主成分分析的样本量问题，大神给支招，谢谢！

我在做河北省11个地级市的评价研究，想要用11个地级市作为样本量进行主成分分析，但是用特征值大与1提取的主因子的累计贡献率和检验值如下图：
KMO and Bartlett's Test                        
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.                .674        
Bartlett's Test of Sphericity        Approx. Chi-Square        72.260        
        df        28        
        Sig.        .000        


Total Variance Explained                                                                        
Component        Initial Eigenvalues                        Extraction Sums of Squared Loadings                        Rotation Sums of Squared Loadings               
        Total        % of Variance        Cumulative %        Total        % of Variance        Cumulative %        Total        % of Variance        Cumulative %
1        4.704        58.802        58.802        4.704        58.802        58.802        3.787        47.344        47.344
2        1.828        22.850        81.652        1.828        22.850        81.652        2.745        34.308        81.652
3        .660                8.253        89.905                                                
4        .548          6.853        96.758                                                
5        .148         1.850        98.608                                                
6        .063                .782                99.390                                                
7        .033         .417                99.807                                                
8        .015                .193                100.000                                                
Extraction Method: Principal Component Analysis.
请问，这样可以吗？11个样本量是不是有点少，但是只有11个 应该怎么办？？？谢谢！！！

关于主成分分析，你首先要明确，你想要得到什么结果。主成分一般可以简单理解为把一个4D数据在空间和时间上进行分解，空间结果一般作为基函数，而时间序列可以看成系数。一般来说，解释方差最大的是第一个基函数。

建议楼主把问题说清楚，而不只是样本量大小的问题。

You may use p-value which is much simple and straight-forward.
Thanks buddy.

放到主成分分析中样本量比变量还少会造成的结果是没有办法做设计矩阵（行列式为0），建议增加样本量减少变量数量或者采用其他办法如xx'