因子分析：用少数的因子描述众多的指标或因素之间的联系，以较少的几个因子来反映原始数据的大部分信息的分析方法，是一种化繁为简的分析方法。

   主成分分析：是因子分析的的一个特例，是使用最多的因子提取法，通过坐标的变化，将原有的多个相关变量做线性变化，提取前面方差较大的主成分，以达到降维的目的，同时又可以以较少的变量反映原有变量的大部分信息。

   操作：分析-降维-因子分析。

   把要分析的变量选入变量，在抽取中选择“碎石图”，点击“旋转”选择最大方差法。结果：成分矩阵

即初始因子载荷矩阵。

http://s10/mw690/ae6e32fagx6CM3vaxXH39&690

解释的总方差中合计为特征值

http://s2/mw690/ae6e32fagx6CM3ybfsl81&690

现需计算主成分载荷矩阵，即因子载荷矩阵中的值/sqr(特征值），例如：（-0.975,0.592,0.424，-0.584,0.674，-0.092）/sqr(2.285); 依次进行计算，这样就可以得出主成分载荷矩阵。在spss中，转化-计算变量中可以进行上述计算。也可以再excel中进行。

   注：1、因对提取的主成分命名，得出线性方程式；2、进行因子分析时，spss会自动进行标准化处理，但是不显示在结果中，可以如下操作：分析-描述统计-描述-将标注化得分令存为变量。