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主成分分析法在SPSS中的操作
1、指标数据选取、收集与录入（表1）
2、Analyze →Data Reduction →Factor Analysis，弹出Factor Analysis 对话框：
3、把指标数据选入Variables 框，Descriptives: Correlation Matrix 框组中选中Coefficients，然后点击Continue， 返回Factor Analysis 对话框，单击OK。
注意：SPSS 在调用Factor Analyze 过程进行分析时， SPSS 会自动对原始数据进行标准化处理， 所以在得到计算结果后的变量都是指经过标准化处理后的变量， 但SPSS 并不直接给出标准化后的数据， 如需要得到标准化数据， 则需调用Descriptives 过程进行计算。
从表3 可知GDP 与工业增加值， 第三产业增加值、固定资产投资、基本建设投资、社会消费品零售总额、地方财政收入这几个指标存在着极其显著的关系， 与海关出口总额存在着显著关系。可见许多变量之间直接的相关性比较强， 证明他们存在信息上的重叠。
主成分个数提取原则为主成分对应的特征值大于1的前m个主成分。特征值在某种程度上可以被看成是表示主成分影响力度大小的指标， 如果特征值小于1， 说明该主成分的解释力度还不如直接引入一个原变量的平均解释力度大， 因此一般可以用特征值大于1作为纳入标准。通过表4（ 方差分解主成分提取分析） 可知， 提取2个主成分， 即m=2， 从表5（ 初始因子载荷矩阵） 可知GDP、工业增加值、第三产业增加值、固定资产投资、基本建设投资、社会消费品零售总额、海关出口总额、地方财政收入在第一主成分上有较高载荷， 说明第一主成分基本反映了这些指标的信息； 人均GDP 和农业增加值指标在第二主成分上有较高载荷， 说明第二主成分基本反映了人均GDP 和农业增加值两个指标的信息。所以提取两个主成分是可以基本反映全部指标的信息， 所以决定用两个新变量来代替原来的十个变量。但这两个新变量的表达还不能从输出窗口中直接得到， 因为“Component Matrix”是指初始因子载荷矩阵， 每一个载荷量表示主成分与对应变量的相关系数。
用表5（ 主成分载荷矩阵） 中的数据除以主成分相对应的特征值开平方根便得到两个主成分中每个指标所对应的系数。将初始因子载荷矩阵中的两列数据输入（ 可用复制粘贴的方法） 到数据编辑窗口（ 为变量B1、B2） ， 然后利用“Transform→Compute Variable”， 在Compute Variable对话框中输入“A1=B1/SQR(7.22)”[注： 第二主成分SQR后的括号中填1.235， 即可得到特征向量A1（见表6）。同理， 可得到特征向量A2。将得到的特征向量与标准化后的数据相乘， 然后就可以得出主成分表达式[注： 因本例只是为了说明如何在SPSS 进行主成分分析， 故在此不对提取的主成分进行命名， 有兴趣的读者可自行命名。
标准化：通过Analyze→Descriptive Statistics→Descriptives 对话框来实现： 弹出Descriptives 对话框后， 把X1~X10 选入Variables 框， 在Save standardized values as variables 前的方框打上钩， 点击“OK”， 经标准化的数据会自动填入数据窗口中， 并以Z开头命名。
以每个主成分所对应的特征值占所提取主成分总的特征值之和的比例作为权重计算主成分综合模型， 即用第一主成分F1 中每个指标所对应的系数乘上第一主成分F1 所对应的贡献率再除以所提取两个主成分的两个贡献率之和， 然后加上第二主成分F2 中每个指标所对应的系数乘上第二主成分F2 所对应的贡献率再除以所提取两个主成分的两个贡献率之和， 即可得到综合得分模型：
根据主成分综合模型即可计算综合主成分值， 并对其按综合主成分值进行排序， 即可对各地区进行综合评价比较， 结果见表8。
具体检验还需进一步探讨与学习
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