旋转载荷平方和累积部分的总计是特征值，方差百分比是方差贡献率，这两个值越大代表每个因子的代表性越大。
累积代表所有因子的总体代表程度。
探索性因子分析法是一项用来找出多元观测变量的本质结构、并进行处理降维的技术。
因而EFA能够将具有错综复杂关系的变量综合为少数几个核心因子。
对于主因子分析法来说，不存在异常值、等距值、线形值、多变量常态分配以及正交性等情况。
计算应用：统计软件（如SPSS统计软件或SAS统计软件）来进行数据分析。
小编还为您整理了以下内容，可能对您也有帮助：
实验目的
学会使用SPSS的简单操作，掌握主成分与因子分析。实验要求
使用SPSS。实验内容 实验步骤
（1）主成分分析，分析示例——对30个省市自治区经济基本情况的八项指标进行分析，详情见factorl.sav文件。
SPSS操作，点击【分析】→【降维】→【因子】，在打开的【因子分析】对话框中，把x1~x8都选入【变量】中，点击【描述】，勾选【系数】，点击【继续】，单击【确定】。
SPSS在调用因子分析的过程中，首先会对原始变量进行标准化，因此以后的输出结果中通常情况下都是指标准化后的变量。
在结果输出中会涉及一些因子分析的内容，因此这里只给出与主成分分析有关的部分如下：
相关性矩阵 | |||||||||
GDP | 居民消费水平 | 固定资产投资 | 职工平均工资 | 货物周转量 | 居民消费价格指数 | 商品价格指数 | 工业总产值 | ||
相关性 | GDP | 1.000 | .267 | .951 | .187 | .617 | -.273 | -.264 | .874 |
居民消费水平 | .267 | 1.000 | .426 | .716 | -.151 | -.235 | -.593 | .363 | |
固定资产投资 | .951 | .426 | 1.000 | .396 | .431 | -.280 | -.359 | .792 | |
职工平均工资 | .187 | .716 | .396 | 1.000 | -.357 | -.145 | -.543 | .099 | |
货物周转量 | .617 | -.151 | .431 | -.357 | 1.000 | -.253 | .022 | .659 | |
居民消费价格指数 | -.273 | -.235 | -.280 | -.145 | -.253 | 1.000 | .763 | -.125 | |
商品价格指数 | -.264 | -.593 | -.359 | -.543 | .022 | .763 | 1.000 | -.192 | |
工业总产值 | .874 | .363 | .792 | .099 | .659 | -.125 | -.192 | 1.000 | |
上表为8个原始变量之间的相关系数矩阵，可见许多变量之间直接的相关性比较强，的确存在信息上的重叠。
总方差解释 | ||||||
成分 | 初始特征值 | 提取载荷平方和 | ||||
总计 | 方差百分比 | 累积 % | 总计 | 方差百分比 | 累积 % | |
1 | 3.754 | 46.924 | 46.924 | 3.754 | 46.924 | 46.924 |
2 | 2.203 | 27.532 | 74.456 | 2.203 | 27.532 | 74.456 |
3 | 1.208 | 15.096 | 89.551 | 1.208 | 15.096 | 89.551 |
4 | .403 | 5.042 | 94.593 | |||
5 | .214 | 2.673 | 97.266 | |||
6 | .138 | 1.722 | 98.988 | |||
7 | .066 | .829 | 99.817 | |||
8 | .015 | .183 | 100.000 | |||
提取方法：主成分分析法。 | ||||||
上表给出的是各成分的方差贡献率，由此可知，只有前3个特征根大于1，因此SPSS只提取了前3个主成分。
