前变量分值讨论:PLS的方法能得出综合分值么?

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之前看各位前辈探讨过相关潜变量分值的讨论.我存在一些疑问,请大家帮忙解决以下:
我所说的这个分值是综合分值,并非每个观测样本对某潜变量的贡献值，而是某潜变量的综合得分，如潜变量感知质量XX分。
如何计算这个综合得分？
之前和一些高手有探讨，但是结果是AMOS和LISRAL计算不出这个值，只能是每个样本对潜变量的贡献。如果真的要计算这个分值的话，那么还得采用别的方法再进行计算。

但是很多满意度研究发布的数据就能得到这个分值。

问：
如果有高手知道，能计算这个分值，是采用什么方法？

PLS可以直接计算综合得分么？或者也是重新设计的方法？

这个问题一直困扰，请高手指点一下，在下不胜感激。

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关键词：PLS 方法能 lisral 综合得分 什么方法 讨论 变量 PLS 分值

自己顶一个.
我感觉问题已经解决了.
http://www.pinggu.org/bbs/thread-469629-1-1.html
对方问题是:
ACSI中顾客满意度的计算公式为ACSI={（∑wixi-∑wi）/9∑wi}×100 ，其中Wi是非标准权重。在AMOS得出得出路径系数后，怎样才能具体算出顾客满意度的具体数值呢？

希望高手解答。


我的回答是:

相关词条：满意度, AMOS, 顾客, 数值, 求助



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哇,问来问去,好像你的这个就是解答我的问题的答案,而我明白前半部,你掌握后半部.我的理解是这样的:
你提供的公式就是我理解的潜变量的综合得分,比方说顾客满意=85分,这样的意思..
ACSI={（∑wixi-∑wi）/9∑wi}×100,公式中wi指的是该潜变量对应的观测变量Xi对这个潜变量的贡献,我的理解这个和路径系数(潜变量间的影响系数)没有什么关系,应该表示为因子载荷.
举个例子说:
ACSI模型有5个潜变量,其中一个潜变量为顾客满意ACSI,
观测变量为总体满意程度Y1,和理想相比的满意程度Y2,和其他品牌相比的满意程度Y3.
则在做完结构方程分析后,得到了每个观测变量和前边两之间的因子载荷,则就是Wi,这样X1可以理解为Y1的均值,x2和X3依次分别为Y2和Y3的均值，代入这个公式就可以得出ACSI的综合得分了。

我之前一直以为通过结构方程分析可以得到这个综合得分，现在，就目前这个阶段，我认为应该不能，而是要通过楼主给的这样的公式计算出来才行。

说的不好的话，请指正！

貌似对哎。。我也曾这样考虑过。。。但是不确定啊。。

现在想想我觉得ACSI={（∑wixi-∑wi）/9∑wi}×100应该是ACSI={（∑wixi-∑wi）/q∑wi}×100,q-变量数

再更新一下自己的想法,刚看过已篇论文,感觉PLS是可以算出指数分值(潜变量分值)的

直接用因子载荷做权重不对，因为权重一般加和为1，而因子载荷加和小于1，且有些因子载荷为负数（正常，而且很有可能出现，跟指标正向化处理无关），是否要做归一化处理呢？

潜在变量的得分直接通过用观测变量进行因子得分计算不就行了。然后如果你用5段李克特量表的话，就先把观测变量全部打成5分（满分），然后算出综合满意度，把它作为100分就可以测算出百分制的所有满意度得分了。一般因子负荷都应该要么全是正的，或者是负的。如果方向不一致说明你的问卷做得不好，评价的方向一致性没调整好。

孤行剑侠 发表于 2011-6-13 13:13
直接用因子载荷做权重不对，因为权重一般加和为1，而因子载荷加和小于1，且有些因子载荷为负数（正常，而且 ...

采用因子载荷归一化后作为权重的情况下，如果要求权重都得是正数，该怎么处理呢？

偏最小二乘法（PLS）中的cross loadings 和outer loadings 是一样的吗？而这就是因子载荷？

很想知道问题的答案，请高手解答