综合分怎么算公式（综合得分怎样计算）

SPSSAU主成分分析和因子分析均提供两个保存选项：一个是“保存成分（因子）得分”，一个是“保存综合得分”。

其中保存“成分得分”可用于主成分回归。利用系统生成的‘成分得分’数据进行线性回归，用于解决共线性问题。同时成分得分结合方差解释率这两项指标，也可用来计算综合得分，当然SPSSAU系统可直接保存综合得分。

保存“综合得分”则可用于综合竞争力对比。比如银行的绩效排名、上市公司竞争力排名等。

综合得分，实际上是各成分（因子）得分与其权重的乘积加和得出的，即综合得分=w1*主成分1得分 w2*主成分2得分 w3*主成分3得分 …wn*主成分n得分，w1、w2、w3…wn分别表示各主成分的权重。

* 主成分权重：方差解释率 除 累积方差解释率

* 因子权重：旋转后方差解释率 除 累积方差解释率

SPSSAU可以自动输出综合得分，选择【进阶方法】--【因子】，勾选“综合得分”即可。

在得到综合得分后，可通过排名功能，可以对所有得分进行排序找出最优的对象或方案。

操作：选择【数据处理】→【生成变量】里排名功能。点击“综合得分”，再选择“排名（Rank）”，点击确认处理。

通过右上角【我的数据】即可查看到排名情况，以及下载综合得分和排名。

在SPSSAU右上角【我的数据】，点【查看】即可查看到生成的结果。点【下载】按钮即可导出Excel格式数据。

熵值法计算综合得分的步骤与上述主成分分析计算综合得分步骤基本一致。

选择【综合评价】--【熵值法】，勾选“综合得分”，系统即可自动保存综合得分。

熵值法计算结果中会得到权重值，此时数据与对应的权重相乘，并且进行累加，最终得到一列数据即为‘综合得分’。

综合得分结果可通过右上角【我的数据】查看。

对于多层数据计算综合得分，此时需要将每层指标数据和权重相乘后求和，即可计算综合得分。

比如，计算出一级指标权重分别为0.30、0.15、0.30、0.25。二级指标A1权重为0.23，则A1最终权重值为0.30*0.23=0.069。然后以此类推，将所有计算出所有权重值，权重*得分即可得到综合得分。此步骤可使用SPSSAU【生成变量】里的高级公式进行计算。

耦合协调度需要多个系统，一个系统通常会由多个指标表示，此时需要将多个指标‘合并’成一个。一般情况下可使用两种方法，分别是主成分分析或熵值法进行处理。

• 如果是使用主成分分析，需要设置成分数量为1，并且保存综合得分，最终使用综合得分去表示该系统；

• 如果使用熵值法时，选中保存综合得分，最终使用综合得分去表示该系统。

模糊综合评价借助模糊数学的一些概念，对实际的综合评价问题提供评价，即模糊综合评价以模糊数学为基础，应用模糊关系合成原理，将一些边界不清、不易定量的因素定量化，进而进行综合性评价的一种方法。

模糊综合评价中的综合得分是利用隶属度归一化即权重度与评语分值进行加权得出的。结果中默认会提供综合得分计算，如果需要计算综合得分，则需要手工录入每个评语项的重要性分值（分值需要由用户输入，比如优秀为4分，普通为3分，比较差为2分；非常差为1分;默认也可以全部为1分即重要性一致），此时即可输出综合得分值。

需要注意的是模糊综合评价一次只针对一个系统或研究对象进行分析评价，如果有多个研究对象需要重新求回去。

CRITIC权重、独立性权重、信息量权重分别是三种计算权重的方法，其中独立性权重是利用指标之间的共线性强弱来确定权重。

CRITIC权重利用对比强度和冲突性的两项指标来确定权重。对比强度使用标准差进行表示，如果数据标准差越大说明波动越大，权重会越高；冲突性使用相关系数进行表示，如果指标之间的相关系数值越大，说明冲突性越小，权重也就越低。

信息量权重法是利用数据的变异系数进行权重赋值，如果变异系数越大，说明其携带的信息越大，因而权重也会越大。

这三种权重计算方法均可在SPSSAU【综合评价】模块中找到使用，同时每个方法也都提供“保存综合得分”的选项。即使用计算结果中的权重与数据相乘再求和得到每个研究对象的综合得分。

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