前3个主成分的方差贡献率达到89.515%，因此选前3个主成分已足够描述经济发展的水平。
成分矩阵a | |||
成分 | |||
1 | 2 | 3 | |
GDP | .884 | .385 | .120 |
居民消费水平 | .606 | -.596 | .277 |
固定资产投资 | .911 | .163 | .213 |
职工平均工资 | .465 | -.725 | .362 |
货物周转量 | .486 | .737 | -.279 |
居民消费价格指数 | -.510 | .257 | .794 |
商品价格指数 | -.621 | .596 | .433 |
工业总产值 | .822 | .429 | .210 |
提取方法：主成分分析法。 | |||
a. 提取了 3 个成分。 | |||
上表为主成分系数矩阵，可以说明各主成分在各变量上的载荷，从而得出各主成分的表达式，注意表达式中各变量已经不是原始变量，而是标准化变量。
由于各自变量已经标准化了，因此以上3个主成分的均数均为0。
在第1主成分的表达式中，X1，X2，X3，X8的系数较大，可以看成是反映GDP、固定资产投资、居民消费水平和工业总产值的综合指标。
在第2主成分中，X4和X5的系数较大，可以看成反映的是职工平均工资和货物周转量的综合指标。
在第3主成分中，X6的系数较大，可以看成反映居民消费价格指数方面的综合指标。
代码：
1 FACTOR 2 /VARIABLES x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 3 /MISSING LISTWISE 4 /ANALYSIS x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 5 /PRINT INITIAL SIG EXTRACTION ROTATION 6 /CRITERIA MINEIGEN(1) ITERATE(25) 7 /EXTRACTION PC 8 /CRITERIA ITERATE(25) 9 /ROTATION VARIMAX10 /METHOD=CORRELATION.旋转载荷平方和累积是指在一个系统或结构中，通过对旋转载荷进行测量或计算后，将每个载荷值的平方进行累加得到的总和。这个平方和累积的值通常用于评估系统或结构的稳定性和承载能力。通过累积平方和，我们可以了解在系统运行或受载时旋转载荷的总体影响。这个概念常常在工程、物理学和相关领域中使用，用于分析和设计各种机械、结构或电子设备的可靠性和耐久性。旋转载荷平方和累积多少合适
百分之70。旋转载荷平方和可以帮助和确定机器的承载能力和寿命，旋转载荷平方和控制在百分之70最合适，当旋转载荷平方和累积大于百分之70或积累过多时，会导致机械设备所受的载荷超过其承载能力，使机械设备发生故障或损坏，当旋转载荷平方和累积过少时，会导测量物体载荷以及方向判断错误，因此旋转载荷平方和积累在百分之70最合适。
旋转平方和载入累积怎么算
旋转体表面积积分公式：dS=2π*∫f(x)*√[1+f'(x)^2]dx，一条平面曲线绕着它所在的平面内的一条定直线旋转所形成的曲面叫作旋转面；该定直线叫做旋转体的轴；封闭的旋转面围成的几何体叫作旋转体。比如等腰三角形绕过底边上的高的直线旋转一周构成的图形性就是一个旋转体圆锥，还有圆柱、圆台、球等都是旋转体。旋转轴是旋转对称动作据以进行的几何直线。
提取载荷平方和是什么意思
提取载荷平方和是指从一组数据中提取出各个数据乘以自身后的和。载荷平方和一般用于因子分析等数据分析方法中，可以用来评估某个因素对于一组变量的影响程度。在因子分析中，常常需要计算载荷平方和来确定某个因子的方差贡献率，以及该因子对于总方差的解释程度。
提取载荷平方和是什么意思
提取载荷平方和通常是指在进行因子分析、结构方程模型等多变量统计分析时，对每个变量的载荷（loadings）进行平方和的提取和计算。载荷是指在因子分析或结构方程模型中，每个变量与因子或潜在变量之间的关系系数，载荷平方和则是指每个变量的载荷值平方的总和。
