公因子方差是各个变量之间都有所相关的共同度量。公因子方差分析是多元统计分析方法之一，主要用于研究变量之间的共性和个性。具体而言，公因子方差能够反映一组变量中因为某些原因导致它们之间共同变化的程度，而这些原因通常包括隐含因素或共同因素。在数据分析中，公因子方差常常用来描述变量之间的相关性和结构，以及分解总方差的结构成分。因此，公因子方差分析不仅能够深入了解变量之间的关系，也具有很强的应用价值。
问公因子方差是什么意思
问题描述：
公因子方差表说明了什么
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公因子方差是几个公因子方差的累计贡献率
累计贡献率越高,说明提取的这几个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。
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