在SPSS中进行因子分析后，综合得分的计算可通过以下步骤实现，无需手动转移数据至Excel：

一、因子分析基础

1. 执行因子分析

   通过Analyze → Data Reduction → Factor进行因子分析，选择相关变量后，SPSS会自动生成因子得分（如FAC1_1等）。

2. 因子得分的性质

   因子得分是原始变量的线性组合，用于降维和数据可视化。但因子得分本身并非最终分析结果，需进一步处理以反映综合评价。

二、计算综合得分的步骤

1. 查看因子载荷矩阵

   因子载荷矩阵显示了原始变量与因子的关联程度。通常选择载荷绝对值较大的因子作为综合评价的依据。

2. 计算综合得分

   • 方法一：简单加权和

     使用因子载荷作为权重，对因子得分进行加权求和。公式为： $$
     \text{综合得分} = \sum_{i=1}^{k} (\text{因子得分}_i \times \text{因子载荷}_i)
     $$

     其中，$k$为因子个数。

   • 方法二：方差贡献率加权

     以因子方差贡献率为权重，计算综合得分。公式为： $$
     \text{综合得分} = \frac{\sum_{i=1}^{k} (\text{因子得分}_i^2 \times \text{贡献率}i)}{\sum{i=1}^{k} \text{贡献率}_i}
     $$

     此方法可突出重要因子对综合评价的贡献。

3. 使用SPSS计算变量功能

   • 新建变量（如“综合得分”），输入上述公式（如=factor_score1*loadings1 + factor_score2*loadings2 + ...），按回车生成综合得分变量。

三、后续应用

• 排名与可视化 ：可对综合得分进行排序（如降序排列），或通过柱状图、折线图展示年度或地区间的差异。

• 多元分析 ：将综合得分作为自变量，进行回归分析、聚类分析等，以挖掘更深层次关系。

注意事项

• 因子选择 ：建议结合载荷矩阵和方差贡献率选择核心因子，避免冗余。

• 权重确定 ：若采用方差贡献率加权，需确保因子载荷与贡献率匹配。

通过上述步骤，可高效利用SPSS进行因子分析并生成综合得分，实现多维度数据的综合评价。