
发布时间:2021/07/08 10:48:59
我们在对对象进行评价排名时,需要从多个不同的角度进行客观评价,而评价的角度越多,进行综合排名的难度就越高,不同的评价方法得出来的结论也会有所不同。
下面我们使用IBM SPSS Statistics软件,演示使用两种不同的对象评价排名方法,针对各高校的六组不同指标,对它们进行一个综合排名。
一、个案排秩加法排名
准备数据如下图1所示,包含了高校校名和他们对应p1到p6的六个评价指标数据。
图1:演示数据
首先,点击【转换】--【个案排秩】,进入个案排秩界面。然后将六个指标变量填入到“变量”框中,再将秩1赋予最大值,点击“确定”。
图2:个案排秩
完成个案排秩之后,SPSS会帮我们生成六个新的变量,随后我们点击【转换】--【计算变量】,将生成的六个新变量进行相加计算,生成一个新的目标变量,名为“score”,如图3。
图3:相加计算
此时生成的score新变量如下图4所示,我们右键点击它,选择“升序排序”,就可以看到个案排秩加法得出的新的排名,其中,清华大学排在第一位,北京大学排在第二位。
图4:得出的具体排名
二、主成分分析排名
上述方法充分用到了每一个指标,但是实际上可能每个指标的侧重点、重要程度都是不同的,因此我们也可以考虑主成分分析法,将六个指标压缩为更少的指标,再进行综合排名。
点击【分析】--【降维】--【因子】,进行因子分析,将我们需要的六个变量拖拽到“变量”框中,其它保持默认选项,并在“得分”按钮中,勾选“保存为变量”,最后点击确定按钮。
图5:因子分析
因子分析结果见图6,我们从“公因子方差”表可以看到p6指标的指标抽取成分较低;从“总方差解释”表中可以看出SPSS帮我们提取出一个指标,该指标占了全部指标成分的77.363%,从“成分矩阵”中我们就可以得出,这个指标主要是包含了p1到p5的五个指标。
图6:因子分析结果
下图7中的“FAC1_1”就是提取出的指标,我们将它进行“降序排序”,就可以得出我们的一个综合排名。
图7:提取出的成分
本文通过使用“个案排秩加法”和“主成分分析法”,利用高校提供的六个指标数据,进行了高校的整体排名。更多关于SPSS的教程,大家可以到IBM SPSS Statistics中文网站上进行查看。
作者署名:包纸
读者也喜欢这些内容:
spss聚类分析谱系图怎么标记分类 spss聚类分析谱系图怎么解析
spss聚类分析谱系图怎么标记分类?一般会引入参考线,利用参考线与谱系图的根系交点来标记分类。spss聚类分析谱系图怎么解析?一般需要结合相关的行业知识、分析经验,来确认谱系图中的分类数目,从而确认各个个案的组别。...
阅读全文 >
spss中roc分析怎么用 spss怎么做roc
spss中roc分析怎么用,spss的roc分析可使用spss的roc曲线功能,该功能会包含roc曲线及其坐标点、曲线下面积的分析结果,使用起来比较方便。spss怎么做roc分析?本文会结合实际例子演示操作方法。...
阅读全文 >
SPSS主成分分析特征向量在哪 SPSS主成分分析法的结果怎么解读
主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)以降维方式,在尽量损失较少信息的前提下,通过正交变换,将一组可能存在相关性的多个变量转换为一组线性不相关的少数变量,转换生成的综合指标称之为主成分。主成分载荷矩阵,或者称为主成分特征向量,可以由因子载荷矩阵计算得出。借助IBM SPSS Statistics,我们可以非常方便完成主成分分析,SPSS主成分分析特征向量在哪?SPSS主成分分析法的结果怎么解读,本文将向大家做简单介绍。...
阅读全文 >
SPSS假设检验步骤 SPSS假设检验结果分析
假设检验是统计学中由样本推测总体的一种方法,做出假设后,根据样本的某些统计量计算显著性水平,然后判断是否接受假设,实际工作中,我们一般通过专业的统计软件进行假设检验,如IBM SPSS Statistics,SPSS可以进行如t检验,卡方检验,F检验等多种假设检验,本文中,以最常用的t检验为例,向大家介绍SPSS假设检验步骤,SPSS假设检验结果分析。...
阅读全文 >