2015-05-14
588
| Начальные | Извлеченные | |
| S_1 | 1,000 | ,648 |
| S_2 | 1,000 | ,498 |
| S_3 | 1,000 | ,635 |
| S_4 | 1,000 | ,451 |
| S_5 | 1,000 | ,747 |
| S_6 | 1,000 | ,584 |
| S_7 | 1,000 | ,571 |
| S_8 | 1,000 | ,602 |
| S_9 | 1,000 | ,312 |
| S_10 | 1,000 | ,542 |
| S_11 | 1,000 | ,254 |
| S_12 | 1,000 | ,694 |
| S_13 | 1,000 | ,698 |
| S_14 | 1,000 | ,722 |
| S_15 | 1,000 | ,549 |
Метод выделения: Анализ главных компонент.
По умолчанию в процедуре факторного анализа каждая переменная имеет единичное значение общности. Этот показатель равен доле дисперсии переменной, обусловленной совокупным влиянием факторов. Общность можно сравнить с множественным коэффициентом корреляции R, принимающим значение 0 в случае, если факторы не влияют на переменную, и значение 1 в случае, если дисперсия переменной целиком определяется выделяемыми факторами. Перед началом извлечения факторов величина общности, равная 1 установлена по умолчанию для всех переменных, участвующих в факторном анализе.
Рассмотрим теперь таблицу Полная объясненная дисперсия.
