一、主成分分析概要
主成分分析，在進行有多個指標的綜合評定時，客觀全面的綜合評價結果非常重要，然而往往多個指標之間通常存在信息不統一或者重複等眾多因素，各指標的權重往往很難確認。主成分分析方法能夠解決以上問題，主成分分析法是一種降維的統計方法，是考察多個變量間相關性一種多元統計方法。
二、spss主成分分析操作流程
導入數據。將已有數據整理後導入
spss導入數據主成分分析操作流程。點擊分析—降維—因子分析
spss主成分分析將變量全部導入變量（V）中，點擊描述，勾選相關描述性統計分析結果，點擊繼續。
描述統計點擊抽取—方法主成分—點擊相關分析及輸出結果，點擊繼續。
因子分析：抽取選擇得分。
因子得分因子分析：選擇按列表排除個案。最後點擊確認按鈕。
因子分析：選擇三、spss主成分分析輸出結果
解釋的總方差圖
主成分得分係數
生成的6個主成分因子變量四、結果解釋
主成分分析結果中解釋的總方差圖看出總的解釋力度為82.172%，生成6個新的解釋變量，使用成份得分矩陣求F1、F2、F3、F4、F5、F6。
F1=0.077*ZX1+0.077*ZX2+0.078*ZX3+……+0.078*ZX26，
……
F6=-0.102*ZX1-0.484*ZX2-0.100*ZX3+……+0.085*ZX26
其中ZX1表示每個行業及區域指標的條數A變量對應的值
綜合評分F的計算如下。
F=（44.741%/82.172%）*F1+（12.237%/82.172%）*F2+……+（4.344%/82.172%）*F6
這樣就算出了每個行業及區域的綜合排名，其中主成分分析模型解釋力度有82.172%。