1.创建原始数据

如下图所示，我们选取了能够反映江苏省各个城市的11个具有代表性的指标，并将这些数据以excel形式保存在桌面，以构建城市工业现代化的指标体系。

2.将原始导入spss

将spss 打开，并将数据(不包括文字行列)复制粘贴到“原始视图”中，再打开“变量视图”将第一列改为如下图所示的文字说明。

3.将数据进行标准化处理

 依次点击“分析”“描述统计”“描述”后，得到如下图所示小边框，将左边变量使用箭头移到右边，后勾选“将标准化得分另存为变量”后点击“确定”。

4.将数据降维处理

(1)依次点击“分析”“降维处理”“因子分析”，将后面所得十一列变量用箭头移到右边如图一所示。

(2)如下图所示，依次选择“描述”“抽取”“旋转”“得分”后点继续，三个步骤完成后，点击“确定”。将弹出页面结果保存。

spss因子分析的操作已经全部结束啦！下面我们对spss运行出的结果进行分析并建立一种简单的因子分析综合评价模型。

1.KMO  and Bartlett's  Test的结果检验图。

可以从此表中看出KMO统计量为0.554，大于最低标准，Bartlet球形检验，p<0.001,说明适合做因子分析。

2.主成分列表

根据特征值大于1的提取原则，有两个因子符合原则，并且前两个因子的累计贡献率为84.337%，所以这两个公因子能够综合反映江苏各城市的工业现代化水平。

3.因子得分保存为变量

图二为spss计算的因子得分结果，其为图一原件评分系数矩阵中的每一列与标准化后的数据每一行相乘得出的数据。

4.计算各城市因子综合得分

根据Z=0.53622Z1+0.30715Z2(见步骤二)计算出13个城市的综合得分并进行排名，结果如图二所示。(可用excel进行计算)

我们可以分析出，江苏省经济高速发展的背后，隐藏着极大的城市经济发展的不平衡，要想实现江苏省经济的腾飞，必须关注工业现代化程度不高的城市，只有这样才能实现江苏省经济。

因子分析的步骤已经全部讲解完啦！

https://pan.baidu.com/s/1FCgchoj2xJu_VPfL3-tPNQ  这个链接里有我们本题的原始数据，可以上手操作哦！

        静 静 少 年

        愿历尽千帆

       归来仍是少年

分享美好的事物给你们看