因子分析

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初学者一枚，今天下午因子分析的结果，最后的两个因子有相同的物理意义，也就是说Q1、Q2、Q3、Q4构成同一个潜变量
       
        1        2        3        4        5
Q10        .732        .096        -.008.008        .285
Q7        .664        .326        .106        .158        .012
Q6        .652        .368        .117        .145        .018
Q13        .622        .174        .246        .213        .045
Q11        .616        .163        .243        -.012.321
Q8        .613        .131        .183        .246        .245
Q12        .586        .390        -.029.011        .163
Q9        .585        -.119.295        .468        .079
Q14        .584        .405        .117        .281        -.114
Q22        .326        .680        .223        .214        .064
Q24        .155        .652        .247        .414        .090
Q26        .285        .640        .190        .059        .333
Q25        .337        .617        .268        .064        .306
Q21        .293        .498        .346        .257        .114
Q19        .158        .246        .807        .046        .057
Q20        .148        .054        .725        .302        .185
Q18        .127        .375        .711        -.107.107
Q3        .185        .157        .128        .731        .160
Q4        .158        .344        -.050.699        .228
Q1        .179        .148        .094        .132        .800
Q2        .151        .165        .169        .239        .764
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
a. Rotation converged in 8 iterations.

我只知道两个变量有相同的因子可以，那这两个因子有相同的变量还能行吗？？
希望能得到大家的帮助

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关键词：因子分析 Extraction iterations Component iteration 初学者

楼主搞反了，因子分析后是看公因子在各个原始变量上的载荷分布情况来判定哪些变量属于某个公因子，而非去看原始变量属于哪个公因子。你这因子分析共得到5个公因子的，其中Q1~Q4中只有Q1和Q2在公因子5上的载荷比较高，这二者属于一个公因子。Q3和Q4在各个公因子上的载荷都比较低，可以删去的。祝好运。