主成分综合得分怎么算

用SPSS做主成分分析时，因为软件只有因子分析，所以对求出来的因子系数矩阵要进行计算得到相应的主成分系数。具体步骤是用每一列的因子除以相对应的特征值的开方（在spss下的transform—compute variable进行计算就可以）。 求出主成分系数后，乘

主成分分析这种方法可以克服单一的财务指标不能真实反映公司的财务情况的缺点，将复杂因素归结为几个主成分，使得复杂问题得以简化，同时得到更为科学、准确的财务信息。主成分分析的主要步骤是什么呢？

方法

首先，设估计样本数为n，选取的财务指标数为p，则由估计样本的原始数据可得矩阵X=(xij)m×p，其中xij表示第i家上市公司的第j项财务指标数据。

在线分析软件spssau可以直接保存综合得分，分析前勾寻综合得分”即可保存综合得分。

为了消除各项财务指标之间在量纲化和数量级上的差别，对指标数据进行标准化，得到标准化矩阵（系统自动生成）。

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。

根据标准化数据矩阵建立协方差矩阵R，是反映标准化后的数据之间相关关系密切程度的统计指标，值越大，说明有必要对数据进行主成分分析。其中，Rij（i，j=1，2，…，p）为原始变量Xi与Xj的相关系数。R为实对称矩阵（即Rij=Rji），只需计算其上三角元素或下三角元素即可，其计算公式为：

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。我们通常以各个主成分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。

根据协方差矩阵R求出特征值、主成分贡献率和累计方差贡献率，确定主成分个数。解特征方程 ，求出特征值λi （i=1，2，…，p）。因为R是正定矩阵，所以其特征值λi都为正数，将其按大小顺序排列，即λ1≥λ2≥…≥λi≥0。特征值是各主成分的方差，它的大小反映了各个主成分的影响力。

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根据选取主成分个数的原则，特征值要求大于1且累计贡献率达80%-95%的特征值λ1，λ2，…，λm所对应的1，2，…，m（m≤p），其中整数m即为主成分的个数。

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建立初始因子载荷矩阵，解释主成分。因子载荷量是主成分Zi与原始指标Xi的相关系数R（Zi，Xi），揭示了主成分与各财务比率之间的相关程度，利用它可较好地解释主成分的经济意义。

用SPSS做主成分分析时，因为软件只有因子分析，所以对求出来的因子系数矩阵要进行计算得到相应的主成分系数。具体步骤是用每一列的因子除以相对应的特征值的开方（在spss下的transform—compute variable进行计算就可以）。 求出主成分系数后，乘

计算企业财务综合评分函数Fm，计算出上市公司的综合值，并进行降序排列：

谢邀。 你的问题是想问各因子的因子得分如何通过成分矩阵计算，还是想问各因子的因子得分再计算得到综合得分如何计算？ 前者是通过每个因子在成分得分矩阵对应的系数乘以每题的分值，加总得到。 后者是通过每个因子的因子得分乘以各自的权重，加

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综合得分：主要利用成分得分和zd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（综合得分版值越高意味着竞争力越强）。

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排名顺序按照综合得分的大小比较，数值越大排名越靠前。

SPSS主成分分析综合得分计算？

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原发布者:会宁天云

spss进行主成分分析及得分分析1将数据录入spss1.2数据标e79fa5e98193e58685e5aeb931333433623735准化：打开数据后选择分析→描述统计→描述，对数据进行标准化，选中将标准化得分另存为变量：2.3进行主成分分析：选择分析→降维→因子分析，3.4设置描述性，抽取，得分和选项：4.5查看主成分分析和分析：相关矩阵表明，各项指标之间具有强相关性。比如指标GDP总量与财政收入、固定资产投资总额、第二产业增加值、第三产业增加值、工业增加值的相关系数较大。这说明他们之间指标信息之间存在重叠，适合采用主成分分析法。（下表非完整呈现）5.6由Total Variance Explained（主成分特征根和贡献率）可知，特征根λ1=9.092，特征根λ2=1.150前两个主成分的累计方差贡献率达93.107%，即涵盖了大部分信息。这表明前两个主成分能够代表最初的11个指标来分析河南各个城市经济综合实力的发展水平，故提取前两个指标即可。主成分，分别记作F1、F2。6.7指标X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9、X10在第一主成分上有较高载荷，相关性强。第一主成分集中反映了总体的经济总量。X11在第二主成分上有较高载荷，相关性强。第二主成分反映了人均的经济量水平。但是要注意：这个主成分载荷矩阵并不是主成分的特征向量，也就是说并不是主成分1和主成分2的系数，主成分系数的求法是：各自主成分载荷向量除以各自主成分特征值的算术平方根。7.8成分得分系数矩阵（因子得分系数）列出了强两个特征根对应的特征向量，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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原发布者:会宁天云

spss进行主成分分析及得分分析1将数据录入spss1.2数据标准化：打开数据后选择分析→描述统计→描述，对数据进行标准化，选中将标准化得分另存为变量：2.3进行主成分分析：选择分析→降维→因子分析，3.4设置e69da5e887aae799bee5baa631333433623735描述性，抽取，得分和选项：4.5查看主成分分析和分析：相关矩阵表明，各项指标之间具有强相关性。比如指标GDP总量与财政收入、固定资产投资总额、第二产业增加值、第三产业增加值、工业增加值的相关系数较大。这说明他们之间指标信息之间存在重叠，适合采用主成分分析法。（下表非完整呈现）5.6由Total Variance Explained（主成分特征根和贡献率）可知，特征根λ1=9.092，特征根λ2=1.150前两个主成分的累计方差贡献率达93.107%，即涵盖了大部分信息。这表明前两个主成分能够代表最初的11个指标来分析河南各个城市经济综合实力的发展水平，故提取前两个指标即可。主成分，分别记作F1、F2。6.7指标X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9、X10在第一主成分上有较高载荷，相关性强。第一主成分集中反映了总体的经济总量。X11在第二主成分上有较高载荷，相关性强。第二主成分反映了人均的经济量水平。但是要注意：这个主成分载荷矩阵并不是主成分的特征向量，也就是说并不是主成分1和主成分2的系数，主成分系数的求法是：各自主成分载荷向量除以各自主成分特征值的算术平方根。7.8成分得分系数矩阵（因子得分系数）列出了强两个特征根对应的特征向量，即各主要成分

因子分析，主成分分析综合得分怎么算

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主成分分析 成分得分系数矩阵怎么得出

在主成分分析和因子分析的结果中百，都会产生成分得分系数矩阵，用该矩阵中的系度数与变量标准化之后知的值对应相乘相加，便得出标准化道的主成分得分，并且该值与“保存为内变量”输出的FAC1_1等是相等的（略微的差异应该是计容算时四舍五入的误差）。