因子分析案例
因子分析在医学研究中的应用案例分析(六)
因子分析在医学研究中的应用案例分析引言医学研究是一个广泛而复杂的领域，研究者们经常需要处理大量的数据以寻找疾病发病的相关因素。
因子分析是一种统计方法，可以帮助研究者理清数据中的相关性，并找出隐藏在数据背后的潜在因素。
本文将通过分析两个医学研究中的应用案例，探讨因子分析在医学领域中的实际应用。
应用案例一：心理健康因子分析在一项关于心理健康的研究中，研究者收集了来自1000名参与者的数据，包括他们的疲劳水平、情绪状态、睡眠质量、压力水平等指标。
研究者希望通过因子分析，找到这些指标之间的共性因素，以便更好地理解心理健康的整体状况。
通过因子分析，研究者发现这些指标可以被整合为三个主要因素：压力因素、情绪因素和疲劳因素。
具体地说，压力因素包括工作压力、家庭压力等压力来源；情绪因素包括焦虑、抑郁等情绪状态；疲劳因素包括身体疲劳、精神疲劳等方面。
通过这一分析，研究者得以更全面地了解参与者的心理健康状况，为进一步的干预和治疗提供了理论支持。
应用案例二：药物疗效因子分析在一项药物治疗研究中，研究者收集了200名患者在接受治疗前后的多个生理指标数据，包括血压、血糖、胆固醇等。
研究者希望通过因子分析，找出这些指标中的共性因素，以评估治疗的整体疗效。
通过因子分析，研究者发现这些生理指标可以被整合为两个主要因素：代谢因素和心血管健康因素。
具体地说，代谢因素包括血糖、胆固醇等指标，反映了患者的代谢状态；心血管健康因素包括血压、心率等指标，反映了患者的心血管状况。
通过这一分析，研究者得以更清晰地了解治疗对患者生理指标的整体影响，为个性化治疗提供了依据。
结论通过上述两个应用案例的分析，我们可以看到因子分析在医学研究中的重要作用。
通过因子分析，研究者可以从复杂的数据中找出潜在的共性因素，进而更全面地理解疾病发病的相关因素，评估治疗的整体疗效，为临床实践提供理论支持。
因此，因子分析在医学研究中有着广泛的应用前景，对于推动医学研究的进展具有重要意义。
因子分析在市场分析中的实际应用案例(五)
因子分析（Factor Analysis）是一种统计方法，用于发现数据集中潜在的模式或结构。
它可以帮助我们理解数据之间的关系，帮助我们简化数据集并找到隐藏的变量。
在市场分析中，因子分析可以帮助我们理解消费者行为和市场趋势，并为营销策略提供支持。
本文将通过几个实际的案例，介绍因子分析在市场分析中的应用。
案例1：消费者偏好分析一家汽车制造商希望了解消费者对汽车外观设计的偏好。
他们收集了一系列关于汽车外观设计的变量，例如车身长度、车窗玻璃面积、前脸设计等。
然后他们对这些变量进行了因子分析，发现这些变量可以归纳为几个潜在的因子，例如“动感性”、“奢华感”、“实用性”等。
通过这些因子，汽车制造商可以更好地了解消费者对汽车外观设计的偏好，从而设计出更符合市场需求的产品。
案例2：市场细分一家食品公司希望将他们的产品推向更多的消费者群体。
他们收集了消费者的购买数据，包括购买频率、购买金额、购买渠道等。
然后他们对这些数据进行因子分析，发现可以将消费者分为几个不同的群体，例如“高频购买者”、“高金额购买者”、“线上购买者”等。
通过这些不同的因子，食品公司可以更好地制定营销策略，针对不同的消费者群体进行定制推广。
案例3：品牌形象分析一家奢侈品牌希望了解消费者对他们品牌形象的认知。
他们收集了关于品牌形象的各种变量，例如品牌知名度、产品质量、价格水平等。
通过因子分析，他们发现这些变量可以归纳为几个潜在的因子，例如“高端形象”、“时尚形象”、“品质形象”等。
通过这些因子，奢侈品牌可以更好地把握消费者对他们品牌的认知，从而调整品牌形象和营销策略。
通过上面的案例可以看出，因子分析在市场分析中具有重要的应用价值。
它可以帮助我们理解消费者行为和市场趋势，为营销策略提供支持。
当然，在实际应用中，因子分析也面临一些挑战，比如如何选择合适的变量、如何解释因子等。
但是通过合理的数据收集和分析，因子分析可以成为市场分析工具中的重要一环。
总结起来，因子分析在市场分析中的应用案例丰富多样，从消费者偏好分析到市场细分再到品牌形象分析，都可以通过因子分析提供有力的支持。
因子分析在心理测量中的实际应用案例(六)
因子分析是一种常用的统计方法，用来研究测量数据之间的关系。
在心理测量学中，因子分析被广泛应用于测量心理学特质和心理学构念的研究。
