[求助]SPSS主成分分析中相关系数矩阵及共同性的问题

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用SPSS做主成分分析时，得到相关系数矩阵（Correlation Matrix），请问这个矩阵有啥作用呢？怎么分析这个矩阵？它说明了什么问题？还有就是共同性（Communalities），这个是干啥用的，说明了什么问题？谢谢。
Communalities
  Raw  
                    Initial       Extraction
Zscore:  X1 1.000         1.000
Zscore:  X2  1.000         1.000  
Zscore:  X3  1.000         1.000  
Zscore:  X5   1.000        1.000  
Zscore:  X6  1.000         1.000  
Zscore:  X7  1.000         1.000  
Zscore:  X8  1.000           .999  
Zscore:  X9  1.000         1.000
Zscore:  X10  1.000       1.000  
Zscore:  X11  1.000       1.000  
Zscore:  X12  1.000        1.000  
Zscore:  X13  1.000       1.000  
Zscore:  X14  1.000       1.000  
Zscore:  X15  1.000       1.000  
Extraction Method: Principal Component Analysis.

比如得出这样的共同性（communities)，能说明什么问题呢？这个矩阵中为什么那么多个“1”呢？谢谢。

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关键词：SPSS主成分分析 相关系数矩阵 主成分分析 相关系数 SPSS Matrix 主成分分析法 皮尔逊相关系数 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 偏相关系数 pearson相关系数 相关系数检验 spearman相关系数 复相关系数 相关系数矩阵

因素分析有五大选项，第一个就是decriptive，这个部份就是提供基本统计资料与相关系数矩阵，换句话说，只是提供给你一些描述性的数据，让你知道若是有一些变量是较不相关的，是可以预先删掉的。
再来共同性（communities）是指某一个变异数可被m个共同因素所解释到的部份。我们知道一份问卷如果有30个题目，这样就有30个变异数，若这个变异数可以被某些因素解释(你接下来要做的就是找出这些因素)，你须看可以解释多少量，如果可以解释很多(一般学术要求>0.5)，就表示这个变异数在某些个因素之间具有共同性，另一方面，如可解释的变异量很少，也就表示这些个因素与这个变异数较不相关或较不重要，因此也可以去除掉。我们的目的是找出最有相关的因素。

 谢谢楼上的回答，但是在我用SPSS计算得出共同性矩阵后，在“Initial ”和“ Extraction ”栏下有很多的“1”，这说明什么问题呢？是太相关还是太不相关呢？是说明对变异数可以达到100%的解释吗？

学习了 谢谢

变量是被标准化后的，原来所有的变量提取了所有的特征根，那么远来的变量就都被解释了，于是变量的共同度均是1。 3# jjyyg1

谢谢了学习