载荷平方和常常用于衡量变量对因子或潜在变量的解释程度，即变量与因子之间的关系程度。在因子分析中，载荷平方和越大，说明变量与因子之间的关系越紧密，变量对因子的解释程度越高；在结构方程模型中，载荷平方和越大，说明变量对潜在变量的解释程度越高，潜在变量对观测变量的解释程度也越高。因此，载荷平方和是一种重要的数据指标，用于评估变量和因子或潜在变量的关系程度。
载荷平方和累积50可以吗
屋面荷载每平方米50公斤的房间可以住人吗？
根据《建筑结构荷载规范》3.1.1 建筑结构的荷载可分为下列三类：
永久荷载，包括结构自重、土压力、预应力等。
可变荷载，包括楼面活荷载、屋面活荷载和积灰荷载、吊车荷载、风荷载、雪荷载、温度作用等。
偶然荷载，包括爆炸力、撞击力等
恒载都按实际计算，区别只在于活荷载，上人2.0kN/㎡，不上人取0.5kN/㎡。
1.0kN/㎡=102kg/㎡，上人2.0kN/㎡=200kg/㎡，不上人取0.5kN/㎡=50kg/㎡
由此可见屋面荷载每平方米50kg，这个值是平摊着来算的，就安每平米50kg来计算，10平米就是500kg，局部的集中作用可以平摊到整块板（梁柱所划分的区隔）上去计算。不会因为你在0.1平米的地方有一个超过50kg的人或物就超过其荷载而破坏了的。
你真的要计算的话，就算一算整个房间里面的人或物总重除一下总面积，不超过50kg/㎡就可以了！换句话就是10平米的房间只要里面的人和物别超过500kg就算安全的！
另外设计计算的时候也是有放大系数的，不会因为你超了一点就破坏了！这下你知道了吗？这个也是我自己的一些看法！大家有不同意见，欢迎大家一起在评论区留言讨论！
赞
怎么用SPSS软件得到旋转平方载荷的总和
用spss得到因子分析下旋转载荷平方和：
“分析”- “降维”-“因子分析“ - ”选择变量“ - 根据情况选择需要的，其中只要在“旋转”项下选择一种合适的方法，“确定”后输出的 “解释的总方差”一表中，就会出现“旋转平方和载入”即为“旋转在和平方和”。
提取载荷平方和方差百分比能超过40%吗
SPSS主成分与因⼦分析
实验⽬的
学会使⽤SPSS的简单操作，掌握主成分与因⼦分析。
实验要求
使⽤SPSS。
实验内容
实验步骤
（1）主成分分析，分析⽰例——对30个省市⾃治区经济基本情况的⼋项指标进⾏分析，详情见factorl.sav⽂件。SPSS操作，点击【分析】→【降维】→【因⼦】，在打开的【因⼦分析】对话框中，把x1~x8都选⼊【变量】中，点击【描述】，勾选【系数】，点击【继续】，单击【确定】。
SPSS在调⽤因⼦分析的过程中，⾸先会对原始变量进⾏标准化，因此以后的输出结果中通常情况下都是指标准化后的变量。在结果输出中会涉及⼀些因⼦分析的内容，因此这⾥只给出与主成分分析有关的部分如下：
相关性矩阵
GDP 居民消费
⽔平
固定资产
投资
职⼯平均
⼯资
货物周转
量
居民消费价
格指数
商品价格
指数
⼯业总产
值
相关性GDP 1.000.267.951.187.617-.273-.264.874居民消费⽔平.267 1.000.426.716-.151-.235-.593.363固定资产投资.951.426 1.000.396.431-.280-.359.792职⼯平均⼯资.187.716.396 1.000-.357-.145-.543.099货物周转量.617-.151.431-.357 1.000-.253.022.659居民消费价格
指数
-.273-.235-.280-.145-.253 1.000.763-.125商品价格指数-.264-.593-.359-.543.022.763 1.000-.192⼯业总产值.874.363.792.099.659-.125-.192 1.000
上表为8个原始变量之间的相关系数矩阵，可见许多变量之间直接的相关性⽐较强，的确存在信息上的重叠。
总⽅差解释
成分
初始特征值提取载荷平⽅和
总计⽅差百分⽐累积 %总计⽅差百分⽐累积 %
1 3.75446.92446.924 3.75446.92446.924