本文将通过实际案例展示因子分析在心理测量中的应用，并讨论其在心理学研究中的意义和局限性。
一、背景介绍心理学研究中经常会面临测量多个变量的问题，例如，一个研究可能需要测量一个人的多种心理特质，如情绪稳定性、外向性、神经质等。
这些心理特质往往会相互关联，因此需要一种方法来减少数据的维度，找出潜在的共性因子，因子分析便成为了解决这一问题的一种常用方法。
二、案例介绍某研究团队对一批抑郁症患者进行了心理特质的测量，包括焦虑、自卑、悲观等多个变量。
研究团队使用了因子分析来探索这些心理特质间的关系，并找出它们的共性因子。
经过因子分析后，研究团队发现这些心理特质主要可以归纳为两个潜在因子，一个是情绪因子，包括焦虑、自卑等，另一个是悲观因子，包括悲观、消极等。
这些发现为进一步研究抑郁症患者的心理特质提供了重要线索。
三、意义和应用因子分析的结果为研究者提供了更清晰的视角来理解心理特质之间的关系。
通过将多个变量归纳为少数的共性因子，研究者可以更好地理解这些心理特质的本质，为进一步的研究和治疗提供了重要的参考。
在临床实践中，因子分析的结果也可以帮助医生更好地评估患者的心理状况，指导治疗方案的制定。
四、局限性和注意事项尽管因子分析在心理测量中有着广泛的应用，但也存在一些局限性。
首先，因子分析的结果受到样本的影响，不同的样本可能得到不同的因子结构。
因此，研究者需要谨慎选择样本，并进行多次验证以确保结果的稳定性。
其次，因子分析侧重于变量之间的统计关系，而忽略了变量的实际意义。
因此，在进行因子分析时，研究者需要结合实际情况，理解因子的实际涵义，以避免过度解读统计结果。
五、结论因子分析作为一种重要的心理测量方法，在心理学研究和临床实践中发挥着重要作用。
通过对多个心理特质进行归纳和整合，因子分析为研究者提供了更清晰的视角来理解个体的心理结构，为心理学研究和临床治疗提供了重要的参考。
因子分析在社会调查中的应用实例解析(Ⅲ)
因子分析在社会调查中的应用实例解析引言社会调查是社会科学研究中常用的一种方法，通过对人们的观点、态度、行为等进行系统性的观察和记录，来获取有关社会现象的信息。
而因子分析作为一种多元统计方法，在社会调查中得到了广泛的应用。
本文将通过几个实际案例，来解析因子分析在社会调查中的应用。
案例一：消费者偏好调查某市场调查公司在进行某品牌手机消费者偏好调查时，使用了因子分析方法。
他们首先收集了500位消费者的数据，包括他们对手机品牌、性能、价格、外观等方面的评价。
通过因子分析，他们发现这些评价可以归纳为三个主要因子：性能因子、价格因子和外观因子。
进一步分析发现，消费者的购买决策更多地受到性能因子和价格因子的影响，而外观因子的影响较小。
基于这一发现，该市场调查公司向手机品牌商提出了一些建议，帮助他们更好地满足消费者的需求。
案例二：员工满意度调查某企业为了了解员工的工作满意度，委托了一家市场调查公司进行调查。
调查公司通过因子分析，将员工对工作环境、薪酬福利、上级领导等方面的评价归纳为几个主要因子。
通过对这些因子的分析，他们发现员工最为关注的是薪酬福利和工作环境，而对上级领导的评价对员工满意度的影响较小。
这些结果为企业提供了有针对性的改进方案，帮助他们提升员工的工作满意度。
案例三：社会调查数据分析某社会学研究团队进行了一项关于社会支持网络的调查研究。
通过因子分析，他们将调查数据归纳为几个主要因子：家庭支持、朋友支持、社区支持等。
他们发现，社会支持网络对个体的心理健康和生活满意度有着显著的影响。
这一发现为社会工作者和心理健康专家提供了重要的参考，帮助他们更好地为社会中的弱势群体提供支持。
结论通过上述实例的分析，我们可以看到因子分析在社会调查中的应用具有重要意义。
它能够帮助研究人员更好地理解和解释调查数据，找到数据背后的隐藏规律，为社会问题的解决提供科学依据。
因此，因子分析在社会调查中的应用前景广阔，值得进一步深入研究和推广。
因子分析在医学研究中的应用案例分析
因子分析在医学研究中的应用案例分析引言医学研究是一个复杂而又多样化的领域，因子分析作为一种多元统计方法，在医学研究中有着广泛的应用。
因子分析可以帮助研究人员理解医学数据之间的潜在关系，从而更好地识别和理解疾病的发展和治疗过程。
本文将通过几个真实的案例，来讨论因子分析在医学研究中的应用。
应用案例一：心理健康状况的因子分析在心理学领域，因子分析被广泛用于探索心理健康状况的多个维度。
一项研究对1000名参与者进行了心理健康状况的问卷调查，包括焦虑、抑郁、自尊、社交能力等多个方面。
