1、打开SPSS文件，点击“分析”-“降维”-“因子”;

2、将相关变量选入到“变量栏”中，点击“得分”，勾选“所有选项”;

3、点击“描述”，勾选“相关选项”;

4、点击“选项”，勾选“完成”，点击“确定”即可。

1. 数据标准化

(1)为什么要对数据进行标准化处理

在对数据进行主成分分析前，首先要对数据进行标准化，之所以要对数据进行标准化，是因为各种类别的数据间的度量不同，比如计算经济的指标，我们通常会选取地区GDP生产总值和第三产业产值在GDP中的比重，GDP产值以亿为单位，通常以千计或万计，而第三产业产值在GDP中的比重的取值范围在0~1之间，如何能够相提并论呢?能够因为前者的数据远远大于后者，而得出前者的指标更为重要的结论吗?显然是不行的，所以要进行主成分分析，首先要对数据进行标准化。

(2)数据标准化的方法

为什么要关心数据处理的方法呢?在实际操作中，笔者曾经遇到一个问题。笔者利用SPSS自带的数据标准化方法对数据进行了标准化处理，但在权重的计算过程中不断出现负值，后来笔者几次重新调整指标类别，终于得出了均为正值的权重。但笔者最终的目的是要进行耦合协调度，这时候出现了大量的负值，而耦合度及耦合协调度的取值范围应该在0~1之间，因此笔者开始从头探索出错的原因。终于，笔者找到了原因，那就是数据标准化的方法选取的不正确，因此笔者重新选择了极差法对数据重新进行标准化，并最终顺利得到了后续的结果。

本文中笔者将先直接利用SPSS对数据进行标准化，进行主成分分析，并计算权重。随后再利用极差法对数据进行标准化并进行主成分分析，计算权重。

在这里先列出极差法数据标准化的方法：

首先要区分指标的正负向，即指标数值越大对主体产生的结果是越好还是越坏。

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