用SPSS做主成分分析時，因為軟件只有因子分析，所以對求出來的因子系數矩陣要進行計算得到相應的主成分系數。具體步驟是用每一列的因子除以相對應的特征值的開方（在spss下的transform—compute variable進行計算就可以）。 求出主成分系數后，乘

主成分分析這種方法可以克服單一的財務指標不能真實反映公司的財務情況的缺點，將復雜因素歸結為幾個主成分，使得復雜問題得以簡化，同時得到更為科學、準確的財務信息。主成分分析的主要步驟是什么呢？

方法

首先，設估計樣本數為n，選取的財務指標數為p，則由估計樣本的原始數據可得矩陣X=(xij)m×p，其中xij表示第i家上市公司的第j項財務指標數據。

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。

為了消除各項財務指標之間在量綱化和數量級上的差別，對指標數據進行標準化，得到標準化矩陣（系統自動生成）。

綜合得分：主要利用成分得分和方差解釋率這兩項指標，計算得到綜合得分，用于綜合競爭力對比（綜合得分值越高意味著競爭力越強）。 使用在線spssau分析，可直接保存綜合得分，不用計算。 排名按照綜合得分的大小進行比較，數值越大排名越高。

根據標準化數據矩陣建立協方差矩陣R，是反映標準化后的數據之間相關關系密切程度的統計指標，值越大，說明有必要對數據進行主成分分析。其中，Rij（i，j=1，2，…，p）為原始變量Xi與Xj的相關系數。R為實對稱矩陣（即Rij=Rji），只需計算其上三角元素或下三角元素即可，其計算公式為：

一般都是需要通過每個主成分乘以各自權重值得到綜合得分的，而不是直接把幾個主成分相加，因為這樣就默認幾個主成分的權重都是一樣的了。我們通常以各個主成分的方差貢獻率作為各自的權重值，也可以通過其他方法計算得到權重值。

根據協方差矩陣R求出特征值、主成分貢獻率和累計方差貢獻率，確定主成分個數。解特征方程 ，求出特征值λi （i=1，2，…，p）。因為R是正定矩陣，所以其特征值λi都為正數，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指標，計算得到綜合得分，用于綜合競爭力對比（綜合得分值越高意味著競爭力越強）。 使用在線spssau分析，可直接保存綜合得分，不用計算。

根據選取主成分個數的原則，特征值要求大于1且累計貢獻率達80%-95%的特征值λ1，λ2，…，λm所對應的1，2，…，m（m≤p），其中整數m即為主成分的個數。

綜合得分：主要利用成分得分和方差解釋率這兩項指標，計算得到綜合得分，用于綜合競爭力對比（綜合得分值越高意味著競爭力越強）。 使用在線spssau分析，可直接保存綜合得分，不用計算。 綜合得分 排名按照綜合得分的大小進行比較，數值越大排名

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Xi的相關系數R（Zi，Xi），揭示了主成分與各財務比率之間的相關程度，利用它可較好地解釋主成分的經濟意義。

用SPSS做主成分分析時，因為軟件只有因子分析，所以對求出來的因子系數矩陣要進行計算得到相應的主成分系數。具體步驟是用每一列的因子除以相對應的特征值的開方（在spss下的transform—compute variable進行計算就可以）。 求出主成分系數后，乘

計算企業財務綜合評分函數Fm，計算出上市公司的綜合值，并進行降序排列：

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算，還是想問各因子的因子得分再計算得到綜合得分如何計算？ 前者是通過每個因子在成分得分矩陣對應的系數乘以每題的分值，加總得到。 后者是通過每個因子的因子得分乘以各自的權重，加

