如果我們最終得到2個因子，那麼就是從2個不同的維度來評價樣本，如果是5個因子，則是從5個不同維度評價樣本數據，因子數目越多，對樣本數據的綜合評價也會越困難。
因子總得分可以解決這個問題。在前面所得到的各個獨立因子變量的基礎上，綜合不同維度的信息，分配不同的權重，重新構造出一個總得分變量，用於樣本綜合評價。
疑難：如何計算因子綜合得分?
因子總得分變量的構造思路：
因子總得分=因子1*權重1+因子2*權重2+因子n*權重n
因子得分變量是現成的，確定各因子的權重是構造因子總得分變量的關鍵。常見的權重計算方法，通常綜合考慮已經提取的各因子方差貢獻率佔累積方差貢獻率的百分比。
如果您對因子進行了旋轉處理，那麼此時計算因子總得分，因子方差貢獻率需要相應地使用【旋轉後因子方差貢獻率】值，而不是原始的未經旋轉的方差貢獻率。
公式
具體計算過程，可以通過SPSS【轉換】菜單下的【計算變量】過程來完成。
以上圖總方差列表的數據舉例：
因子總得分=68.845 / 89.585 * FAC1_1 + 20.74 / 89.585 * FAC2_1
具體的計算過程，可以使用軟體【計算變量】功能完成。操作步驟：菜單欄【轉換】菜單下選擇【計算變量】功能。
因子得分變量結果展示：
右側3列依次為兩個因子得分變量和加權計算的到【因子總得分】變量。