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雷达卡
解释的总方差
初始特征值 提取平方和载入 旋转平方和载入
成份 合计 方差的 % 累积 % 合计 方差的 % 累积 % 合计 方差的 % 累积 %
1 8.448 44.465 44.465 8.448 44.465 44.465 3.230 17.001 17.001
2 1.587 8.352 52.817 1.587 8.352 52.817 3.168 16.676 33.677
3 1.232 6.483 59.300 1.232 6.483 59.300 2.876 15.137 48.814
4 1.100 5.790 65.090 1.100 5.790 65.090 2.231 11.740 60.554
5 1.019 5.366 70.456 1.019 5.366 70.456 1.881 9.902 70.456
6 .788 4.147 74.603
7 .696 3.664 78.267
8 .636 3.349 81.616
9 .552 2.904 84.519
10 .439 2.311 86.831
11 .410 2.156 88.987
12 .408 2.150 91.137
13 .314 1.653 92.790
14 .287 1.508 94.298
15 .266 1.400 95.698
16 .253 1.331 97.028
17 .226 1.189 98.217
18 .181 .954 99.171
19 .157 .829 100.000
提取方法：主成份分析。
这是第一次用175个样本做的预调研部分，之后收集450份样本后，检查效果很不理想，想问问怎么整?
解释的总方差
初始特征值 提取平方和载入 旋转平方和载入
成份 合计 方差的 % 累积 % 合计 方差的 % 累积 % 合计 方差的 % 累积 %
1 8.093 42.595 42.595 8.093 42.595 42.595 4.479 23.574 23.574
2 1.434 7.547 50.142 1.434 7.547 50.142 3.095 16.292 39.865
3 1.198 6.304 56.446 1.198 6.304 56.446 2.203 11.597 51.463
4 1.069 5.627 62.073 1.069 5.627 62.073 2.016 10.611 62.073
5 .894 4.704 66.777
6 .792 4.167 70.945
7 .706 3.718 74.663
8 .639 3.365 78.027
9 .575 3.027 81.054
10 .531 2.794 83.849
11 .461 2.426 86.275
12 .423 2.225 88.500
13 .406 2.139 90.639
14 .378 1.988 92.626
15 .325 1.708 94.335
16 .300 1.581 95.916
17 .282 1.484 97.399
18 .261 1.371 98.771
19 .234 1.229 100.000
提取方法：主成份分析。
京公网安备 11010802022788号
