因子分析（探索性因子分析）是一种统计方法，旨在探究分析项（定量数据）适宜划分为几个因子（变量）。例如，针对20个量表题项，探讨其划分为几个方面的适宜性。用户可自行设定因子数量，未设定时，系统将采用特征根值大于1的标准自动确定因子数量。

在执行因子分析时，数据表中一列代表一个指标，一行代表一个样本。对于面板数据，如涉及100家公司每家10年的数据，将包含1000个样本，仅需添加两列以标识公司名称和年份。因子分析不区分数据是否为面板格式，分析重点在于指标，通常要求样本量至少为分析项（指标）数量的5倍。

操作步骤如下：

「SPSSAU｜数据分析」：因子分析全流程步骤详解

1.上传数据：登录SPSSAU平台，点击“上传数据”，上传处理好的数据文件。

2.拖拽分析项：选择“因子”分析，将定量分析项拖入分析框，点击“开始分析”。

如有预期的因子数量，可主动设置输出因子个数，勾选“因子得分”和“综合得分”，系统将在分析框中生成新变量，如CompScore*****（综合得分）、FactorScore*****（因子得分）。这些得分可用于进一步分析，如聚类分析、回归分析等。

以下是针对特定数据集的分析示例：

当前数据包含14个量表题，期望通过因子分析将其浓缩成几个维度。初步预期可分为4个维度，分别命名为A、B、C和D。分析过程中可能需要删除某些不合适的项。

第一次分析显示，部分项存在归类不清的问题，需要进行删除或保留的处理。第二次分析后，仍有项需要关注，继续进行第三次分析。最终，将所有项成功归类至4个维度。

在因子分析前，需检验数据是否适合进行分析。KMO值为0.876，大于0.6，且通过Bartlett球形度检验，表明数据适合进行因子分析。

方差解释率表格用于判断因子数量，累积方差解释率为78.213%，说明提取的4个因子能够解释78.213%的信息量。

因子分析是一个迭代过程，需要结合专业知识和软件输出结果，不断调整以达到最佳效果。综合得分可用于比较综合竞争力，常见于经济和管理研究。SPSSAU提供综合得分的计算和下载功能。

在分析前，SPSSAU已默认进行数据标准化处理，无需用户操作。综合得分根据因子得分和旋转后方差解释率计算得出。

因子分析通常作为预处理步骤，后续还需结合具体研究目的进行进一步分析。在权重计算中，可结合主观赋权法和客观赋权法，甚至采用组合赋值法来确定最终权重。