權(quán)重體系構(gòu)建常見(jiàn)于企業(yè)財(cái)務(wù)競(jìng)爭(zhēng)力體系，績(jī)效權(quán)重體系或者管理者領(lǐng)導(dǎo)力權(quán)重體系模型等。

常用的權(quán)重研究分析方法中，AHP層次分析法，熵值法，組合賦值法均無(wú)法直接使用SPSS軟件進(jìn)行計(jì)算，因此在SPSS上利用因子分析法進(jìn)行計(jì)算權(quán)重是一種常規(guī)做法。

因子分析的基本思想

因子分析的基本思想是根據(jù)相關(guān)性大小把原始變量分組，使得同組內(nèi)的變量之間相關(guān)性較高，而不同組的變量間的相關(guān)性則較低。每組變量代表一個(gè)基本結(jié)構(gòu)，并用一個(gè)不可觀測(cè)的綜合變量表示，這個(gè)基本結(jié)構(gòu)就成為公共因子，對(duì)于所研究的某一具體問(wèn)題，原始變量就可以分解成兩部分之和的形式，一部分是少數(shù)幾個(gè)不可測(cè)的所謂公共因子的線性函數(shù)，另一部分是與公共因子無(wú)關(guān)的特殊因子。

理論聽(tīng)起來(lái)可能一時(shí)不好理解，那么我們用一個(gè)比較形象的例子說(shuō)明

意思就是說(shuō)我們做因子分析時(shí)，就好像在判斷物品類別的過(guò)程。我們之所以認(rèn)為某個(gè)物品歸屬于哪類垃圾是因?yàn)檫@個(gè)物品具有這一類垃圾的所具有的共同特點(diǎn)，比如都具有可再生循環(huán)，重復(fù)利用價(jià)值高等特點(diǎn)，這種從研究對(duì)象中尋找公共因子的辦法就是因子分析。

操作步驟

在理解了因子分析的基本思想后，下面我們就來(lái)具體說(shuō)明如何利用因子分析法確定指標(biāo)權(quán)重。

探索性因子分析可分為三個(gè)功能，分別是提取因子，效度驗(yàn)證和權(quán)重計(jì)算，量表類問(wèn)卷權(quán)重研究會(huì)同時(shí)使用此三個(gè)功能。

1、指標(biāo)歸類分析

首先使用探索性因子分析的第一個(gè)功能即提取因子功能，進(jìn)行指標(biāo)歸類分析。提取因子功能在于將多個(gè)題項(xiàng)進(jìn)行濃縮為少數(shù)幾個(gè)因子，將題項(xiàng)使用幾個(gè)因子進(jìn)行概括。最終此部分得到的結(jié)論應(yīng)該是提取得到的因子情況，包括每個(gè)因子的命名情況，以及因子與題項(xiàng)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系情況。具體說(shuō)明可參考SPSSAU幫助手冊(cè)中因子分析說(shuō)明。

2、有效性分析

在上一部分指標(biāo)歸類分析后，有效性分析將繼續(xù)使用探索性因子分析。有效性分析目的在于說(shuō)明研究量表具有有效性，即題項(xiàng)可以有效的表達(dá)變量概念信息。事實(shí)上指標(biāo)歸類分析已經(jīng)完成，肯定每個(gè)變量與題項(xiàng)之間有著良好的對(duì)應(yīng)關(guān)系，也即說(shuō)明研究量表肯定有效，因而此部分僅是重復(fù)，將表格整理規(guī)范，在進(jìn)行文字描述分析時(shí)，傾重于量表有效性的說(shuō)明，而非提取因子或者權(quán)重指標(biāo)構(gòu)建。有時(shí)可以放棄此部分。

3、因子分析法指標(biāo)權(quán)重構(gòu)建

完成探索性因子分析提取因子功能，并且對(duì)研究量表進(jìn)行信效度分析后，就是進(jìn)行量表權(quán)重計(jì)算。指標(biāo)權(quán)重構(gòu)建通常包括四個(gè)步驟，分別是：因子提取、因子權(quán)重計(jì)算、因子表達(dá)式和綜合得分計(jì)算等。

（1）第一步為探索性因子分析

使用探索性因子分析的“探索因子”功能時(shí)，應(yīng)該設(shè)置因子得分系數(shù)陣輸出（SPSSAU可直接輸出不需要額外設(shè)置）此表格的輸出會(huì)幫助我們構(gòu)建因子與題項(xiàng)的關(guān)系表達(dá)式。另外，如果需要計(jì)算綜合評(píng)價(jià)得分，則應(yīng)該設(shè)置保存因子得分，因子得分設(shè)置目的在于生成各因子得分?jǐn)?shù)據(jù)，并且為后續(xù)進(jìn)行綜合得分做好準(zhǔn)備。