通过因子分析，研究人员发现这些心理健康指标可以被划分为两个主要因子：情绪因子和社交因子。
情绪因子包括焦虑和抑郁等情绪状态，而社交因子则包括社交能力和自尊等社交因素。
这一发现为心理健康状况的评估和干预提供了重要的指导。
应用案例二：医院服务质量的因子分析在医疗管理领域，因子分析也被用于评估医院的服务质量。
一项研究对100家医院进行了服务质量评估，包括医疗技术水平、医护人员素质、医疗设施等多个方面。
通过因子分析，研究人员发现这些服务质量指标可以被划分为三个主要因子：技术因子、人员因子和设施因子。
技术因子包括医疗技术水平和诊疗效果等技术指标，人员因子包括医护人员的服务态度和专业水平等人员指标，设施因子则包括医疗设施的环境和设备等设施指标。
这一发现为医院服务质量的改进提供了重要的参考依据。
应用案例三：药物疗效的因子分析在临床医学领域，因子分析也被用于评估药物的疗效。
一项研究对1000名患者进行了药物治疗后的疗效评估，包括症状改善、生活质量提升、不良反应等多个方面。
通过因子分析，研究人员发现这些药物疗效指标可以被划分为两个主要因子：症状因子和生活因子。
症状因子包括症状改善和不良反应等症状指标，生活因子则包括生活质量提升和日常功能恢复等生活指标。
这一发现为药物的疗效评估和副作用监测提供了重要的依据。
结论以上案例表明，因子分析在医学研究中有着广泛的应用。
因子分析在教育评估中的应用实例(十)
因子分析是一种多变量统计方法，它可以用于揭示观察到的多个变量之间的潜在关系。
在教育评估中，因子分析可以帮助研究者理解各种教育因素之间的关联以及它们对学生表现的影响。
本文将介绍因子分析在教育评估中的应用实例，并探讨其潜在意义。
首先，我们来看一个实际的案例。
一所学校对其学生进行了一项综合性的学术成绩评估，包括数学、科学、语言和艺术等多个方面的考试成绩。
研究者希望通过因子分析，找出这些成绩之间的潜在关联，以便更好地了解学生的综合表现。
通过因子分析，研究者发现这些考试成绩之间存在着一定的相关性，但并非完全一致。
经过因子分析，他们发现可以将这些成绩分为两个主要因子：一个是数学和科学成绩，另一个是语言和艺术成绩。
这说明学生的数学和科学能力可能存在一定的相关性，而语言和艺术能力也可能存在一定的相关性。
这样的发现可以为学校提供更有针对性的教学和评估建议。
在这个实例中，因子分析帮助研究者们揭示了不同学科成绩之间的潜在关系，从而为学校的教学和评估工作提供了一定的指导。
而这种分析方法并不仅限于学术成绩的评估，它同样可以应用于其他教育领域，比如学生的学习行为、教师的教学效果以及学校的整体教育质量评估。
除了学术成绩，因子分析还可以用于分析学生的学习行为。
比如，一项研究发现，学生的课堂参与程度、作业完成情况、考试表现等多个方面的学习行为之间存在着一定的相关性。
通过因子分析，研究者们可以找出这些学习行为背后的潜在因素，比如学习动机、学习态度、学习策略等。
这样的分析有助于学校和教师更好地了解学生的学习状况，为他们提供更个性化的教学和辅导。
同时，因子分析还可以用于评估教师的教学效果。
比如，一项研究发现，教师的教学方法、学生对教师的满意度以及学生的学术成绩等多个指标之间存在一定的相关性。
通过因子分析，研究者们可以找出影响教师教学效果的主要因素，比如教学质量、师生关系、教学资源等。
这些发现可以为学校和教育管理部门提供更科学的教师评估标准，从而促进教师的专业发展。
因子分析在市场定位中的应用案例分享(五)
市场定位一直是企业在竞争激烈的市场中寻找竞争优势的重要手段。
而因子分析作为一种多变量统计分析方法，可以帮助企业从多个维度识别和理解市场细分，从而更好地进行市场定位。
本文将通过一个实际的应用案例来分享因子分析在市场定位中的应用。
案例一：某化妆品品牌的市场定位分析某化妆品品牌在市场竞争中面临着来自国内外众多品牌的竞争，为了更好地定位自己的市场定位，该品牌决定使用因子分析方法对消费者进行细分和定位。
首先，该品牌收集了大量的消费者数据，包括年龄、性别、收入、消费习惯等多个变量。
然后，利用因子分析方法对这些变量进行分析，识别出影响消费者购买决策的关键因素。
通过因子分析，该品牌发现消费者的购买决策主要受到品牌知名度、产品质量、价格和购买渠道等因素的影响。
接下来，该品牌根据因子分析的结果，对消费者进行细分。
他们发现消费者可以分为价值导向型、品牌导向型、质量导向型和便利导向型四类。