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spss中主成分分析綜合評價排名如何得到

綜合得分：主要利用成分得分和zd方差解釋率這兩項指標，計算得到綜合得分，用于綜合競爭力對比（綜合得分版值越高意味著競爭力越強）。

使用在線spssau分析，可直接保存綜合得分，不權用計算。

排名順序按照綜合得分的大小比較，數值越大排名越靠前。

SPSS主成分分析綜合得分計算？

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原發布者:會寧天云

spss進行主成分分析及得分分析1將數據錄入spss1.2數據標e79fa5e98193e58685e5aeb931333433623735準化：打開數據后選擇分析→描述統計→描述，對數據進行標準化，選中將標準化得分另存為變量：2.3進行主成分分析：選擇分析→降維→因子分析，3.4設置描述性，抽取，得分和選項：4.5查看主成分分析和分析：相關矩陣表明，各項指標之間具有強相關性。比如指標GDP總量與財政收入、固定資產投資總額、第二產業增加值、第三產業增加值、工業增加值的相關系數較大。這說明他們之間指標信息之間存在重疊，適合采用主成分分析法。（下表非完整呈現）5.6由Total Variance Explained（主成分特征根和貢獻率）可知，特征根λ1=9.092，特征根λ2=1.150前兩個主成分的累計方差貢獻率達93.107%，即涵蓋了大部分信息。這表明前兩個主成分能夠代表最初的11個指標來分析河南各個城市經濟綜合實力的發展水平，故提取前兩個指標即可。主成分，分別記作F1、F2。6.7指標X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9、X10在第一主成分上有較高載荷，相關性強。第一主成分集中反映了總體的經濟總量。X11在第二主成分上有較高載荷，相關性強。第二主成分反映了人均的經濟量水平。但是要注意：這個主成分載荷矩陣并不是主成分的特征向量，也就是說并不是主成分1和主成分2的系數，主成分系數的求法是：各自主成分載荷向量除以各自主成分特征值的算術平方根。7.8成分得分系數矩陣（因子得分系數）列出了強兩個特征根對應的特征向量，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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原發布者:會寧天云

spss進行主成分分析及得分分析1將數據錄入spss1.2數據標準化：打開數據后選擇分析→描述統計→描述，對數據進行標準化，選中將標準化得分另存為變量：2.3進行主成分分析：選擇分析→降維→因子分析，3.4設置e69da5e887aae799bee5baa631333433623735描述性，抽取，得分和選項：4.5查看主成分分析和分析：相關矩陣表明，各項指標之間具有強相關性。比如指標GDP總量與財政收入、固定資產投資總額、第二產業增加值、第三產業增加值、工業增加值的相關系數較大。這說明他們之間指標信息之間存在重疊，適合采用主成分分析法。（下表非完整呈現）5.6由Total Variance Explained（主成分特征根和貢獻率）可知，特征根λ1=9.092，特征根λ2=1.150前兩個主成分的累計方差貢獻率達93.107%，即涵蓋了大部分信息。這表明前兩個主成分能夠代表最初的11個指標來分析河南各個城市經濟綜合實力的發展水平，故提取前兩個指標即可。主成分，分別記作F1、F2。6.7指標X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9、X10在第一主成分上有較高載荷，相關性強。第一主成分集中反映了總體的經濟總量。X11在第二主成分上有較高載荷，相關性強。第二主成分反映了人均的經濟量水平。但是要注意：這個主成分載荷矩陣并不是主成分的特征向量，也就是說并不是主成分1和主成分2的系數，主成分系數的求法是：各自主成分載荷向量除以各自主成分特征值的算術平方根。7.8成分得分系數矩陣（因子得分系數）列出了強兩個特征根對應的特征向量，即各主要成分

因子分析，主成分分析綜合得分怎么算

save一下，然后做一個compute即可

主成分分析 成分得分系數矩陣怎么得出

在主成分分析和因子分析的結果中百，都會產生成分得分系數矩陣，用該矩陣中的系度數與變量標準化之后知的值對應相乘相加，便得出標準化道的主成分得分，并且該值與“保存為內變量”輸出的FAC1_1等是相等的（略微的差異應該是計容算時四舍五入的誤差）。

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