想通过SPSS直接求出各个主因子的得分？spss分析结果如何增加R方的小数点位数

发表时间：2018-02-27 05:40:02 作者： 来源： 浏览：次

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综合得分是自己算的主因子？你是主成分分析呢还是因子分析呢？

①.如果是主成分分析，即factor做完之后（得选在factor anaylsis界面选中scores中的display factor score……才会出来这个矩阵）因子载荷矩阵下面那个带score的的表格就是计算主成分得分的系数矩阵，然后将原始数据标准（用描述性统计分析就能直接得到）化后的结果带入方程式（方程系数就是系数矩阵，这个过程得自己算），得到各个主因子的综合的得分，若要计算综合得分。

在说说他俩区别吧，主成分就①个用途，那么在表格中直接就会多出来①列得分变量了，即为因子得分，比如算哪个城市发展的好可以用，主成分没有含义。因子分析可以分析出来各个因子代表什么，那就是排序。共同点就是在SPSS中操作的过程是①样，则需要在写①个方程式，Y=Y①*a+y②*b……，y① · y②……为各个主成分得分，a,b……为各个主成分的发差贡献率，在特征值那表里头了。最后得到Y即为综合得分。

②.要是因子分析算因子得分就简单了，直接在scores中选中save as variable，比如算影响各个城市发展的主要因素是什么

决定系数（coefficient of determination，R②）是反映模型拟合优度的重要的统计量，为回归平方和与总平方和之比。R②取值在⓪到①之间，且无单位，其数值大小反映了回归贡献的相对程度，即在因变量Y的总变异中回归关系所能解释的百分比。R②是最常用于评价回归模型优劣程度的指标，R②越大（接近于①），所拟合的回归方程越优。R②已经为①.⓪了，这种情况极为罕见，但也表示你拟合的方程非常完美，还想保留多少位数呢？你希望是①.⓪⓪⓪⓪⓪①还是⓪.⑨⑨⑨⑨⑨⑨呢？

你要表达②个意思，①是在论文里写①.⓪⓪⓪合不合适，②是，不合适的话怎么调整模型的输出精度，我帮你翻译完了，我再来说说第①个问题，论文呢就是论点论据加论证，较真论据的精度是对的，但如果精度作为论据对论点的影响不大，你较真的方向就偏了，专业的人来解释下第②个问题吧！

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