通过这种细分，该品牌能够更精准地制定营销策略，满足不同类型消费者的需求。
在市场定位上，该品牌根据因子分析的结果，对不同细分的消费者采取了不同的市场定位策略。
对于价值导向型消费者，他们强调产品的价格优势；对于品牌导向型消费者，他们加大品牌宣传力度；对于质量导向型消费者，他们强调产品的高质量特点；对于便利导向型消费者，他们强调产品的购买便利性。
通过因子分析在市场定位中的应用，该品牌成功地实现了市场细分和差异化定位，提升了品牌的市场竞争力。
结语通过上述案例的分享，我们可以看到因子分析在市场定位中的应用带来了明显的效果。
在实际应用中，企业可以根据自身的情况收集相关数据，利用因子分析方法对市场进行细分和定位，从而更好地满足不同消费者的需求，提升市场竞争力。
因子分析作为一种强大的统计分析工具，有望在市场定位中发挥越来越重要的作用。
因子分析在医学研究中的应用案例分析(五)
因子分析在医学研究中的应用案例分析在医学研究中，因子分析是一种常用的统计方法，用于探索变量之间的关系和共性。
它可以帮助研究者理解潜在的因素结构，识别潜在的潜在因素，并解释变量之间的复杂关系。
本文将结合实际案例，探讨因子分析在医学研究中的应用，以及其在解决特定问题中的作用。
1. 案例一：探讨心理健康的影响因素一项研究旨在探讨心理健康的影响因素，收集了一系列与心理健康相关的变量数据，包括焦虑水平、抑郁情绪、社交支持、自我效能等。
通过因子分析，研究者发现这些变量可以被整合为两个潜在因素：心理压力和社交支持。
其中，心理压力因素包括焦虑水平和抑郁情绪，而社交支持因素包括社交支持和自我效能。
通过因子分析的结果，研究者可以更好地理解心理健康的影响因素，并且可以更有针对性地设计干预措施。
比如，针对心理压力因素，可以开展心理疏导和认知行为疗法；而针对社交支持因素，可以加强社交支持网络，提高自我效能感。
因子分析为研究者提供了一个更清晰的视角，帮助他们更好地理解心理健康问题并提出解决方案。
2. 案例二：鉴别疾病的相关因素另一项研究旨在鉴别某种疾病的相关因素，研究者收集了一组与该疾病相关的生理指标和临床表现数据，包括血压、血糖、胆固醇、体重指数等。
通过因子分析，研究者发现这些变量可以被整合为三个潜在因素：新陈代谢健康、心血管健康和代谢健康。
在因子分析的结果中，新陈代谢健康因素包括血糖、胆固醇和体重指数，心血管健康因素包括血压和心率，代谢健康因素包括甲状腺激素水平和肾功能。
通过对这些潜在因素的识别，研究者可以更好地理解疾病的相关因素，有针对性地进行干预和治疗。
因子分析为研究者提供了一个更全面和系统的分析框架，帮助他们更好地理解疾病的复杂性，并为未来的临床实践提供更有效的指导。
3. 案例三：评估医疗问卷的信效度除了在研究变量之间的关系和共性方面有所应用外，因子分析还可以用于评估医疗问卷的信效度。
例如，一项医学研究使用了一份关于慢性疼痛的问卷调查，研究者希望通过因子分析来评估问卷的信效度。
因子分析在教育质量评价中的实际案例分析(Ⅱ)
因子分析在教育质量评价中的实际案例分析教育质量评价是教育管理中非常重要的一个环节，它可以帮助学校和教育机构了解教学质量的现状，找出存在的问题，并制定改进措施。
因子分析是一种多变量统计方法，可以帮助我们理解变量之间的内在结构，并找出潜在的因子。
在教育质量评价中，因子分析可以帮助我们识别影响学校教学质量的关键因素，从而有针对性地改进教育质量。
下面，我们通过一个实际案例来探讨因子分析在教育质量评价中的应用。
案例背景某市教育局想要对该市中小学的教育质量进行评价，并且希望通过评价结果找出存在的问题，为学校的改进提供科学依据。
为了达到这一目的，教育局决定对学校的教学质量、教师水平、学生综合素质等方面进行评价，以期找出影响教学质量的关键因素，并制定相应的改进措施。
数据收集教育局首先收集了相关数据，包括学校的师生比、师资水平、学生素质等多个变量。
这些数据既包括客观指标，如教师的学历、学生的考试成绩，也包括主观指标，如教师对学校教学环境的满意度、学生对学校教学质量的评价等。
因子分析在收集完数据后，教育局委托统计专家对数据进行了因子分析。
通过因子分析，专家发现在所收集的变量中，存在一些内在的联系，例如教师的学历、教学经验和对教学环境的满意度之间存在一定的关联。
通过因子分析，专家将这些变量归纳整合，得到了几个潜在的因子，如“教师水平”、“学校教学环境”等。
结果解读通过因子分析后，教育局得到了一些关键的结论。
