因子分析

载荷和公因子方差 - 已排序且旋转的

  

已排序的旋转表包含的内容与旋转解决方案的内容相同。由于因子载荷按大小来排序，因此它们在已排序的旋转表中更易读取。

Minitab 对任何因子均按最大绝对载荷来排序。Minitab 对载荷排序的结果是所有因子的高载荷都形成一条对角线，从而使载荷更易读取。

输出示例

 

旋转后已排序的载荷和公因子方差
 
变量         因子1   因子2   因子3   因子4   因子5  公因子方差
成绩单       0.815   0.191   0.206   0.167  -0.135       0.789
潜能         0.785   0.268   0.186   0.126  -0.355       0.864
经验         0.694   0.196  -0.048   0.290  -0.199       0.646
自信心       0.216   0.877   0.166   0.090  -0.162       0.878
受欢迎度     0.173   0.703   0.247   0.182  -0.248       0.680
相貌         0.283   0.644   0.317   0.213  -0.047       0.643
组织能力     0.097   0.315   0.864   0.070  -0.255       0.925
沟通         0.139   0.242   0.815   0.235  -0.197       0.835
简历         0.267   0.297   0.104   0.899  -0.100       0.989
信件         0.184   0.073   0.193   0.805  -0.208       0.768
适合工作     0.372   0.228   0.231   0.210  -0.810       0.943
适合公司     0.300   0.216   0.376   0.207  -0.729       0.853
 
方差        2.2803  2.1752  1.9204  1.8175  1.6177      9.8111
方差贡献率   0.190   0.181   0.160   0.151   0.135       0.818
                                                            

解释

对于求职人员数据，可以轻松查看加载到每个因子的变量：

·    成绩单 (0.815)、经验 (0.694) 和潜能 (0.785) 在因子 1 上具有较大的正载荷，因此将此因子标记为“资格”。

·    相貌 (0.644)、受欢迎度 (0.703) 和自信心 (0.877) 在因子 2 上具有较大的正载荷，因此将此因子标记为“个人才能”。

·    沟通 (0.815) 和组织能力 (0.864) 在因子 3 上具有较大的正载荷，因此将此因子标记为“工作技能”。

·    信件 (0.805) 和简历 (0.899) 在因子 4 上具有较大的正载荷，因此将此因子标记为“写作技能”。

·    适合公司 (-0.729) 和适合工作 (-0.810) 在因子 5 上具有较大的负载荷，因此将此因子标记为“公司和工作合适度”。

 

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