因子分析怎么计算权重？
一、案例說明
案例背景與研究目的
研究短視頻平臺不同維度所占權重情況，調查搜集了200份數據其中20項可分為品牌活動，品牌代言人，社會責任感，品牌贊助和購買意愿品牌五個維度。案例數據中還包括基本個體特征比如性別、年齡，學歷，月收入等。以及短視頻平臺觀看情況和消費情況。數據樣本為200個。
想要根據短視頻平臺調查的數據進行因子分析，判斷因子與測量項之間的關系得到相應維度，對于二級指標使用熵值法進行求取權重，一級指標由因子分析得到的相應維度進行計算權重，最后匯總總結。
二、SPSSAU操作
因為案例的預設維度為5所以將分析項拖拽到右側分析框后，下拉選擇因子個數為5。此次案例利用因子分析計算權重，所以不需要勾選“因子分析”與“綜合得分”。
SPSSAU
三、因子分析結果
1.KMO值與Bartlete球形檢驗
使用因子分析進行信息濃縮研究，首先分析研究數據是否適合進行因子分析，從上表可以看出：KMO值為0.929，大于0.6，滿足因子分析的前提要求，意味著數據可用于因子分析研究。以及數據通過Bartlett 球形度檢驗(p<0.05)，說明研究數據適合進行因子分析。接下來查看分析項是否需要調整。
2.因子與測量項之間的關系
因子分析進行因子濃縮時，通常會經歷多個重復循環，刪除不合理項，并且重復多次循環，最終得到合理結果。一般出現的情形我們分為兩種，一種為“張冠李戴”，一種為“糾纏不清”，具體描述如下。
（1）“張冠李戴”
一般情況下，如果20項與5個因子之間的對應關系情況，與專業知識情況不符合，比如第一項本該屬于第二個因子但是被劃分到了第一個因子下面，此時則說明可能該項應該被刪除處理，其出現了‘張冠李戴’現象。例如案例中的“購買意愿1”和“購買意愿4”。
（2）“糾纏不清”
除了“張冠李戴”現象，有時候會出現‘糾纏不清’現象，比如案例中的“品牌贊助4”可歸屬為因子2，同時也可歸屬到因子4，這種情況較為正常（稱作‘糾纏不清’），需要結合實際情況處理即可，可將該項刪除，也可不刪除，這時，分析帶有一定主觀性。
Step1: 第一次分析
本例子中共20個分析項，此20個分析項共分為5個維度，因此在分析前可主動告訴SPSSAU，此20項是五個因子，否則SPSSAU會自動判斷多少個因子(通常軟件自動判斷與實際情況有很大出入，所以建議主動設置因子個數)。如下圖：
從上圖中可以看出：
品牌活動1-4這4項，它們全部對應著因子1，因子載荷系數值均高于0.4，說明此4項應該同屬于一個維度，即邏輯上品牌活動1-4這4項，并沒有出現 “張冠李戴”現象。4個分析項值隸屬于因子1一個維度也沒有出現“糾纏不清”的情況。
品牌代言人1-4共4項，它們全部對應著因子1，但是品牌代言人3、品牌代言人4同時又屬于因子3，屬于“糾纏不清”，暫不處理。
“社會責任感1-4”共4項，此4項均對應著因子1或因子3，此3項并沒有出現‘張冠李戴’問題，但是出現了“糾纏不清”。
“品牌贊助1-4”共4項，它們全部對應著因子2，“品牌贊助4”既對應因子2又對應因子4出現了“糾纏不清”，應該給予關注。
“購買意愿1-4”共四項，當他們對應因子4則“購買意愿1”出現“張冠李戴”若對應因子5則“購買意愿4”出現“張冠李戴”。
總結上述分析可知：“購買意愿1”或者“購買意愿4”這兩項出現“張冠李戴”，應該首先將此兩項中的一項刪除；而其他出現“糾纏不清”現象的，暫時不處理（進行關注即可）。此次將“購買意愿1”進行刪除后重新分析（將“購買意愿4”刪除也是可以的，由研究者自己決定）。
Step2: 第二次分析
將“購買意愿1”這項刪除后，進行第二次分析。結果如下：
從上圖可知 “品牌代言人3”、“品牌代言人4”出現‘張冠李戴’現象，應該刪除，以及“品牌活動1-4”、“品牌代言人1-2”等出現‘糾纏不清’現象，暫不處理，但應該給予關注?？偨Y可知：應該將“品牌代言人3”、“品牌代言人4”先刪除后再次進行第3次分析。
Step3: 第三次分析
將“品牌代言人3”、“品牌代言人4”刪除后再次分析結果如下：
從上圖可知
“品牌代言人1-2”可同時出現在因子1和因子5下面，但考慮到因子5當前僅余下2項，因而表示可以接受，以及“社會責任感1-4”是一樣的，最終找出五個因子，它們分別與項之間的對應關系良好。因子分析結束。
3.調整因子后的結果
由于此次案例分析著重描述利用因子分析計算權重所以對于因子提取、信息濃縮結果將簡單進行描述，如果想要詳細的分析結果請登錄SPSSAU上傳數據進行分析。
4.因子提取與信息濃縮
（1）因子提取
