Stata使いですが，SPSSとはなかなか縁が切れないものです．
ソフトウェアが違うと，（デフォルトでの）計算の仕方が違っているものです．特に，因子分析の結果は，なかなか合わない．使用ソフトとバージョンを書いておくようにというような指示があったりしますが，それでも，どうしたら合うのかは，気になるものです．というわけで，絶対に合うという保証はありませんが（当然でしょう），とりあえず，経験的にこうやったら合ったという情報を上げておきましょう．

■SPSS（ver.24）とStata（ver.14.2）の因子分析（6/17/17アップデート）
○主成分分析・バリマックス回転：Stataの回転時のオプションで”Apply the Kaiser normalization”を選択すれば，SPSSのデフォルト状態と同じ結果が得られる．コマンドでは，
rotate, kaiser
である．
○主成分分析・プロマックス回転：Stataの回転時のオプションで”Apply the Kaiser normalization” を選択し，さらに，Promax power=4 とすると，SPSSのデフォルト状態と同じ結果が得られる．コマンドでは，
rotate, promax(4) oblique kaiser
である．
ただし，アウトプットのSPSSのパターン行列と，Stataのパターン行列は，因子の並び順が異なっている．SPSSの場合には，「説明された分散の合計」の「回転後の負荷量平方和」に現れた因子順に，パターン行列の因子が並んでいる．しかし，SPSSの「回転後の負荷量平方和」の成分は，大→小の順番に並んでいない．（「抽出後の負荷量平方和」の順に大→小へと並んでいる．）Stataの場合には，SPSSの「回転後の負荷量平方和」を大→小の順番に並べた上で，その順に従ってパターン行列の因子が並んでいる．しかし，Stata側では，SPSSの「回転後の負荷量平方和」に相当するものが表示されないので，回転前の因子との対応がどうなっているのかはわからない．
○主因子法１（デフォルト状態）：そもそも，デフォルト状態で計算させると，SPSSとStataでは，抽出される因子数などが違っている．
また，Stataのデフォルトは，principal factor (PF)であるが，これは，繰り返し共通性の推定をしないようなので，ipfとすべきである．なお，SPSSのデフォルトの繰り返し数は25であり，Stataで同様に設定しても，やはりSPSSとは抽出される因子数などが違っている．
そこで，
○主因子法２（抽出因子数を合わせる）：SPSSとStata ipf で抽出される因子数を揃えると，同じ結果が出るようになる．そのためには，SPSSの「因子の固定数：抽出する因子」の数と，Stataの”Maximum number of factors to be retained” の数を揃える．Stataの方は，最大数（maximum number）と記述されているが，実際には固定数である．最大数を設定すると固有値が1未満の場合でも，ちゃんと指定した最大数まで取ってくれる．
○主因子法のバリマックス回転：Stataの回転時のオプションで”Apply the Kaiser normalization”を選択すれば，SPSSのデフォルト状態と同じ結果が得られる．コマンドでは，
rotate, kaiser
である．
○主因子法のプロマックス回転：Stataの回転時のオプションで”Apply the Kaiser normalization” を選択し，さらに，Promax power=4 とすると，SPSSのデフォルト状態と同じ結果が得られる．コマンドでは，
rotate, promax(4) oblique kaiser
である．
ただし，アウトプットのSPSSのパターン行列と，Stataのパターン行列は，因子の並び順が異なっている．SPSSの場合には，「説明された分散の合計」の「回転後の負荷量平方和」に現れた因子順に，パターン行列の因子が並んでいる．しかし，SPSSの「回転後の負荷量平方和」の成分は，大→小の順番に並んでいない．（「抽出後の負荷量平方和」の順に大→小へと並んでいる．）Stataの場合には，SPSSの「回転後の負荷量平方和」を大→小の順番に並べた上で，その順に従ってパターン行列の因子が並んでいる．しかし，Stata側では，SPSSの「回転後の負荷量平方和」に相当するものが表示されないので，回転前の因子との対応がどうなっているのかはわからない．
○最尤法１（デフォルト状態）：そもそも，デフォルト状態で計算させると，SPSSとStataでは，抽出される因子数などが違っている．
○最尤法２（抽出因子数を合わせる）：SPSSとStataで抽出される因子数を揃えると，同じ結果が出るようになる．そのためには，SPSSの「因子の固定数：抽出する因子」の数と，Stataの”Maximum number of factors to be retained” の数を揃える．Stataの方は，最大数（maximum number）と記述されているが，実際には固定数である．最大数を設定すると固有値が1未満の場合でも，ちゃんと指定した最大数まで取ってくれる．
○最尤法のバリマックス回転：Stataの回転時のオプションで”Apply the Kaiser normalization”を選択すれば，SPSSのデフォルト状態と同じ結果が得られる．コマンドでは，
rotate, kaiser
である．
○最尤法のプロマックス回転：Stataの回転時のオプションで”Apply the Kaiser normalization” を選択し，さらに，Promax power=4 とすると，SPSSのデフォルト状態と同じ結果が得られる．コマンドでは，
rotate, promax(4) oblique kaiser
である．
ただし，アウトプットのSPSSのパターン行列と，Stataのパターン行列は，因子の並び順が異なっている．SPSSの場合には，「説明された分散の合計」の「回転後の負荷量平方和」に現れた因子順に，パターン行列の因子が並んでいる．しかし，SPSSの「回転後の負荷量平方和」の成分は，大→小の順番に並んでいない．（「抽出後の負荷量平方和」の順に大→小へと並んでいる．）Stataの場合には，SPSSの「回転後の負荷量平方和」を大→小の順番に並べた上で，その順に従ってパターン行列の因子が並んでいる．しかし，Stata側では，SPSSの「回転後の負荷量平方和」に相当するものが表示されないので，回転前の因子との対応がどうなっているのかはわからない．