因子分析
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。
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因子分析---选项中有一项是特征根植大于1 或者说是指定主成分个数，默认是提取的特征根植为1。
有的时候就是有很多主成分的，你要分析的元素越多，主成分越多。具体是不是多了得看你的题目了。这种问题最好把题目都抛出来才好判断。
扩展资料：
以前单独发行的SPSS AnswerTree软件整合进了SPSS平台。笔者几年前在自己的网站上介绍SPSS 11的新功能时，曾经很尖锐地指出SPSS的产品线过于分散。
应当把各种功能较单一的小软件，如AnswerTree、Sample Power等整合到SPSS等几个平台上去。看来SPSS公司也意识到了这一点，而AnswerTree就是在此背景下第一个被彻底整合的产品。
Classification Tree模块基于数据挖掘中发展起来的树结构模型对分类变量或连续变量进行预测，可以方便、快速的对样本进行细分。
而不需要用户有太多的统计专业知识。在市场细分和数据挖掘中有较广泛的应用。已知该模块提供了CHAID、Exhaustive CHAID和C&RT三种算法，在AnswerTree中提供的QUEST算法尚不能肯定是否会被纳入。
百度百科-spss
主成分分析，是现将原始数据标准化；建立变量之间的相关系数矩阵；求R的特征值和特征向量；写出主成分并进行分析。
spss的操作：分析-回归分析-线性。将变量选入因变量，将其他几个考察因素选入自变量。
进行多重回归分析及共线性诊断。之后金牛星主成分分析确定所需主成分
操作：分析-降维-因子分析，打开主成分分析，将变量选入列表框。
主成分分析可以理解为一种数据的处理理论，也可以理解为一种应用方法。而因子分析则可以理解为一种应用方法，因为做因子分析采用的比较多的就是用主成分分析的方法来浓缩因子。所以
其实所谓的区别只不过是在学科研究当中存在的，因为同属于统计学的理论，所以一定要找出两者的区别来。但是如果你只是应用的话，那就没必要考虑两者有什么区别。
况且spss使用因子分析非常方便 就可以得出各因子的得分，但是如果你非要用主成分分析方法，则需要自己手动再根据spss输出的某些因子分析结果来计算主成分得分。
做主成分分析或者说因子分析的目的 是为了浓缩众多变量，使之在后续的计算中更加简介。比如原来有80多个变量，如果直接进行综合排名要考虑每个变量进行综合，所以此时通过主成分分析，可以将原来的80多个变量浓缩成3~5个代替原来众多变量的新变量 即所谓的主成分或主因子。这样后续的计算就很简洁了
如何用SPSS软件进行主成分分析郭显光摘要文章指出《统计分析软件SPSS／PC＋》中主成分分析举例中的一处错误，比较了主成分分析和因子分析的异同，进而指出用SPSS软件不能直接进行主成分分析。作者根据主成分分析和因子分析的关系，提出一种先用SPSS的PC法得出因子载荷阵，然后求出特征向量，建立主成分模型的主成分分析计算方法。关键词主成分分析因子分析因子载荷阵特征向量一、关于主成分分析举例中的一处错误在SPSS的高级统计分析命令中，有因子分析的功能。例如，用FACTOR命令可以进行因子分析，用EXTRACTION子命令可以输出因子模型阵、变量被解释的因子方差、所提取的因子特征根和每个特征根代表的变量X总方差的百分比。在使用该命令时，可以指定提取因子的方法，包括PC（主成分法）、PAF（主轴因子法）等等，也可以指定因子旋转方式。在童忠勇教授主编的《统计分析软件SPSS／PC＋》（陕西人民教育出版社，1990年）一书中，第213－215页给出了一个例子：某地区对下属12个县人口调查，其中5个经济变量为：X1（住户数）、X2（学校数）、X3（就业人数）、X4（年收......(本文共计5页)
spss主成分分析法详细步骤：
1、打开SPSS软件，导入数据后，依次点击分析，降维，因子分析。如图1所示：
2、打开因子分析界面之后，把需要进行分析的变量全部选进变量对话框，然后点击右上角的描述。如图2所示：
3、勾选原始分析结果、KMO检验对话框，然后点击继续。如图3所示：
4、点击抽取，方法里选择主成分再点击碎石图。如图4所示：
5、点击旋转，再点击最大方差旋转。如图5所示：
6、点击得分，再点击，保存为变量及显示因子得分系数矩阵。如图6所示：
7、最后点确定就可以在输出截面看到主成分分析的结果了。如图7所示：
扩展资料：
SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件，它最突出的特点就是操作界面极为友好，输出结果美观漂亮。它将几乎所有的功能都以统一、规范的界面展现出来，使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能，对话框展示出各种功能选择项。
用户只要掌握一定的Windows操作技能，精通统计分析原理，就可以使用该软件为特定的科研工作服务。SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据，数据接口较为通用，能方便的从其他数据库中读入数据。
其统计过程包括了常用的、较为成熟的统计过程，完全可以满足非统计专业人士的工作需要。输出结果十分美观，存储时则是专用的SPO格式，可以转存为HTML格式和文本格式。对于熟悉老版本编程运行方式的用户，SPSS还特别设计了语法生成窗口。
如果你做的是主成分分析 不需要旋转，但是spss没有办法直接算出每个主成分的得分的，需要手工一步步的计算
但是如果你要做的是因子分析，则需要进行旋转，而且spss可以计算出各个因子的得分
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