因子分析法拟定指标权重权重体系构建常见于公司财务竞争力体系，绩效权重体系或者管理者领导力权重体系模型等。惯用的权重研究分析办法中，AHP 层次分析法，熵值法，组合赋值法均无法直接使用 SPSS 软件进行计算，因此在 SPSS 上运用因子分析法进行计算权重是一种常规做法。（对权重研究有任何不理解之处，能够参考上一篇文章：SPSSAU：问卷指标权重研究的分析办法都有哪些？）因子分析的基本思想因子分析的基本思想是根据有关性大小把原始变量分组，使得同组内的变量之间有关性较高，而不同组的变量间的有关性则较低。每组变量代表一种基本构造，并用一种不可观察的综合变量表达，这个基本构造就成为公共因子，对于所研究的某一具体问题，原始变量就能够分解成两部分之和的形式，一部分是少数几个不可测的所谓公共因子的线性函数，另一部分是与公共因子无关的特殊因子。理论听起来可能一时不好理解，那么我们用一种比较形象的例子阐明意思就是说我们做因子分析时，就仿佛判断垃圾分类的过程。我们之因此认为某个物品归属于哪类垃圾是由于这个物品含有这一类垃圾的所含有的共同特点，例如都含有可降解可重复运用的特点，这种从研究对象中寻找公共因子的方法就是因子分析。操作环节在理解了因子分析的基本思想后，下面我们就来具体阐明如何运用因子分析法拟定指标权重。探索性因子分析可分为三个功效，分别是提取因子，效度验证和权重计算，量表类问卷权重研究会同时使用此三个功效。1、指标归类分析首先使用探索性因子分析的第一种功效即提取因子功效，进行指标归类分析。提取因子功效在于将多个题项进行浓缩为少数几个因子，将题项使用几个因子进行概括。最后此部分得到的结论应当是提获得到的因子状况，涉及每个因子的命名状况，以及因子与题项之间的对应关系状况。具体阐明可参考 SPSSAU 协助手册中因子分析阐明。2、有效性分析在上一部分指标归类分析后，有效性分析将继续重复此部分，有效性分析目的在于阐明研究量表含有有效性，即题项能够有效的体现变量概念信息。事实上指标归类分析已经完毕，必定每个变量与题项之间有着良好的对应关系，也即阐明研究量表必定有效，因而此部分仅是重复，将表格整顿规范，在进行文字描述分析时，倾重于量表有效性的阐明，而非提取因子或者权重指标构建。有时能够放弃此部分。3、因子分析法指标权重构建完毕探索性因子分析提取因子功效，并且对研究量表进行信效度分析后，就是进行量表权重计算。指标...
