因素分析敘述性統計量

統計。 單變數分析包括每一個變數的平均數、標準差，以及有效觀察值的個數。「未轉軸之統計量」會顯示初始的共同性、特徵值、已知變異數百分比。

相關性矩陣。 可使用的選項包括：係數、顯著性水準、行列式、KMO 和 Bartlett 的球形檢定、反矩陣、重製，和逆映像。

KMO 和 Bartlett 的球形檢定。檢定變數間偏相關是否較小的 Kaiser-Meyer-Olkin 取樣恰當性量數。 Bartlett 球形檢定會檢定相關性矩陣是否為恆等式矩陣，其會指出因素模型是否不當。
重新產生。因素統計量中的估計相關性矩陣。也會顯示殘差（估計相關性與觀察相關性之間的差異）。
反映像。逆映像相關性矩陣包含偏相關係數的負數，而逆映像共變異數矩陣則包含偏共變異數的負數。在較佳的因素模式中，大多數位於對角線外的元素皆較小。在逆映像相關性矩陣的對角線上，會顯示變數取樣恰當性的量數。

若要指定敘述性統計量和相關係數

本功能需要 Statistics Base 選項。