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如何在SPSS中对数据进行综合评价和排序?

发表于:2022-12-07 作者:WPS专家网编辑
编辑最后更新 2022年12月07日,当我们对对象进行排名时,我们需要从许多不同的角度对它们进行客观的评估。评价角度越多,综合排名越难,不同的评价方法会得出不同的结论。接下来,我们利用IBM SPSS Statistics软件演示了两种不

当我们对对象进行排名时,我们需要从许多不同的角度对它们进行客观的评估。评价角度越多,综合排名越难,不同的评价方法会得出不同的结论。

接下来,我们利用IBM SPSS Statistics软件演示了两种不同的对象评价排名方法的使用,针对六组不同指标的高校,对它们进行了综合排名。

一、案例排名加成排名

备考数据如下图1所示,包含了从p1到p6的院校名称及其对应的六个评价指标数据。

图1:演示数据首先,点击【转换】-【案例排名】,进入案例排名界面。然后将六个指标变量填入"变量"框,再将秩1赋给最大值,点击"确定"。

图2:案例排名完成后,SPSS将帮助我们生成六个新变量。然后我们点击【转换】-【计算变量】,将生成的六个新变量相加,生成一个名为"得分"的新目标变量,如图3所示。

图3:加法计算生成的新得分变量如下图4所示。我们右键点击,选择"升序排序",可以看到案例排名相加得到的新排名,其中清华排名第一,北京大学排名第二。

图4:获得的具体排名2。主成分分析排名

上面的方法充分利用了每一个指标,但实际上每个指标的侧重点和重要性可能不一样,所以我们也可以考虑采用主成分分析法,将6个指标压缩成较少的指标,然后进行综合排名。

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,其他的保留默认选项。在"评分"按钮中,勾选"另存为变量",最后点击确定。

图5:因子分析因子分析的结果如图6所示。从"公因子方差"表可以看出,p6指标的指标提取成分较低;从"总方差解释"表中,我们可以看到,SPSS已经帮助我们提取了一个指标,该指标占所有指标成分的77.363%。从"成分矩阵"中,我们可以得出结论,该指标主要包括从p1到p5的五个指标。

图6:图7中因子分析结果"FAC1_1"为提取指标。我们可以通过降序排序得到一个综合排名。

图7:提取的成分本文采用"案例排名相加"和"主成分分析",利用高校提供的6个指标数据对高校进行整体排名。

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