主成分1的权重：45.135%/69.390%=65.05主成分2的权重：24.254%/69.390%=34.95如果是计算指标权重，可直接查看“线性组合系数及权重结果表格”，SPSSAU自动输出了各指标权重占比结果。其计算原理分为三步：第一：...

比如有3个二级指标分别是A,B,C；A对应着A1,A2,A3;B对应着B1,B2,B3,B4;C对应着C1,C2,C3,C4；那么A1,A2,A3进行一次得到权重；B1,B2,B3,B4进行一次得到权重；C1,C2,C3,C4进行一次得到权重。A,B,C也一定需...

比如提取2个因子，旋转后的方差解释率分别是39.759%，24.061%，旋转后累积方差解释率为63.820%。那么归一化（即除累积方差解释率）即得到权重，计算如下表：SPSSAU进阶方法里的因子分析可以得到方差解释率及累积方差解释率。

第三：使用主观评价方法，重新收集专家打分数据进行AHP层次分析得到权重。类似，如果只有二级指标数据但无一级指标数据，也是类似的道理。同时使用SPSSAU数据分析平台进行分析即可得到智能分析结果。

主成分分析法利用了数据的信息浓缩原理，利用方差解释率进行权重计算。AHP层次法利用数字的相对大小信息进行权重计算。这两个方法都有现成的辅助网站可以做，如果是写论文的话，可以在数据分析网站SPSSAU中实现：提供主成分分析...

熵权法可以用SPSSAU计算。按照信息论基本原理的解释，信息是系统有序程度的一个度量，熵是系统无序程度的一个度量；根据信息熵的定义，对于某项指标，可以用熵值来判断某个指标的离散程度，其信息熵值越小，指标的离散程度越...

Xn为各个指标，β1j、β2j、β3j、……、βnj为各指标在主成分Fj中的系数得分，用ej表示Fj的方程贡献率。(4)求出指标权重。ωi=[(m∑j)βij*ej]/[(n∑i)(m∑j)βij*ej],ωi就是指标Xi的权重。

主成分分析用于对数据信息进行浓缩，比如总共有20个指标值，是否可以将此20项浓缩成4个概括性指标。除此之外，主成分分析可用于权重计算和综合竞争力研究。即主成分分共有三个实际应用场景：二、SPSSAU操作SPSSAU左侧仪表盘“...

使用SPSSAU的AHP权重，用户只需放入分析项，系统会自动计算各指标的平均值，再根据平均值结果，自动构建判断矩阵。（2）优序图法 优序图是另一种计算权重的方法，相比AHP更容易理解。SPSSAU会先计算平均值，根据指标...

759%，24.061%，旋转后累积方差解释率为63.820%。那么归一化（即除累积方差解释率）即得到权重，计算如下表：SPSSAU进阶方法里的因子分析可以得到方差解释率及累积方差解释率。各指标权重在输出结果里也有提供。