主成分分析可以跟什么方法相结合来确定权重？？急急急

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统计学的本质，并不是去发明或者创造因果关系，而是用数据区证明理论中的因果关系是否正确。
你问的很对，给定的原始数据，计算得出的结论是一定的，你并不能从计算中知道到底评价的是适应性还是脆弱性。
这一些列数据到底评价哪个因素更合适，是根据现有理论得出的经验来确定的，你做的分析，是去验证现有理论与事实是否相符、或者相悖。
再有，因子分析、主成分分析得出的指标权重，最大的优势是排除了人的主管因素，以纯数字去验证结论，但是并不代表得出的结果就一定准确，只能说从某一方面或者某种角度验证了现有的理论是否适用。

1输入数据。 2点analyze 下拉菜单，选data reduction 下的factor 。 3打开factor analysis后,将数据变量逐个选中进入variables 对话框中。 4单击主对话框中的descriptive按扭，打开factor analysis: descriptives子对话框，在statistics栏中选择univariate descriptives项要求输出个变量的均值与标准差，在correlation matrix 栏内选择coefficients项，要求计算相关系数矩阵，单击continue按钮返回factor analysis主对话框。 5单击主对话框中的extraction 按钮，打开如下图所示的factor analysis: extraction 子对话框。在method列表中选择默认因子抽取方法——principal components，在analyze 栏中选择默认的correlation matrix 项要求从相关系数矩阵出发求解主成分，在exact 栏中选择number of factors;6， 要求显示所有主成分的得分和所能解释的方差。单击continue按钮返回factor analysis主对话框。 6单击主对话框中的ok 按钮，输出结果。 统计专业研究生工作室原创，请勿复杂粘贴

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