累計(jì)方差貢獻(xiàn)率，確定主成分個(gè)數(shù)。解特征方程 ，求出特征值λi （i=1，2，…，p）。因?yàn)镽是正定矩陣，所以其特征值λi都為正數(shù)，將其按大小順序排列，即λ1≥λ2≥…≥λi≥0。特征值是各主成分的方差，它的大小反映了各個(gè)主成分的影響力。

綜合得分：主要利用成分得分和方差解釋率這兩項(xiàng)指標(biāo)，計(jì)算得到綜合得分，用于綜合競(jìng)爭(zhēng)力對(duì)比（綜合得分值越高意味著競(jìng)爭(zhēng)力越強(qiáng)）。 使用在線spssau分析，可直接保存綜合得分，不用計(jì)算。

根據(jù)選取主成分個(gè)數(shù)的原則，特征值要求大于1且累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)80%-95%的特征值λ1，λ2，…，λm所對(duì)應(yīng)的1，2，…，m（m≤p），其中整數(shù)m即為主成分的個(gè)數(shù)。

綜合得分：主要利用成分得分和方差解釋率這兩項(xiàng)指標(biāo)，計(jì)算得到綜合得分，用于綜合競(jìng)爭(zhēng)力對(duì)比（綜合得分值越高意味著競(jìng)爭(zhēng)力越強(qiáng)）。 使用在線spssau分析，可直接保存綜合得分，不用計(jì)算。 綜合得分 排名按照綜合得分的大小進(jìn)行比較，數(shù)值越大排名

建立初始因子載荷矩陣，解釋主成分。因子載荷量是主成分Zi與原始指標(biāo)Xi的相關(guān)系數(shù)R（Zi，Xi），揭示了主成分與各財(cái)務(wù)比率之間的相關(guān)程度，利用它可較好地解釋主成分的經(jīng)濟(jì)意義。

用SPSS做主成分分析時(shí)，因?yàn)檐浖挥幸蜃臃治?，所以?duì)求出來(lái)的因子系數(shù)矩陣要進(jìn)行計(jì)算得到相應(yīng)的主成分系數(shù)。具體步驟是用每一列的因子除以相對(duì)應(yīng)的特征值的開方（在spss下的transform—compute variable進(jìn)行計(jì)算就可以）。 求出主成分系數(shù)后，乘

計(jì)算企業(yè)財(cái)務(wù)綜合評(píng)分函數(shù)Fm，計(jì)算出上市公司的綜合值，并進(jìn)行降序排列：

謝邀。 你的問題是想問各因子的因子得分如何通過成分矩陣計(jì)算，還是想問各因子的因子得分再計(jì)算得到綜合得分如何計(jì)算？ 前者是通過每個(gè)因子在成分得分矩陣對(duì)應(yīng)的系數(shù)乘以每題的分值，加總得到。 后者是通過每個(gè)因子的因子得分乘以各自的權(quán)重，加

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spss中主成分分析綜合評(píng)價(jià)排名如何得到

綜合得分：主要利用成分得分和zd方差解釋率這兩項(xiàng)指標(biāo)，計(jì)算得到綜合得分，用于綜合競(jìng)爭(zhēng)力對(duì)比（綜合得分版值越高意味著競(jìng)爭(zhēng)力越強(qiáng)）。

