当我们评估对象的排名时，我们需要从多个不同的角度进行客观的评估，评估的角度越多，综合排名的难度就越高，不同的评估方法会得出不同的结论。
下面我们用IBM SPSS Statistics软件，演示使用两种不同的对象评价排名方法，对各高校的六组不同指标进行综合排名。
案件排序加法排名
如下图1所示，准备数据包括大学校名及其对应p1至p6的六个评价指标数据。
图1：演示数据
点击进入案件排序界面。填写六个指标变量。“变量”在框中，将秩1赋予最大值，点击“确定”。
图2：个案排秩
完成案例排序后，SPSS将帮助我们生成六个新的变量。我们点击计算生成的六个新变量并生成一个新的目标变量“score”，如图3。
图3：相加计算
此时生成的score新变量如下图4所示，我们右键点击，选择“升序排序”，从案件排序加法中可以看出新的排名，其中清华排名第一，北京大学排名第二。
图4：具体排名
主成分分析排名
上述方法充分利用了每个指标，但实际上，每个指标的重点和重要性可能是不同的。我们也可以考虑主要成分分析方法，将六个指标压缩成较少的指标，进行综合排名。
点击，分析因素，拖动我们需要的六个变量“变量”其他默认选项保持在框中“得分”在按钮中，勾选“保存为变量”，点击确定按钮。
图5：因子分析
因子分析结果见图6，我们从“公因子方差”从表中可以看出，P6指标的指标提取成分较低；“总方差解释”从表中可以看出，SPSS帮助我们提取了一个指标，占所有指标成分的77.363%“成分矩阵”我们可以从中得出，该指标主要包括p1到p5的五个指标。
图6：因子分析结果
下图7中的“FAC1_1”这是我们提取的指标，我们会这样做“降序排序”，我们可以得到一个综合排名。
图7：提取的成分
本文通过使用“案件排序加法”和“主要成分分析法”，利用高校提供的六个指标数据，对高校进行整体排名。