主成分分析确定权重方法.doc

主成分分析确定权重方法主成分分析确定权重方法主成分分析确定权重方法文章转自HYPERLINK"http://blog.sina.com。cn/s/blog_a032adb90101k47u。html"http://blog。sina。com.cn/s/blog_a032adb90101k47u。html确定权重方法:主成分分析什么是权重呢？所谓权重，是指某指标在整体评价中的相对重要程度。权重越大则该指标的重要性越高，对整体的影响就越高.权重要满足两个条件：每个指标的权重在0、1之间。所有指标的权重和为1。权重的确定方法有很多，这里我们学习用主成分分析确定权重.一、主成分基本思想：图1主成分基本思想的问与答二、利用主成分确定权重如何利用主成分分析法确定指标权重呢？现举例说明。假设我们对反映某卖场表现的4项指标（实体店、信誉、企业形象、服务）进行消费者满意度调研.调研采取4级量表，分值越大，满意度越高.现回收有效问卷2000份,并用SPSS录入了问卷数据。部分数据见下图（详细数据见我的微盘,下载地址为HYPERLINK"http：//vdisk.weibo.com/s/yR83T”http://vdisk。weibo.com/s/yR83T）。图2主成分确定权重示例数据（部分）1、操作步骤:Step1:选择菜单：分析——降维——因子分析Step2：将4项评价指标选入到变量框中Step3：设置选项,具体设置如下：2、输出结果分析按照以上操作步骤，得到的主要输出结果为表1——表3，具体结果与分析如下：表1KMO和Bartlett的检验表1是对本例是否适合于主成分分析的检验。KMO的检验标准见图3。图3KMO检验标准从图3可知，本例适合主成分分析的程度为‘一般’,基本可以用主成分分析求权重.表2解释的总方差从表2可知,前2个主成分对应的特征根〉1,提取前2个主成分的累计方差贡献率达到94。513%，超过80%。因此前2个主成分基本可以反映全部指标的信息，可以代替原来的4个指标（实体店、信誉、企业形象、服务）。表3成份矩阵从表3可知第一主成分与第二主成分对原来指标的载荷数.例如，第一主成分对实体店的载荷数为0。957。3、确定权重用主成分分析确定权重有：指标权重等于以主成分的方差贡献率为权重，对该指标在各主成分线性组合中的系数的加权平均的归一化因此，要确定指标权重需要知道三点：A指标在各主成分线性组合中的系数B主成分的方差贡献率C指标权重的归一化（1）指标在不同主成分线性组合中的系数这个系数如何求呢?用表3中的载荷数除以表2中第1列对应的特征根的开方.例如，在第一主成分F1的线性组合中,实体店的系数=0。957/(2.775）1/2≈0.574.按此方法，基于表2和表3的数据，在excel中可分别计算出各指标在两个主成分线性组合中的系数（见图4，其中SQRT表示开方）图4各指标在两个主成分线性组合中的系数由此得到的两个主成分线性组合如下：F1=0。574χ1-0。019χ2+0.574χ3+0。583χ4F2=-0。048χ1+0。996χ2+0.010χ3+0。070χ4（2)主成分的方差贡献率表2中“初始特征值"的“方差%”表示各主成分方差贡献率，方差贡献率越大则该主成分的重要性越强。因此，方差贡献率可以看成是不同主成分的权重。由于原有指标基本可以用前两个主成分代替，因此，指标系数可以看成是以这两个主成分方差贡献率为权重,对指标在这两个主成分线性组合中的系数做加权平均.说得有些晦涩，我们来举个例子。按上述思路，实体店χ1这个指标的系数为：这样，我们可以用excel计算出所有指标的系数(见图5）图5所有指标在综合得分模型中的系数由此得到综合得分模型为:Y=0。409χ1+0。251χ2+0。424χ3+0。446χ4(3）指标权重的归一化由于所有指标的权重之和为1,因此指标权重需要在综合模型中指标系数的基础上归一化(见图6）图6指标权重的确定图6显示了我们基于主成分分析，最终所得到的指标权重.用主成分分析来确定权重,你学会了吗?微盘里有数据,大家可以自己动手练一练：)