疑问：限定抽取因子数的结构矩阵报表

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。

               
附：在这步限定3因子前曾分别尝试限定抽取2个因子和不限定因子，结果如下：

限定抽取2个因子的结果：因素1包括StT、SuS、StS、SuT，因素2包括GT、GS，

KMO 和 Bartlett 的检验
取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。		0.863
Bartlett 的球形度检验	近似卡方	774.686
	df	15
	Sig.	0
公因子方差
	初始	提取
GS	1	0.831
GT	1	0.944
StS	1	0.823
StT	1	0.9
SuS	1	0.916
SuT	1	0.802
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			旋转平方和载入a
	合计	方差的 %	累积 %	合计	方差的 %	累积 %	合计
1	4.749	79.15	79.15	4.749	79.15	79.15	4.389
2	0.467	7.776	86.926	0.467	7.776	86.926	3.753
3	0.34	5.666	92.592
4	0.211	3.523	96.115
5	0.153	2.549	98.664
6	0.08	1.336	100
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
SuS	0.953	-0.087
GS	0.895	0.171
SuT	0.894	0.052
StT	0.88	-0.353
StS	0.873	-0.248
GT	0.838	0.491
提取方法 :主成份。a
a. 已提取了 2 个成份。
模式矩阵a
	成份
	1	2
StT	1.026	-0.116
StS	0.892	0.021
SuS	0.749	0.27
SuT	0.539	0.432
GT	-0.036	0.996
GS	0.395	0.591
提取方法  :主成份。
旋转法 :具有 Kaiser 标准化的斜交旋转法。a
a. 旋转在 8 次迭代后收敛。

结构矩阵
	成份
	1	2
StT	0.945	0.601
SuS	0.938	0.793
StS	0.907	0.645
SuT	0.84	0.808
GT	0.66	0.971
GS	0.808	0.867
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
1	1	0.699
2	0.699	1
提取方法  :主成份。
旋转法 :具有 Kaiser 标准化的斜交旋转法。

不限定因子的结果：仅提取1个共同因素

KMO 和 Bartlett 的检验
取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。		0.863
Bartlett 的球形度检验	近似卡方	774.686
	df	15
	Sig.	0
公因子方差
	初始	提取
GS	1	0.802
GT	1	0.703
StS	1	0.761
StT	1	0.775
SuS	1	0.909
SuT	1	0.799
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	79.15	79.15	4.749	79.15	79.15
2	0.467	7.776	86.926
3	0.34	5.666	92.592
4	0.211	3.523	96.115
5	0.153	2.549	98.664
6	0.08	1.336	100
提取方法：主成份分析。
成份矩阵a
	成份
	1
SuS	0.953
GS	0.895
SuT	0.894
StT	0.88
StS	0.873
GT	0.838
提取方法 :主成份。a
a. 已提取了 1 个成份。
旋转成份矩阵a
a. 只抽取了一个成份。无法旋转此解。

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

另外有一个疑问，自由抽取、限定抽取2个因素和限定3个因素，KMO值、χ2值及P值都是一样的，这样对吗？我看到好多文献里面，限定条件变了，这几个值都会有变动，不知道是不是自己操作上出了错误。