在SPSS软件中，分析影响因素可以通过以下方法：
相关系数分析
通过计算相关系数来判断两个因素之间的相关性，相关系数越高，代表影响程度越大。
线性回归分析
通过回归系数和R²值来评估自变量对因变量的影响程度。在SPSS中，可以选择“分析” -> “回归” -> “线性”来进行线性回归分析。
方差分析（ANOVA）
通过比较不同组之间的方差来评估因素对因变量的影响程度。在SPSS中，可以选择“分析” -> “比较平均值” -> “单因素方差分析”（One-Way ANOVA）。
T检验
用于比较两组数据的均值差异，判断因素对因变量的影响程度。在SPSS中，可以选择“分析” -> “比较平均值” -> “单样本T检验”或“独立样本T检验”。
交叉分类分析
用于研究分类变量之间的关系，评估因素对因变量的影响程度。在SPSS中，可以选择“分析” -> “分类” -> “交叉表”来进行交叉分类分析。
多元回归分析
用于研究多个自变量对因变量的影响，通过回归系数和R²值来评估各因素的影响程度。在SPSS中，可以选择“分析” -> “回归” -> “多元回归”来进行多元回归分析。
因子分析
用于研究多个变量之间的相关性和潜在关系，提取共同因子。在SPSS中，可以选择“分析” -> “降维” -> “因子分析”来进行因子分析。
聚类分析
用于将数据分组，分析组间的相似性和组内的差异性，评估因素对数据分类的影响。在SPSS中，可以选择“分析” -> “聚类” -> “K-Means聚类”来进行聚类分析。
判别分析
用于预测变量，根据已知组别对数据进行分类，评估因素对分类结果的影响。在SPSS中，可以选择“分析” -> “判别” -> “判别分析”来进行判别分析。
建议根据具体研究问题和数据类型选择合适的方法进行分析，以确保结果的准确性和可靠性。