主成分分析--成分选取数量问题

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Total Variance Explained                                               
Component        Initial Eigenvalues                        Extraction Sums of Squared Loadings               
        Total        % of Variance        Cumulative %        Total        % of Variance        Cumulative %
1        5.779        32.108        32.108        5.779        32.108        32.108
2        1.392        7.732        39.840        1.392        7.732        39.840
3        1.218        6.766        46.606        1.218        6.766        46.606
4        1.018        5.654        52.260        1.018        5.654        52.260
5        .993        5.517        57.777                       
6        .901        5.003        62.781                       
7        .884        4.910        67.690                       
8        .769        4.273        71.963                       
9        .690        3.833        75.797                       
10        .677        3.762        79.559                       
11        .652        3.622        83.181                       
12        .573        3.182        86.363                       
13        .544        3.024        89.387                       
14        .496        2.755        92.142                       
15        .437        2.426        94.568                       
16        .387        2.152        96.720                       
17        .302        1.680        98.400                       
18        .288        1.600        100.000                       
Extraction Method: Principal Component Analysis.                                               

如果我抽取的话一定是选特征值大于1的，但是问题是只选一个成分解释总体方差，合适不合适，原因是什么？ 求高人指点。总是理解不到点子上

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关键词：主成分分析 主成分 Eigenvalues cumulative Extraction 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

做主成分分析的要求是选取的主成分能够解释总体变量的85%以上为好，一般情况下不超过4个。
因此，看这个表的意思，选取检验的主成分不是很理想。
建议，先做变量的相关性检验，减少变量个数，因为可能有的变量是差不多的意思。然后提取变量的公共因素作为主成分进行分析和检验。
找几个模型看看会好点。我也只是浅学了点哈~~~