疑问：限定抽取因子数的结构矩阵报表

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以前看报表的办法是结合纵列降序和横排最大值来区分各因素包含的因子。但这次限定了3个因素，提取结果中，第三个因素下没有可取的因子，说明什么呢？

KMO  和 Bartlett 的检验
取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。		.863
Bartlett 的球形度检验	近似卡方	774.686
	df	15
	Sig.	.000

公因子方差
	初始	提取
GS	1.000	.920
GT	1.000	.945
StS	1.000	.902
StT	1.000	.925
SuS	1.000	.916
SuT	1.000	.948
提取方法：主成份分析。
解释的总方差
成份	初始特征值			提取平方和载入
	合计	方差的  %	累积  %	合计	方差的  %	累积  %
1	4.749	79.150	79.150	4.749	79.150	79.150
2	.467	7.776	86.926	.467	7.776	86.926
3	.340	5.666	92.592	.340	5.666	92.592
4	.211	3.523	96.115
5	.153	2.549	98.664
6	.080	1.336	100.000
提取方法：主成份分析。
a. 使成份相关联后，便无法通过添加平方和载入来获得总方差。
成份矩阵a
	成份
	1	2	3
SuS	.953	-.087	-.005
GS	.895	.171	.298
SuT	.894	.052	-.382
StT	.880	-.353	-.156
StS	.873	-.248	.282
GT	.838	.491	-.034
提取方法 :主成份。
a. 已提取了 3 个成份。
模式矩阵a
	成份
	1	2	3
StT	.985	-.082	-.193
StS	.907	.036	.249
SuS	.729	.293	-.034
SuT	.474	.465	-.405
GT	-.049	1.003	-.038
GS	.417	.595	.280
提取方法 :主成份。      旋转法 :具有 Kaiser 标准化的斜交旋转法。
a. 旋转在 7 次迭代后收敛。
结构矩阵
	成份
	1	2	3
StT	.940	.605	-.250
SuS	.933	.797	-.091
StS	.916	.651	.192
SuT	.820	.809	-.453
GT	.645	.971	-.077
GS	.810	.870	.230
提取方法 :主成份。      旋转法 :具有 Kaiser 标准化的斜交旋转法。
成份相关矩阵
成份	1	2	3
1	1.000	.690	-.061
2	.690	1.000	-.041
3	-.061	-.041	1.000
提取方法 :主成份。        旋转法 :具有 Kaiser 标准化的斜交旋转法。

               

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关键词：Bartlett KAISER Bartle 解释的总方差 主成份分析 主成分分析法 SPSS主成分分析 因素分析 因子分析法 SPSS因子分析法

因子个数可以从累计贡献了来看 也可以指定的  你现在一个公共因子就达到79%以上 所以取1 2 3个都是可以选择的（在主成分提取的方法中）
区别在于你提取一个和提取2个 3个哪一个更能说明问题 有可能你提取三个因子 但命名比较困难 又或者其实一个因子就能解决问题 （从矩阵上来看我其实更倾向于提取一个或两个……）

谢谢回复。
我想问的是结构矩阵如何解读，当限定抽取因素为3的时候，3个因素下的因子各包括什么？能否帮我指出3个因素各自的决断值？
以前看报表的办法是结合纵列降序和横排最大值来区分各因素包含的因子，但当限定抽取3因子的时候，结构矩阵中显示，因素1包括StT（0.94）,SuS（0.933）,StS（0.916）,SuT（0.82），因素2包括GT(0.971),GS(0.87)，因素3下面却没有因子了？

结构矩阵                        
        成份               
        1        2        3
StT        0.94        0.605        -0.25
SuS        0.933        0.797        -0.091
StS        0.916        0.651        0.192
SuT        0.82        0.809        -0.453
GT        0.645        0.971        -0.077
GS        0.81        0.87        0.23