2 2.20327.53274.456 2.20327.53274.456
3 1.20815.09689.551 1.20815.09689.551
4.403
5.04294.593
5.214 2.67397.266
6.138 1.72298.988
7.066.82999.817
8.015.183100.000
提取⽅法：主成分分析法。
上表给出的是各成分的⽅差贡献率，由此可知，只有前3个特征根⼤于1，因此SPSS只提取了前3个主成分。前3个主成分的⽅差贡献率达到89.515%，因此选前3个主成分已⾜够描述经济发展的⽔平。
成分矩阵a
成分
123
GDP.884.385.120
居民消费⽔平.606-.596.277
固定资产投资.911.163.213
固定资产投资.911.163.213
职⼯平均⼯资.465-.725.362
货物周转量.486.737-.279
居民消费价格指数-.510.257.794
商品价格指数-.621.596.433
⼯业总产值.822.429.210
提取⽅法：主成分分析法。
a. 提取了 3 个成分。
上表为主成分系数矩阵，可以说明各主成分在各变量上的载荷，从⽽得出各主成分的表达式，注意表达式中各变量已经不是原始变量，⽽是标准化变量。
由于各⾃变量已经标准化了，因此以上3个主成分的均数均为0。在第1主成分的表达式中，X1,X2,X3,X8的系数较⼤，可以看成是反
映GDP、固定资产投资、居民消费⽔平和⼯业总产值的综合指标。在第2主成分中，X4和X5的系数较⼤，可以看成反映的是职⼯平均⼯资和货物周转量的综合指标。在第3主成分中，X6的系数较⼤，可以看成反映居民消费价格指数⽅⾯的综合指标。
代码：

1 FACTOR
2 /VARIABLES x1 x2 x
3 x
4 x
5 x
6 x
7 x8
3 /MISSING LISTWISE
4 /ANALYSIS x1 x2 x3 x4 x
5 x
6 x
7 x8
5 /PRINT INITIAL SIG EXTRACTION ROTATION
6 /CRITERIA MINEIGEN(1) ITERATE(25)
7 /EXTRACTION PC
8 /CRITERIA ITERATE(25)
9 /ROTATION VARIMAX
10 /METHOD=CORRELATION.
主成分
（2）因⼦分析，在前⾯已经对全国30个省市⾃治区的经济发展状况进⾏了主成分分析，最终结果并不是⼗分明确，现在采⽤因⼦分析法进⾏分析。SPSS操作如下，【分析】→【降维】→【因⼦】，在打开的【因⼦分析】的对话框中，把x1~x8选⼊变量。打开【描述】⼦对话框，勾选【KMO和巴特利特球形度检验】→【继续】。打开【提取】，勾选【碎⽯图】→【继续】。打开【得分】，勾选【显⽰因⼦得分矩阵】→【继续】。单击【确定】。
KOM和球形Bartlett检验⽤于因⼦分析到适⽤性检验，KOM检验变量间的偏相关是否较⼩，Bartlett球形检验是判断相关阵是否是单位阵。
KMO 和巴特利特检验
KMO 取样适切性量数。.620
巴特利特球形度检验近似卡⽅231.285
⾃由度28
显著性.000
由Bartlett检验可以看出，应拒绝各变量独⽴的假设，即变量间具有较强的相关性。但是KOM统计量为0.620⼩于0.7，说明各变量间信息的重叠程度不是很⾼，有可能做出的因⼦分析模型不是很完善，但还是值得尝试。
公因⼦⽅差
初始提取
GDP 1.000.945
居民消费⽔平 1.000.799
固定资产投资 1.000.902
职⼯平均⼯资 1.000.873
货物周转量 1.000.857
居民消费价格指数 1.000.957
居民消费价格指数 1.000.957
商品价格指数 1.000.928
⼯业总产值 1.000.904
提取⽅法：主成分分析法。
⼏乎所有变量共同度都在80%以上，因此提取出的这⼏个公因⼦对各变量到解释能⼒是较强的。
碎⽯图⽤于显⽰各因⼦的重要程度，它将因⼦按特征根从⼤到⼩排列。前3个因⼦的散点位于陡坡上，⽽后5个因⼦散点形成了平台，且特征根均⼩于1，因此最多考虑前3个公因⼦即可。