首先，教师的学历、教学经验和对教学环境的满意度等因素构成了“教师水平”这一因子，这表明学校可以通过提升教师的学历和经验，改善教学环境来提高教学质量。
其次，学生的综合素质、学校的学习氛围等因素构成了“学校教学环境”这一因子，这表明学校可以通过加强学生的综合素质培养，营造良好的学习氛围来提高教学质量。
改进建议基于因子分析的结果，教育局提出了一系列的改进建议。
针对“教师水平”这一因子，教育局建议学校加强教师的培训和发展，提升教师的专业水平和教学能力；针对“学校教学环境”这一因子，教育局建议学校重视学生的综合素质培养，加强学校管理，营造良好的学习氛围。
因子分析案例
F2
0. 932 0.958 0.469 0.089 0.085 -0.068
教学水平
X1 X2 X3 X4 X5 X6
教学态度
8、因子得分
例2：In a job interview , 48 applicants were each judged on 15 variables. The variables were 1) 2) 3) 4) 5) 6) 7) 8) Form of letter of application Appearance Academic ability Likeability Self-confidence Lucidity Honesty Salesmanship
9) Experience 10) Drive 11) Ambition 12) Grasp 13) Potential 14) Keenness to join 15) Suitability
1、 求相关系数矩阵R
2、 计算R的特征值
Y1 特 征 根 7.50
Y2 2.06
Y3 1.46
Y4 1.21 0.74
Y2
0.538 0.500 0.492 教学水平
X4
X5 X6
0.518
0.538 0.477
-0.270
-0.212 -0.318 教学态度
4、 由特征向量写出主成分的表达式
y1 0.276x1 0.313x2 0.202x3 0.518x4 0.538x5 0.477x6 y2 0.538x1 0.500x2 0.492x3 0.270x4 0.212x5 0.318x6
y4
0.162 0.213 0.040 0.221 0.292 0.316 0.158 0.322 0.133 0.315 0.319 0.332 0.333 0.259 0.236
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6
5
4
3
2
1
0 1 2 3 4 5 6 7
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Correlation Matrix 国 有经 济 单位 1.000 .916 .707 .807 .878 .882 .628 集 体经 济 单位 .916 1.000 .711 .741 .823 .845 .663 联 营经 济 单位 .707 .711 1.000 .693 .579 .663 .508 股 份制 经 济 单位 .807 .741 .693 1.000 .785 .855 .586 外 商投 资 经 济单 位 .878 .823 .579 .785 1.000 .898 .714 港 澳台 经 济 单位 .882 .845 .663 .855 .898 1.000 .760 其 他经 济 单位 .628 .663 .508 .586 .714 .760 1.000
有关汽车销售的数据 Car_sales.sav
Correlation 国 有经 济 单 位 集 体经 济 单 位 联 营经 济 单 位 股 份制 经 济 单位 外 商投 资 经 济单 位 港 澳台 经 济 单位 其 他经 济 单 位
KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square df Sig. .887 210.446 21 .000
Comm unalities 国 有经 济 单 位 集 体经 济 单 位 联 营经 济 单 位 股 份制 经 济 单位 外 商投 资 经 济单 位 港 澳台 经 济 单位 其 他经 济 单 位 Initial 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 Extraction .892 .853 .605 .783 .849 .914 .606
