因子分析法中的方差贡献率是什么因子分析法( 二 )

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2、根据因子分析最后提取出两个公因子。

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3、选择Transform-Compute Variable 。

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4、出现如下对话框，把变量选进去并输入公式即可。

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5、计算因子得分，一般都是需要通过每个主成分乘以各自权重值得到综合得分的,而不是直接把几个主成分相加,因为这样就默认几个主成分的权重都是一样的了.通常以各个因子旋转后的方差贡献率作为各自的权重值,也可以通过其他方法计算得到权重值。得出综合得分。

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再对scores排序即可。
3、因子分析法中的方差贡献率是什么贡献率（％）＝贡献量（产出量，所得量）／投入量（消耗量，占用复量）×100％贡献率也用于分析经济增长中各因素作用大小的程度。
计算方制法是：贡献率（％）＝某因素贡献量（增量或增长程度）／总贡献量（总增量或增长程度）×100％。样本中各数据与样本平均数的差的平方和的平均数叫bai做样本方差；样本方差的算术平方根叫做样本标准差。
样本方差和样本标准差都度量了样本波动的大小。样本方差或样本标准差越大，样本数据的波动越大。显然，方差贡献率是指贡献率的波动，累积方差贡献率是指贡献率波动的累积。

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扩展资料：
有两种因素分析方法。一种是探索性因素分析，另一种是验证性因素分析。探索性因子分析让数据“不言自明”，无需预设因子和测量项之间的关系。
主成分分析和辅助因子分析是典型的方法。验证性因子分析假设一个因子和一个测度项之间的关系是部分已知的，即哪个测度项对应哪个因子，虽然我们还不知道具体的系数。
探索的因素分析有一定的局限性：
1、它假设所有的因素（旋转之后）都会影响度量项。在实际研究中，我们倾向于假设一个因素之间不存在因果关系，因此可能不会影响另一个因素的测度项。
2、探索性因子分析假设测度项残差是相互独立的。
事实上，测度项的残差可以通过单方法偏差、子因素和其他因素进行关联。
3、探索性因素分析迫使所有因素独立。
虽然这是解决因素数量的权宜之计，但与大多数研究模型不一致。最明显的是，自变量和因变量应该是相关的，而不是独立的。
这些局限性需要一种更灵活的建模方法，这使得研究人员不仅可以更详细地描述测量项和因素之间的关系，还可以直接测试它们之间的关系。在探索性因子分析中，一个被检验的模型（如正交因子）往往不是研究者理论中的精确模型。

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