（2）第二步為因子權(quán)重計(jì)算

完成上一步探索性因子分析后，會(huì)生成“方差解釋率”表格。如下表所示。

上表格針對(duì)因子提取情況，以及因子提取信息量情況進(jìn)行分析，從上表可知：因子分析一共提取出4個(gè)因子，此4個(gè)因子旋轉(zhuǎn)后的方差解釋率分別是22.300%,21.862%,18.051%,10.931%，旋轉(zhuǎn)后累積方差解釋率為73.145%。即此例中四個(gè)因子共提取出題項(xiàng)73.145%信息量。

接著進(jìn)行因子權(quán)重表達(dá)式撰寫(xiě)。由于四個(gè)因子共提取出73.145%信息量，但實(shí)際研究中會(huì)認(rèn)為因子即代表著所有題項(xiàng)(總方差解釋率應(yīng)該為100%，非73.145%)，因此此處需要進(jìn)行加權(quán)換算操作。即四個(gè)因子分別的方差解釋率分別應(yīng)該為：22.300% / 73.145%=30.487%,21.862% / 73.145%=29.889%,18.051% / 73.145%=24.678%,10.931%/ 73.145%=14.944%。

此步驟目的在于將四個(gè)因子方差解釋率加權(quán)處理為1，即最終四個(gè)因子的方差解釋率加和變成1，相當(dāng)于用四個(gè)因子即表達(dá)所有題項(xiàng)信息。

經(jīng)過(guò)這一步加權(quán)操作后，事實(shí)上已經(jīng)清楚的得出四個(gè)因子的權(quán)重系數(shù)，也即加權(quán)后的方差解釋率，30.487%,29.889%,24.678%,14.944%，可以直接對(duì)比因子權(quán)重大小。

（3）第三步為因子表達(dá)式

上一步驟已經(jīng)完成因子的權(quán)重計(jì)算，此步驟在于生成因子與題項(xiàng)之間的關(guān)系表達(dá)式，并且可以直觀分析題項(xiàng)對(duì)于因子的重要程度。此部分因子表達(dá)式的生成需要結(jié)合“因子得分系數(shù)陣”進(jìn)行，“因子得分系數(shù)陣”SPSSAU會(huì)自動(dòng)生成，如下表所示。

上表格為“成份得分系數(shù)矩陣”，也稱因子得分系數(shù)陣。此表格生成目的是建立因子與題項(xiàng)表達(dá)式。以及上表格的閱讀是按列進(jìn)行。

上述為四個(gè)因子分別與所有題項(xiàng)的線性關(guān)系表達(dá)式。研究者可以從上述表達(dá)中看出題項(xiàng)與因子的關(guān)系程度，比如明顯B4這一題項(xiàng)與因子1最為緊密(系數(shù)為0.435)。

4. 第四步為綜合得分計(jì)算。

此步驟為可選項(xiàng)，如果研究者沒(méi)有相關(guān)需要，則省略此步驟。此步驟研究在問(wèn)卷研究中使用相對(duì)較少，如果為企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，則可能會(huì)有企業(yè)綜合競(jìng)爭(zhēng)力排名問(wèn)題，綜合競(jìng)爭(zhēng)力情況的大小則由綜合得分表示，綜合得分值越高，說(shuō)明企業(yè)綜合競(jìng)爭(zhēng)力越高，反之綜合得分越低，則說(shuō)明企業(yè)綜合競(jìng)爭(zhēng)力越低。但針對(duì)問(wèn)卷來(lái)講，填寫(xiě)問(wèn)卷的樣本為個(gè)體，并沒(méi)有個(gè)體綜合競(jìng)爭(zhēng)力高低之說(shuō)，因而無(wú)意義。實(shí)際意義上講綜合得分確實(shí)可以表達(dá)整體情況，并且分值高低具有對(duì)比意義，因而可以使用綜合得分作為因變量Y，研究其它自變量X對(duì)于綜合得分的影響關(guān)系。

此方法是使用探索性因子分析完成指標(biāo)權(quán)重計(jì)算。在實(shí)際研究中，通常會(huì)結(jié)合其他分析方法，比如主觀賦權(quán)法（AHP層次分析法），或者客觀賦權(quán)法（熵值法）進(jìn)行權(quán)重計(jì)算，亦或是在主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法基礎(chǔ)上，結(jié)合組合賦值法完成最終權(quán)重計(jì)算。