下面选择重新分析，方法中选择提取两个因子。
Comm unalities 国 有经 济 单 位 集 体经 济 单 位 联 营经 济 单 位 股 份制 经 济 单位 外 商投 资 经 济单 位 港 澳台 经 济 单位 其 他经 济 单 位 Initial 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 Extraction .899 .857 .852 .804 .883 .927 .835
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• • • •
因子得分函数： F1=0.016*国有+0.039*集体-.530*联营-…. F2=… 因子得分的均值0，标准差1，正值表示高于平 均水平，负值表示低于平均水平，用于分析。
可以通过此表写出因子分析的模型： 比如 其他经济单位=0.890f1+0.207f2 可以看出 第一个因子主要解释前三个变量，称为外 来投资经济单位； 第二个因子主要解释后四个变量，称为内 部投资经济单位。
Com ponent Transformation Matrix Component 1 2 1 .710 -.704 2 .704 .710
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Total Variance Explained Component 1 2 3 4 5 6 7 Total 5.502 .555 .394 .284 .126 .076 .064 Initial Eigenvalues % of Variance Cumulative % 78.594 78.594 7.923 86.517 5.624 92.141 4.060 96.201 1.802 98.002 1.089 99.092 .908 100.000 Extraction Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % 5.502 78.594 78.594
绘制两因子得分变量的散点图进行分析 计算综合评价得分，采用加权， 权重为各因子的方差贡献率。 综合得分F =f1*0.43594+f2*0.42923, 然后进行排序，可得名次。
人均年收入较高的省市有 北京、上海、广东、浙江、天津、福建和 江苏等 她们多属于经济文化中心或南部沿海地区 人均年收入较低的省市有 内蒙古、山西、黑龙江、青海等 他们多属于内陆或西北边远地区
统计与模型
为研究全国各地区年人均收入的差异性和 相似性，收集到1997年全国31个省市各类 经济单位的年人均收入数据。 由于涉及的变量较多31个样本，7个变量， 直接进行地区间的比较较为繁琐， 因此首先考虑采用因子分析法减少变量个 数，之后再进行比较和综合评价。
考虑原有变量是否适合进行因子分析
Extraction Method: Principal Component Analysis.
第一组数据描述了初始因子解的情况，可 以看到，第一个因子的特征根是5.502，解 释总方差的0.78594，两个因子可以解释总 方差的0.86517，合适。 第三组数据描述了因子旋转后，累计方差 没有改变，没有影响原有变量的共同度， 只是重新分配了各个因子解释原有变量的 方差，改变了各因子的方差贡献，易于解 释。
Extraction Method: Principal Component Analysis.
只有1个因子，且能够解释原始方差的78.59ห้องสมุดไป่ตู้%
在共同度方面，可以解释港澳台经济单位、集体经济单位以及 外商的绝大部分信息，都大于83%；但对于联营经济单位、其 他经济单位的信息丢失较为严重，损失接近40%，不太合适。
Undefined error #11401 - Cannot open text file "C:\PROGRA~1\SPSS\en\windows\spss.err": No such file
Com ponent Score Covariance Matrix Component 1 2 1 1.000 -1.83E-16 2 -1.83E-16 1.000