在SPSS中，主成分分析是透過設定因子分析中的抽取方法實現的，如果設定的抽取方法是主成分，那麼計算的就是主成分得分，另外，因子分析和主成分分析儘管原理不同，但是兩者綜合得分的計算方法是一致的。 確定資料的權重也是進行資料分析的重要前提。可以利用SPSS的因子分析方法來確定權重。主要步驟是： (1)首先將資料標準化，這是考慮到不同資料間的量綱不一致，因而必須要無量綱化。 (2)對標準化後的資料進行因子分析(主成分方法)，使用方差最大化旋轉。 (3)寫出主因子得分和每個主因子的方程貢獻率。 Fj=β1j*X1+β2j*X2+β3j*X3+……+βnj*Xn;Fj為主成分(j=1、2、……、m)，X1、X2、X3、……、Xn為各個指標，β1j、β2j、β3j、……、βnj為各指標在主成分Fj中的係數得分，用ej表示Fj的方程貢獻率。 (4)求出指標權重。ωi=[(m∑j)βij*ej]/[(n∑i)(m∑j)βij*ej],ωi就是指標Xi的權重。 因子分析應用在評價指標權重確定中，透過主成分分析法得到的各指標的公因子方差，其值大小表示該項指標對總體變異的貢獻，透過計算各個公因子方差佔公因子方差總和的百分數。
在SPSS中，主成分分析是透過設定因子分析中的抽取方法實現的，如果設定的抽取方法是主成分，那麼計算的就是主成分得分，另外，因子分析和主成分分析儘管原理不同，但是兩者綜合得分的計算方法是一致的。 確定資料的權重也是進行資料分析的重要前提。可以利用SPSS的因子分析方法來確定權重。主要步驟是： (1)首先將資料標準化，這是考慮到不同資料間的量綱不一致，因而必須要無量綱化。 (2)對標準化後的資料進行因子分析(主成分方法)，使用方差最大化旋轉。 (3)寫出主因子得分和每個主因子的方程貢獻率。 Fj=β1j*X1+β2j*X2+β3j*X3+……+βnj*Xn;Fj為主成分(j=1、2、……、m)，X1、X2、X3、……、Xn為各個指標，β1j、β2j、β3j、……、βnj為各指標在主成分Fj中的係數得分，用ej表示Fj的方程貢獻率。 (4)求出指標權重。ωi=[(m∑j)βij*ej]/[(n∑i)(m∑j)βij*ej],ωi就是指標Xi的權重。 因子分析應用在評價指標權重確定中，透過主成分分析法得到的各指標的公因子方差，其值大小表示該項指標對總體變異的貢獻，透過計算各個公因子方差佔公因子方差總和的百分數。