关于因子分析和主成分分析的困惑

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最近在做一个综合指标体系评价的分析，不知道应该用主成分还是因子分析更合适一些，希望通过我下述的描述，有高手给予指点，谢谢！
【问题1】我已经建立了指标体系，并且分了几个模块来从不同方面反映我要衡量的“金融创新能力”，我只是想得到这个东西的得分，因为不能人为的定性确定各个指标的权重，所以想通过定量方法赋权，这种情况可以应用主成分么？
补充说明：主成分和因子分析都是用来进行降维处理的，我理解的是当指标体系中有很多类似指标（相关度较高）时，我们可以用几个包含了原指标大部分信息的新指标（主成分）来代替原来的指标。但我现在的主要目的不是降维，我只是希望得到一个综合得分，只是我无法直接衡量它，所以我挑了一些它的特征或者影响因素来衡量。（各模块的指标之间具有相关性，但不是信息重叠，即他们衡量事物的不同方面）

【问题2】对于面板数据（10个城市5年的数据，指标有20个），我希望得到每个城市每年的综合得分，如果做主成分的话我应该分开每一年去做么？即将2012年10个城市的20个指标数据放入进行主成分，再将2011年10个城市的20个指标数据放入进行主成分么？如此得到的综合评分在不同年份之间是否具有可比性？是否应该应用时序全局主成分分析（在网上查到的，对原理不是很理解）

【问题3】因子分析和主成分分析都可以得到一个综合得分，那就我所叙述的这种情况，更适合采用哪种方法呢？

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关键词：主成分分析 因子分析 主成分 指标体系 综合得分 创新 能力 信息 主成分分析法 spss主成分分析 逐步回归分析 多元回归分析 因子分析法 应用时间序列分析

补充：
【问题4】在应用主成分时，是否有指标数要多于样本数的要求？
【问题5】在用主成分之前，是否需要将所有指标进行同趋势化处理（即把逆指标取倒数）？
谢谢各位指点，确实有很多不懂

没有人回答么？我自己查阅了一些资料，找到部分问题的解答，但不知是否正确：
问题2：对于面板数据做主成分，是可以的，只要把不同年份的个体当做不同样本即可按照一般的方法处理。
问题5：有文章提到需要进行同趋势化处理
问题4：不一定，因为样本数目可能很多，假如10个城市10年的数据，就有100个样本，指标不会有这么多的。所以指标数不一定要多于样本数。
希望知道的或者有同样困惑的，一起讨论下，顶起！

关于在SPSS中Factor选项中勾选Score一栏得到的是否是主成分得分的讨论：
经过查找阅读一些资料后，发现这个是一个容易引起混淆的问题，但事实上SPSS并不能直接得到主成分的得分（以SPSS13.0为例）；得到的Factor Score是因子得分，即应用的是因子分析；主成分的得分需要用到component metrix，特征根以及标准化后的指标计算得到，这里不详述。
我想说的是，我分别用这两个得分计算了各城市的综合得分（利用方差贡献率），发现两者得到的城市综合得分的排名是有差异的，有些差异还比较大；因此还是我之前的困惑（问题3），究竟该用因子分析还是主成分分析？有的资料中说两者都可以，并且说主成分是因子分析的一种特殊情况；另有一些又说这两者的原理不同，主成分是将现有指标重新线性组合，而因子分析是将现有指标分解；所以对两种方法的区别和联系还是很不清晰，希望大家指点，或是告知如何探索问题的答案！

主成分分析仅仅是变量变换，而因子分析需要构造因子模型。
主成分分析:原始变量的线性组合表示新的综合变量，即主成分；
因子分析：潜在的假想变量和随机影响变量的线性组合表示原始变量。

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主成分分析和因子分析十大不同点（原创）
https://bbs.pinggu.org/forum.php? ... &from^^uid=191958

谢谢楼主

1、可以的
2、SPSS做不了基于时间序列的因子分析，就连sas也不行，stata和r可以
3、降维用pca，研究结构用fa
4、这个spss无法直接计算，我自己编的spss插件可以，但收费，经验一般是30×变量个数，但不是精确的，我的是精确的
5、不理解，应该不需要，我们使用的是相关矩阵或协方差矩阵。

LZ明白了么？

楼主知道答案了么？