因子分析：描述

统计。 单变量描述包含每个变量的平均值、标准偏差和有效个案数。初始解显示初始公因子方差、特征值和已解释方差的百分比。

相关矩阵。 可用选项为系数、显著性水平、行列式、KMO 和 Bartlett 球形度检验、逆、再生和反映像。

KMO 和 Bartlett 球形度检验。取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量检验变量之间的偏相关性是否较小。 Bartlett 的球形度检验可检验相关性矩阵是否为恒等矩阵，该检验可以指示因子模型不适当。
再生。从因子解估计的相关性矩阵。还显示残差（估计相关性和观察相关性之间的差分）。
反映象。反映像相关性矩阵包含偏相关系数的相反数，而反映像协方差矩阵包含偏协方差的相反数。在一个好的因子模型中，大部分非对角线的元素将会很小。变量的取样充分性度量显示在反映像相关性矩阵的对角线上。

指定描述统计和相关系数

此功能需要 Statistics Base 选项。