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2、根據(jù)因子分析最后提取出兩個公因子 。
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3、選擇Transform-Compute Variable 。
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4、出現(xiàn)如下對話框，把變量選進(jìn)去并輸入公式即可 。
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5、計(jì)算因子得分，一般都是需要通過每個主成分乘以各自權(quán)重值得到綜合得分的,而不是直接把幾個主成分相加,因?yàn)檫@樣就默認(rèn)幾個主成分的權(quán)重都是一樣的了.通常以各個因子旋轉(zhuǎn)后的方差貢獻(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 。得出綜合得分 。
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再對scores排序即可 。
3、因子分析法中的方差貢獻(xiàn)率是什么 貢獻(xiàn)率（％）＝貢獻(xiàn)量（產(chǎn)出量，所得量）／投入量（消耗量，占用復(fù)量）×100％貢獻(xiàn)率也用于分析經(jīng)濟(jì)增長中各因素作用大小的程度 。
計(jì)算方制法是：貢獻(xiàn)率（％）＝某因素貢獻(xiàn)量（增量或增長程度）／總貢獻(xiàn)量（總增量或增長程度）×100％ 。樣本中各數(shù)據(jù)與樣本平均數(shù)的差的平方和的平均數(shù)叫bai做樣本方差；樣本方差的算術(shù)平方根叫做樣本標(biāo)準(zhǔn)差 。
樣本方差和樣本標(biāo)準(zhǔn)差都度量了樣本波動的大小 。樣本方差或樣本標(biāo)準(zhǔn)差越大，樣本數(shù)據(jù)的波動越大 。顯然，方差貢獻(xiàn)率是指貢獻(xiàn)率的波動，累積方差貢獻(xiàn)率是指貢獻(xiàn)率波動的累積 。
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擴(kuò)展資料：
有兩種因素分析方法 。一種是探索性因素分析，另一種是驗(yàn)證性因素分析 。探索性因子分析讓數(shù)據(jù)“不言自明”，無需預(yù)設(shè)因子和測量項(xiàng)之間的關(guān)系 。
主成分分析和輔助因子分析是典型的方法 。驗(yàn)證性因子分析假設(shè)一個因子和一個測度項(xiàng)之間的關(guān)系是部分已知的，即哪個測度項(xiàng)對應(yīng)哪個因子，雖然我們還不知道具體的系數(shù) 。
探索的因素分析有一定的局限性：
1、它假設(shè)所有的因素（旋轉(zhuǎn)之后）都會影響度量項(xiàng) 。在實(shí)際研究中，我們傾向于假設(shè)一個因素之間不存在因果關(guān)系，因此可能不會影響另一個因素的測度項(xiàng) 。
2、探索性因子分析假設(shè)測度項(xiàng)殘差是相互獨(dú)立的 。
事實(shí)上，測度項(xiàng)的殘差可以通過單方法偏差、子因素和其他因素進(jìn)行關(guān)聯(lián) 。
3、探索性因素分析迫使所有因素獨(dú)立 。
雖然這是解決因素?cái)?shù)量的權(quán)宜之計(jì)，但與大多數(shù)研究模型不一致 。最明顯的是，自變量和因變量應(yīng)該是相關(guān)的，而不是獨(dú)立的 。
這些局限性需要一種更靈活的建模方法，這使得研究人員不僅可以更詳細(xì)地描述測量項(xiàng)和因素之間的關(guān)系，還可以直接測試它們之間的關(guān)系 。在探索性因子分析中，一個被檢驗(yàn)的模型（如正交因子）往往不是研究者理論中的精確模型 。
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