【spss19.0用因子分析法计算综合得分(用来比较业绩的),跪求大神教个】在实际工作中，我们常常需要对多个指标进行综合评估，以判断不同对象（如员工、部门、产品等）的业绩表现。因子分析法是一种常用的多变量统计方法，能够将多个相关性强的指标进行降维，提取出少数几个具有代表性的“因子”，再通过这些因子计算出综合得分，用于比较和排序。
以下是对使用 SPSS 19.0 进行因子分析并计算综合得分的步骤总结，适用于比较业绩的情况。
一、操作流程总结
| 步骤 | 操作内容 | 说明 |
| 1 | 数据准备 | 确保数据已整理成表格形式，每一行代表一个评价对象，每一列是其对应的指标值 |
| 2 | 打开SPSS 19.0 | 启动软件，导入或输入数据 |
| 3 | 进入因子分析 | 点击菜单栏：分析 → 降维 → 因子分析 |
| 4 | 设置变量 | 将所有用于分析的指标选入“变量”框中 |
| 5 | 选择提取方法 | 通常选择“主成分分析法”作为提取方法 |
| 6 | 设置因子数量 | 可根据特征值大于1的原则（KMO检验和Bartlett球形度检验结果良好时）确定保留的因子数 |
| 7 | 旋转方法 | 选择“最大方差法”进行旋转，提高因子解释力 |
| 8 | 保存因子得分 | 在“得分”选项中勾选“保存为变量”，生成每个样本的因子得分 |
| 9 | 计算综合得分 | 根据各因子的方差贡献率，对因子得分加权求和，得到综合得分 |
二、关键概念说明
- 因子载荷：表示原始变量与因子之间的相关程度，绝对值越大，说明该变量对因子的影响越强。
- 方差贡献率：表示每个因子解释原始变量总变异的比例，用于计算权重。
- 综合得分公式：
$$
\text{综合得分} = \sum_{i=1}^{k} (\text{因子得分}_i \times \text{方差贡献率}_i)
$$
三、示例表格（模拟数据）
| 对象 | 因子1得分 | 因子2得分 | 方差贡献率 | 综合得分 |
| A | 0.8 | -0.3 | 0.65 | 0.8×0.65 + (-0.3)×0.35 = 0.46 |
| B | 0.5 | 0.7 | 0.65 | 0.5×0.65 + 0.7×0.35 = 0.52 |
| C | -0.2 | 1.0 | 0.65 | -0.2×0.65 + 1.0×0.35 = 0.23 |
| D | 1.2 | -0.6 | 0.65 | 1.2×0.65 + (-0.6)×0.35 = 0.63 |
> 注：本表为模拟数据，实际数值需根据SPSS输出结果填写。
四、注意事项
- 在进行因子分析前，建议先做 KMO检验 和 Bartlett球形度检验，确保数据适合做因子分析。
- 若某些变量与因子关系不明显，可考虑剔除或重新定义指标。
- 最终的综合得分可用于排名或进一步分析，如回归分析、聚类分析等。
五、结语
通过SPSS 19.0进行因子分析并计算综合得分，是处理多维度绩效评估的有效手段。虽然过程略显复杂，但只要按照步骤操作，就能清晰地了解各个指标对整体业绩的影响，并得出客观、公正的评价结果。希望以上内容能帮助你顺利实现业绩比较的目标！
