原始数据
SPSS或SPSSAU（在线版SPSS）
1. 将研究题项进行分类并浓缩成少数因子
2. 结构效度检验
3. 权重指标计算END
KMO值：如果此值高于0.8，则说明非常适合进行因子分析；如果此值介于0.7~0.8之间，则说明比较适合进行因子分析；如果此值介于0.6~0.7，则说明可以进行因子分析；如果此值小于0.6，说明不适合进行因子分析。
Bartlett检验：对应P值小于0.05也说明适合进行因子分析
如果仅两个分析项，则KMO无论如何均为0.5。END
判断是否进行因子分析，判断标准为KMO值大于0.6
因子与题项对应关系判断。对不合理题项进行删除，共有三种情况：第一类：如果分析项的共同度值小于0.4,则对应分析项应该作删除处理；第二类：某分析项对应的”因子载荷系数”的绝对值,全部均小于0.4,也需要删除此分析项;第三类：如果某分析项与因子对应关系出现严重偏差（通常也称作‘张冠李戴’），也需要对该分析项进行删除处理。
因子命名。
张冠李戴：如果某分析项与因子对应关系出现严重偏差（通常也称作‘张冠李戴’）,需要对该分析项进行删除处理。纠缠不清：比如A1可归属为A维度，同时也可归属到C维度，这种情况较为正常（称作‘纠缠不清’），需要结合实际情况处理即可，可将A1删除，也可不删除，带有一定主观性。区分‘张冠李戴’和‘纠缠不清’这两种现象。
通常先处理掉‘张冠李戴’现象，然后自然的到后面‘纠缠不清’问题会减少，后续即使有个别‘纠缠不清’现象时，也基本可以接受。
通常需要首先设置好因子个数，而不是让软件自动识别。
因子分析进行因子浓缩时，通常会经历多个重复循环，删除不合理项，最终得到合理结果。需要来回多次进行对比，找出最佳结果。
同样的样本数据，不同的分析思路，有可能出现结果不相同，但只要符合因子的思维概念即可。
因子分析结束后，还需要用得到的几个因子，用于后续分析使用，通常可使用因子得分(问卷常使用平均分)继续后续用于回归分析，聚类分析等。
关于“保存因子得分”：因子分析将信息浓缩成几个因子，并且可让系统保存“因子得分”。因子得分可用于进一步分析，比如聚类分析，回归分析使用等。
关于“保存综合得分”：如果使用因子分析的目的在于进行综合竞争力排名，比如银行的绩效排名，竞争力排名等，此时可直接保存综合得分，用于竞争力排名。
在SPSSAU中用户可直接勾选“保存因子得分”“保存综合得分”选项即可。END
以下案例来源于SPSSAU官方手册：SPSSAU-SPSS因子分析1、背景当前有一份数据,共涉及A1~A4,B1~B4,C1~C3,D1~D3共14个量表题，希望将此14个量表题使用因子分析浓缩成几个维度。从背景情况上看，预期此14个题目可分为4个维度，分别称作A，B，C和D维度，截图如下：
2、操作Step1: 第一次分析 本例子中A1~A4,B1~B4,C1~C3,D1~D3共14个量表题，此14个题目共分为4个维度，因此在分析前可主动告诉SPSSAU，此14项是四个因子，否则SPSSAU会自动判断多少个因子(通常软件自动判断与实际情况有很大出入，所以建议主动设置因子个数)。左图为分析前，右图为输出结果
从上图中可以看出： A1~A4这4项，它们全部对应着因子3时，因子载荷系数值均高于0.4，说明此4项应该同属于一个维度，即逻辑上A1~A4这4项，并没有出现‘张冠李戴’现象。但是A1和A2这两项出现‘纠缠不清’现象，A1和A2除了可以对应因子3，也可以放在因子1下面。一般出现‘纠缠不清’现象时，暂时保留，先处理清楚‘张冠李戴’问题更好。 B1~B4共4项，B2,B3,B4这3项对应着因子1下面，但是B1却对应着因子2，因此B1这项属于‘张冠李戴’，应该将B1删除。B2同时对应因子1和因子2均可，属于‘纠缠不清’，暂不处理B2。 C1~C3共3项，此3项均对应着因子2，此3项并没有出现‘纠缠不清’或者‘张冠李戴’问题。 D1~D3共3项，D3出现了‘张冠李戴’问题，应该进行删除处理。D2出现了‘纠缠不清问题’（可对应因子1和因子4），应该给予关注。 总结上述分析可知：B1和D3这两项出现‘张冠李戴’，应该首先将此两项删除；而A1，A2，B2，D2共四项有出现‘纠缠不清现象’，暂时不处理（进行关注即可）。将B1和D3这两项删除后，进行第二次分析。
Step2: 第二次分析 将B1和D3这两项删除后，进行第二次分析。结果如下：
从上图可知 ·A1出现‘张冠李戴’现象，应该删除，A2出现‘纠缠不清’现象，暂不处理，但应该给予关注 ·B2~B4共3项没有问题 ·C1~C3共3项没有问题。 ·D2出现‘纠缠不清现象’ 总结可知：应该将A1先删除后再次进行第3次分析，另对A2和D2这两项给予关注。
Step3: 第三次分析将A2先删除后再次分析结果如下：
从上图可知 l D2可同时出现在因子2和因子4下面，但考虑到D维度当前仅余下2项，因而表示可以接受，最终是将D2归纳到因子4即D维度下面。最终找出A，B，C和D共4个维度，它们分别与项之间的对应关系良好。因子分析结束。
4、SPSSAU输出结果END