因子分析的累计贡献率是什么意思 累计贡献率是因子分析中抽取出的因子特征值之和百和所有因子特征值之和（该值等于因子分析中的变量度数）的比值。可以将其意义理解为抽取出的因子变异对所有变量变异的解释力，也可以理解为抽取出的因子对所有变量的代表性回，很显然代表性高一些好，因为因子分析的目的就是化简变量，用尽量少的因子代表尽量多的变量，使变量的意义答更加明确。
一共八个变量，因子分析的时候，累计贡献率如下所示，到底应该取几个因子进行分析呢？ 一般累计贡献率达到85%以上就可以了，也就是取5个.
什么是公因子方差 公因子方差2113是几个公因子方差的5261累计贡献率，累计贡献率越高，说4102明提取的这几个1653公因子对于原始变量的代表性或者说解释率越高，整体的效果就越好。累计贡献率越低，说明提取的公因子的代表性或者说解释率越差，效果就越差。这个没有统一的标准，有的分析中，50%就可以接受，有的分析中，达到80%才可以接受等。扩展资料：公因子是能同时整除几个整数的整数，例如4和6的所有公因子为1，2，-1，-2，公因子都是以相反数形式成对出现的，所以一般研究正因子就够了，所以4和6的公因子为1，2。设a，b是两个整数，若c是整数，且c整除a，则c称为a的一个因子（或约数），a的所有约数组成一个非空集合（设为A），b的所有因子组成集合B。设有一个p维观测随机向量X，因子分析模型将X表示为m个不能观测的随机变量(公共因子)Fi和p个误差项εi(称为特殊因子)的线性组合Xp×1=μp×1+Lp×mFm×p+εp×1其中μp×1是X的均值向量。参考资料来源：-因子方差参考资料来源：-公因子
