因子分析算是spss高階進階的內容了，一般缺少統計基礎的人很難理解因子分析的資料基礎，導致在資料分析的時候忽略很多細節，導致錯誤的發生。在因子分析中最容易發生的一個錯誤就是某些變數的因子載荷出現負數而沒有對其進行處理，有的研究直接刪除因子載荷為負數的變數，這不是一個可取的方法。

什麼條件下需要進行指標正向化：在因子載荷絕對值很大而符號為負的時候，我們要將其正向化；或者我們在資料分析之前就已經知道哪幾個變數是負向變數，我舉一個例子，如下圖所示，這是8個城市的7個環境指標，其中X1--X4是正向指標，值越大環境越好；而剩下的指標就是負向指標，值越大環境越差。那麼對於負向指標我們需要進行正向化。

無法判定是否需要正向化怎麼辦？我們可以預先進行一次因子分析，使用上面表格中的資料，進行一次因素分析，並進行正交旋轉。旋轉後的成分矩陣，如圖所示：我們看到權重最大的因子是成分1，5--7變數為負數，且絕對值很大，所以這三個變數有必要進行正向化。

spss中變數正向化的方法：在spss中，我們一般採用原始變數的負數或者倒數來進行正向化。在spss選單中選擇：轉換--計算變數

轉換後得到的就是一個新變數b5，如圖所示，以此方法你可以實現所有的變數的正向化。