上表可以看出，分析项A1~A4表示为因子1，B1~B3表示为因子2，C1~C3表示为因子3，C1~C2表示为因子4。
公因子提取
因为该案例数据预设为4个因子，所以设置因子个数为4，如果没有预设因子个数，SPSSAU系统默认采用特征根大于1的标准进行判断公因子的数量，或者利用碎石图进行辅助判断。
结果如下：
方差解释率表格可以看出因子分析工提取4个因子，并且累积方差解释率为76.370％，一般累积方差解释率大于60％表示符合要求，说明抽取的公因子数量较为合理。
因子相关性分析
利用旋转方法进行迭代分析，使每个指标落在每个公因子上的权重更加突出，根据具体研究对象数据之间的特点对相关性强的指标进行归类划分也是因子分析模型应用功能之一。上表可以看出，分析项A1~A4表示为因子1为指标“福利待遇”，B1~B3表示为因子2为指标“管理及制度”，C1~C3表示为因子3为指标“员工自主性”，D1~D2表示为因子4为指标“工作性质”。
五、因子分析计算权重
因子分析其中一个重要应用是使每一个因子都可以表述为各指标的线性组合，进而得到每一样本的因子得分。
线性组合系数
