总方差解释

将显示初始解，抽取的组件和旋转的组件所解释的方差。此表的第一部分显示了初始特征值。

总计列给出了每个组件所解释的原始变量中的特征值或方差量。方差百分比列给出了每个成分所占方差与所有变量中总方差的比率 (以百分比表示)。累积百分比列给出前 n 个组件所占的方差百分比。例如，第二个组件的累积百分比是第一个组件和第二个组件的方差百分比总和。

对于初始解法，有与变量一样多的成分，在相关性分析中，特征值的总和等于成分的数量。您已请求抽取大于 1 的特征值，因此前三个主要组件构成抽取的解。

表的第二部分显示了抽取的组件。它们解释了原始十个变量中近 88% 的可变性，因此您可以通过使用这些组件来显着降低数据集的复杂性，只有 12% 的信息丢失。

旋转保持由抽取的组件解释的累积变化百分比，但该变化现在更均匀地分布在组件上。各个总数的巨大变化表明，旋转的成分矩阵将比未旋转的矩阵更容易解释。