上表格針對因子提取情況，以及因子提取信息量情況進行分析，從上表可知：因子分析一共提取出5個因子，此5個因子旋轉后的方差解釋率分別是26.400%,21.703%,19.013%,15.359%,7.087%，旋轉后累積方差解釋率為89.563%。累積方差解釋率這個值沒有固定標準，一般超過60%都可以接受。
（2）信息濃縮
旋轉后因子載荷系數表
因子1品牌活動；因子2品牌贊助；因子3社會責任感；因子4購買意愿，因子5上有較高的載荷，它們主要反映了短視頻平臺某品牌用的代言人受眾情況為品牌代言人。利用旋轉后的方差解釋率計算五個一級指標的權重：
利用旋轉后的方差解釋率歸一化得到各個維度的權重：因子1權重:0.264/0.896=0.295 因子2權重：0.217/0.896=0.242:因子3權重：0.190/0.896=0.212,因子4權重0.154/0.896=0.172,因子5權重0.071/0.896=0.079。
到此，因子分析結束，上述因子分析的目的是進行判斷因子與測量項之間關系，進行重復分析，刪除不滿足分析的分析項，描述相應的五個維度，利用旋轉后的方差解釋率計算五個一級指標的權重。接下來利用SPSSAU熵值法計算二級指標權重得到權重后進行最后的權重計算。
四、二級指標權重計算
1.二級指標權重結果
將因子分析確定的最終17個二級指標利用SPSSAU進行熵值法，因為17項是五個維度下的指標所以重復進行五次熵值法分析，得到品牌活動二級指標的權重如下：
使用熵值法對品牌活動1等總共4項進行權重計算，從上表可以看出：品牌活動1, 品牌活動2, 品牌活動3, 品牌活動4總共4項，它們的權重值分別是0.247, 0.266, 0.235, 0.252。并且各項間的權重相對較為均勻,均在0.250附近。
品牌贊助二級指標的權重如下：
使用熵值法對品牌贊助1等總共4項進行權重計算，從上表可以看出：品牌贊助1, 品牌贊助2, 品牌贊助3, 品牌贊助4總共4項，它們的權重值分別是0.225, 0.237, 0.271, 0.267。并且各項間的權重相對較為均勻,均在0.250附近。
社會責任感二級指標的權重如下：
分析結果來源于SPSSAU
使用熵值法對社會責任感1等總共4項進行權重計算，從上表可以看出：社會責任感1, 社會責任感2, 社會責任感3, 社會責任感4總共4項，它們的權重值分別是0.254, 0.256, 0.224, 0.265。并且各項間的權重相對較為均勻,均在0.250附近。
品牌代言人二級指標的權重如下：
使用熵值法對品牌代言人1等總共2項進行權重計算，從上表可以看出：品牌代言人1, 品牌代言人2總共2項，它們的權重值分別是0.490, 0.510。并且各項間的權重相對較為均勻,均在0.500附近。
購買意愿二級指標的權重如下：
分析結果來源于SPSSAU
使用熵值法對購買意愿2等總共3項進行權重計算，從上表可以看出：購買意愿2, 購買意愿3, 購買意愿4總共3項，它們的權重值分別是0.327, 0.340, 0.332。并且各項間的權重相對較為均勻,均在0.333附近。
綜上所述可以得到品牌贊助、社會責任感、品牌代言人、品牌活動以及購買意愿的權重分別為0.242、0.212、0.079、0.295以及0.172。將一級指標二級指標整理如下并計算相應的最終權重。
2.最終權重結果
比如，計算出一級指標權重分別為0.242、0.212、0.079、0.295以及0.172。二級指標購買意愿2權重為0.327，則購買意愿2最終權重值為0.172*0.327=0.06。根據權重結果可以發現各個一級指標的權重分布均勻，對于平臺短視頻也可以關注下用戶的“品牌活動”。
五、總結
本次案例主要利用SPSSAU進行分析計算權重，使用的方法包括因子分析與熵值法組合，因為此次案例利用因子分析計算權重，所以不需要勾選“因子分析”與“綜合得分”。通過因子與測量項之間的關系對相應的分析項進行調整，調整后得到因子分析結果，對于無關權重的結果不進行贅述，最終得到相應維度下的分析項以及一級指標的權重，計算二級指標的權重使用熵值法，因為分析得到的五個維度所以重復進行五次熵值法分析，利用因子分析與熵值法的權重結果得到各項的最終權重。
總結
以上是生活随笔為你收集整理的因子分析怎么计算权重？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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