主成分特征值只有一个大于1的

如题，我做的主成分分析只有一个主成分特征值大于1，但贡献率只有70%，详见下表。请问这种情况怎么办？

Principal Components Analysis                                                       
Date: 03/29/15   Time: 18:42                                                       
Sample: 2006 2013                                                       
Included observations: 8                                                       
Computed using: Ordinary correlations                                                       
Extracting 7 of 7 possible components                                                       
                                                       
Eigenvalues: (Sum = 7, Average = 1)                                                       
                                Cumulative        Cumulative               
Number        Value           Difference        Proportion        Value        Proportion               
                                                       
1        4.910155        4.160084        0.7015        4.910155        0.7015               
2        0.750071        0.273986        0.1072        5.660226        0.8086               
3        0.476085        0.021277        0.0680        6.136311        0.8766               
4        0.454809        0.087440        0.0650        6.591120        0.9416               
5        0.367369        0.325886        0.0525        6.958489        0.9941               
6        0.041482        0.041453        0.0059        6.999971        1.0000               
7        2.89E-05        ---            0.0000        7.000000        1.0000               
                                                       
Eigenvectors (loadings):                                                        
                                                       
Variable        PC 1          PC 2          PC 3          PC 4          PC 5          PC 6          PC 7  
                                                       
X1        -0.421347        0.184570        0.318811        -0.261979        0.230828        0.292124        -0.692466
X2        -0.426616        0.124803        0.275363        -0.253758        0.267080        0.271430        0.719165
X3        0.299245        0.729089        0.451370        0.164488        -0.376830        0.054966        0.055403
X4        0.436724        -0.119951        -0.136441        0.121539        0.130346        0.862847        0.000946
X5        0.320388        -0.537763        0.617182        -0.413254        -0.233101        -0.045908        0.005144
X6        0.377073        0.064526        0.280763        0.204869        0.806027        -0.288090        -0.013335
X7        -0.339644        -0.333237        0.374757        0.782557        -0.111266        0.091426        -0.004202
                                                       
Ordinary correlations:                                                       
                                                       
        X1                          X2                         X3                  X4                 X5                   X6                                 X7
X1        1.000000                                               
X2        0.997848        1.000000                                       
X3        -0.500545        -0.554757        1.000000                               
X4        -0.933816        -0.935466        0.539793        1.000000                       
X5        -0.614699        -0.616257        0.310548        0.659678        1.000000               
X6        -0.688121        -0.694830        0.552755        0.824153        0.542683        1.000000       
X7        0.611861        0.629201        -0.526602        -0.681486        -0.427512        -0.556006        1.000000
                                                       

可以利用其它标准，比如累计方差贡献率高于0.85等·····

shiziz1989 发表于 2015-3-29 19:25
可以利用其它标准，比如累计方差贡献率高于0.85等·····

这个靠谱吗？感觉一般是是对两者都有要求，即单个特征值大于1，累积贡献率高于85%

这个只是参考标准；要满足大于1又大于0.85的你觉得多少可以满足？！