件，依次选Analyze→Data Reduction→Factor，进入Factor Analysis对话框。把12个指标标量选入Variables中，点击Extraction按钮，在Method选项中选择Principal components，点击Continue按钮，回到主对话框点击OK，得到输出结果表3、4、5 。 （3）因子旋转，在Factor Analysis对话框中点击Rotation对话框，选中Varimax进行方差最大化正交旋转，得到输出结果表6 。
（4）将载荷系数大小排序，在Factor Analysis主对话框中点击Options对话框，在Coefficient Display Format框中选中Sorted by size，然后点击Continue按钮，回到主对话框点击OK，得到输出结果表7 。
（5）因子得分，在Factor Analysis主对话框中点击Scores进入Factor Scores对话框，选中Save as variables，在Method选项中选择Regression计算因子得分，得到输出结果表8 。
（6）建立因子得分图，在Graphs，再出现的下拉菜单中点击Scatter，进入Scatterplot对话框，选择Simple,点击Define按钮，在弹出的Simple Scatterplot对话框中，分别选择fac1_1,fac2_1作为x轴与y轴，点击OK,即得到输出结果表9 。 （7）根据因子得分值进行进一步分析。
表2 标准化后的数据
表3 累计贡献率
表4 因子载荷矩阵
表5 因子载荷矩阵
表6 旋转后的因子载荷矩阵
原变量x1可由各因子表示为： x1=0.929*F1-0.183*F2+0.039*F3 原变量x2可由各因子表示为： x2=0.806*F1-0.309*F2+0.334*F3
表7 载荷系数大小排序
表8 因子综合得分