在主成分分析（PCA）或因子分析中，`uniqueness`的确代表了原始变量不能被提取出的公因子所解释的部分方差比例。换句话说，它衡量的是除了公共因子之外的特定于每个变量的独特变异性和测量误差。
当一个变量的uniqueness值较高时（例如大于0.6），这意味着这个变量大部分的变异并不能通过现有的因子结构来解释，这可能暗示：
1. 该变量与分析中其他变量的相关性较低。
2. 变量本身可能包含了过多的特殊或非系统性的变异性。
3. 数据收集过程中的测量误差较大。
在处理高uniqueness值的变量时，通常有几种策略：
- **剔除**：如果一个或几个变量的uniqueness非常高（例如>0.6），且这些变量对研究问题不是核心关键，则可以考虑将它们从分析中排除。这样做有助于提高因子模型的整体解释力和简洁性。
- **重新检查数据**：高uniqueness可能提示存在测量误差，应复查数据收集过程是否存在问题或变量定义是否有误。
- **探索性调整**：有时，通过变换（如对数转换、平方根转换等）或标准化处理原始变量可以帮助降低uniqueness值。
然而，剔除变量这一决策需谨慎。虽然高uniqueness可能表明因子模型的适应度不佳，但这并不总是意味着该变量应当被删除。有时候，高uniqueness也可能反映出了研究中的真实复杂性——即某些变量的确独立于其他因素而变化。因此，在做出决定前，应综合考虑研究设计、理论假设和数据特性。
综上所述，将因子载荷矩阵中Uniqueness>0.6的因子剔除的做法在一定程度上有其合理性，尤其是当这样做能够明显提高模型的整体解释力时；但这也需要结合具体研究背景和目的来灵活处理。
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