在SPSS中计算综合得分可通过以下步骤实现，具体方法根据数据类型和需求有所不同：
一、基础加权求和法（适用于直接加权）
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数据准备
打开SPSS并导入数据，确保每项指标已按权重分配（如问卷调查中的Likert评分）。
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创建综合得分变量
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点击菜单栏的 Transform（转换） → Compute Variable（计算变量） 。
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输入新变量名（如“综合得分”），在 Numeric Expression（数值表达式） 中输入加权求和公式，例如： $$综合得分 = \sum_{i=1}^{n} (指标i \times 权重i)$$
其中，权重可以是预设的常数或通过其他变量计算得出。
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结果查看
计算完成后，新变量将出现在数据集中，可进行后续分析。
二、因子分析后综合得分计算
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进行因子分析
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通过 Analyze（分析） → Factor Analysis（因子分析） 进行主成分分析，选择 Regression（回归） 类型以获取因子得分。
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确保勾选 Save as variables（保存因子得分） 和 Save综合得分 选项。
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提取因子得分与贡献率
- 因子分析完成后，系统会生成因子得分变量（如F1、F2等）及各因子的贡献率（如F1=0.445）。
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计算综合得分
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使用 Compute Variable 功能，输入公式： $$综合得分 = \sum_{j=1}^{m} (因子得分j \times 贡献率j)$$
例如： $$综合得分 = 0.445F1 + 0.307F2 + 0.152F3 + 0.096F4$$
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通过降序排列因子得分，可快速识别高得分指标。
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三、注意事项
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数据标准化
因子分析前需对原始数据进行标准化处理（如Z-score标准化），避免量纲差异影响结果。
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权重选择
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直接加权法需提前确定各指标权重；
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因子分析的权重基于方差贡献率，需结合领域知识调整。
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结果验证
可通过相关性分析或回归分析验证综合得分的有效性。
以上方法可根据具体场景选择，若需进一步处理（如聚类、回归等），建议结合SPSS的扩展功能或专业统计软件。