使用在線spssau分析，可直接保存綜合得分，不權(quán)用計(jì)算。

排名順序按照綜合得分的大小比較，數(shù)值越大排名越靠前。

SPSS主成分分析綜合得分計(jì)算？

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原發(fā)布者:會(huì)寧天云

spss進(jìn)行主成分分析及得分分析1將數(shù)據(jù)錄入spss1.2數(shù)據(jù)標(biāo)e79fa5e98193e58685e5aeb931333433623735準(zhǔn)化：打開數(shù)據(jù)后選擇分析→描述統(tǒng)計(jì)→描述，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，選中將標(biāo)準(zhǔn)化得分另存為變量：2.3進(jìn)行主成分分析：選擇分析→降維→因子分析，3.4設(shè)置描述性，抽取，得分和選項(xiàng)：4.5查看主成分分析和分析：相關(guān)矩陣表明，各項(xiàng)指標(biāo)之間具有強(qiáng)相關(guān)性。比如指標(biāo)GDP總量與財(cái)政收入、固定資產(chǎn)投資總額、第二產(chǎn)業(yè)增加值、第三產(chǎn)業(yè)增加值、工業(yè)增加值的相關(guān)系數(shù)較大。這說(shuō)明他們之間指標(biāo)信息之間存在重疊，適合采用主成分分析法。（下表非完整呈現(xiàn)）5.6由Total Variance Explained（主成分特征根和貢獻(xiàn)率）可知，特征根λ1=9.092，特征根λ2=1.150前兩個(gè)主成分的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)93.107%，即涵蓋了大部分信息。這表明前兩個(gè)主成分能夠代表最初的11個(gè)指標(biāo)來(lái)分析河南各個(gè)城市經(jīng)濟(jì)綜合實(shí)力的發(fā)展水平，故提取前兩個(gè)指標(biāo)即可。主成分，分別記作F1、F2。6.7指標(biāo)X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9、X10在第一主成分上有較高載荷，相關(guān)性強(qiáng)。第一主成分集中反映了總體的經(jīng)濟(jì)總量。X11在第二主成分上有較高載荷，相關(guān)性強(qiáng)。第二主成分反映了人均的經(jīng)濟(jì)量水平。但是要注意：這個(gè)主成分載荷矩陣并不是主成分的特征向量，也就是說(shuō)并不是主成分1和主成分2的系數(shù)，主成分系數(shù)的求法是：各自主成分載荷向量除以各自主成分特征值的算術(shù)平方根。7.8成分得分系數(shù)矩陣（因子得分系數(shù)）列出了強(qiáng)兩個(gè)特征根對(duì)應(yīng)的特征向量，即各主要成分

spss中主成分分析各主成分的得分怎么算

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spss進(jìn)行主成分分析及得分分析1將數(shù)據(jù)錄入spss1.2數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：打開數(shù)據(jù)后選擇分析→描述統(tǒng)計(jì)→描述，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，選中將標(biāo)準(zhǔn)化得分另存為變量：2.3進(jìn)行主成分分析：選擇分析→降維→因子分析，3.4設(shè)置e69da5e887aae799bee5baa631333433623735描述性，抽取，得分和選項(xiàng)：4.5查看主成分分析和分析：相關(guān)矩陣表明，各項(xiàng)指標(biāo)之間具有強(qiáng)相關(guān)性。比如指標(biāo)GDP總量與財(cái)政收入、固定資產(chǎn)投資總額、第二產(chǎn)業(yè)增加值、第三產(chǎn)業(yè)增加值、工業(yè)增加值的相關(guān)系數(shù)較大。這說(shuō)明他們之間指標(biāo)信息之間存在重疊，適合采用主成分分析法。（下表非完整呈現(xiàn)）5.6由Total Variance Explained（主成分特征根和貢獻(xiàn)率）可知，特征根λ1=9.092，特征根λ2=1.150前兩個(gè)主成分的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)93.107%，即涵蓋了大部分信息。這表明前兩個(gè)主成分能夠代表最初的11個(gè)指標(biāo)來(lái)分析河南各個(gè)城市經(jīng)濟(jì)綜合實(shí)力的發(fā)展水平，故提取前兩個(gè)指標(biāo)即可。主成分，分別記作F1、F2。6.7指標(biāo)X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9、X10在第一主成分上有較高載荷，相關(guān)性強(qiáng)。第一主成分集中反映了總體的經(jīng)濟(jì)總量。X11在第二主成分上有較高載荷，相關(guān)性強(qiáng)。第二主成分反映了人均的經(jīng)濟(jì)量水平。但是要注意：這個(gè)主成分載荷矩陣并不是主成分的特征向量，也就是說(shuō)并不是主成分1和主成分2的系數(shù)，主成分系數(shù)的求法是：各自主成分載荷向量除以各自主成分特征值的算術(shù)平方根。7.8成分得分系數(shù)矩陣（因子得分系數(shù)）列出了強(qiáng)兩個(gè)特征根對(duì)應(yīng)的特征向量，即各主要成分

因子分析，主成分分析綜合得分怎么算

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主成分分析 成分得分系數(shù)矩陣怎么得出

在主成分分析和因子分析的結(jié)果中百，都會(huì)產(chǎn)生成分得分系數(shù)矩陣，用該矩陣中的系度數(shù)與變量標(biāo)準(zhǔn)化之后知的值對(duì)應(yīng)相乘相加，便得出標(biāo)準(zhǔn)化道的主成分得分，并且該值與“保存為內(nèi)變量”輸出的FAC1_1等是相等的（略微的差異應(yīng)該是計(jì)容算時(shí)四舍五入的誤差）。

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