成分矩阵a
成分
123
GDP.884.385.120
居民消费⽔平.606-.596.277
固定资产投资.911.163.213
职⼯平均⼯资.465-.725.362
货物周转量.486.737-.279
居民消费价格指数-.510.257.794
商品价格指数-.621.596.433
⼯业总产值.822.429.210
提取⽅法：主成分分析法。
a. 提取了 3 个成分。
在（1）⽤作各主成分系数。
总⽅差解释
成分
初始特征值提取载荷平⽅和旋转载荷平⽅和
总计⽅差百分⽐累积 %总计⽅差百分⽐累积 %总计⽅差百分⽐累积 %
1 3.75446.92446.924 3.75446.92446.924 3.20740.09240.092
2 2.20327.53274.456 2.20327.53274.456 2.21727.70867.800
3 1.20815.09689.551 1.20815.09689.551 1.74021.75289.551
4.403
5.04294.593
5.214 2.67397.266
6.138 1.72298.988
7.066.82999.817
8.015.183100.000
提取⽅法：主成分分析法。
前3个因⼦的⽅差贡献率仍为89.55%，和旋转前完全相同，因此选前3个因⼦⾜够描述经济发展的⽔平。
成分得分系数矩阵
成分得分系数矩阵
成分
123
GDP.306.011.047
居民消费⽔平.025.387.040
固定资产投资.270.129.075
职⼯平均⼯资-.025.451.096
货物周转量.248-.319-.139
居民消费价格指数.070.180.653
商品价格指数.077-.098.462
⼯业总产值.317.026.123
提取⽅法：主成分分析法。
旋转⽅法：凯撒正态化最⼤⽅差法。
写出各公因⼦的表达式，

1 FACTOR
2 /VARIABLES x1 x2 x
3 x
4 x
5 x
6 x
7 x8
3 /MISSING LISTWISE
4 /ANALYSIS x1 x2 x3 x4 x
5 x
6 x
7 x8
5 /PRINT INITIAL KMO EXTRACTION ROTATION FSCORE
6 /PLOT EIGEN
7 /CRITERIA MINEIGEN(1) ITERATE(25)
8 /EXTRACTION PC
9 /CRITERIA ITERATE(25)
10 /ROTATION VARIMAX
11 /METHOD=CORRELATION.
因⼦
⼩结
当特殊因⼦变差贡献率为0时，主成分分析和因⼦分析完全等价。因此当因⼦模型成⽴，⽽且当因⼦模型成⽴，⽽且特殊因⼦变差贡献很⼩时，可以期待⼆者得到相同结果，⽽当特殊因⼦贡献较⼤时，因⼦分析把公因⼦和特殊因⼦严格区分开，⽽主成分分析则把这些因⼦不加区别地混在⼀起作为主成分保留或舍弃，此时⼆者在结果上存在明显不同。
如果不需要仔细研究变量的内部结构，只需要进⾏综合评价，使⽤主成分显然更加简单，同时不需要考虑数据阵的结构形式问题。如果要考察变量的内部结构，则因⼦分析法显然更合适，通过因⼦旋转可以得到的公因⼦更容易解释。同时，因⼦分析在进⾏综合评价时，可以通过适⽤性检验检验变量组的设置是否合理。
￥
5.9
百度文库VIP限时优惠现在开通,立享6亿+VIP内容
立即获取
SPSS主成分与因子分析
SPSS主成分与因⼦分析
实验⽬的
学会使⽤SPSS的简单操作，掌握主成分与因⼦分析。
实验要求
使⽤SPSS。
实验内容
第 1 页
实验步骤
（1）主成分分析，分析⽰例——对30个省市⾃治区经济基本情况的⼋项指标进⾏分析，详情见factorl.sav⽂件。SPSS操作，点击【分析】→【降维】→【因⼦】，在打开的【因⼦分析】对话框中，把x1~x8都选⼊【变量】中，点击【描述】，勾选【系数】，点击【继续】，单击【确定】。
什么是因子旋转和因子载荷？
因子载荷 aij 的统计意义就是第i个变量与第 j 个公共因子的相关系数即表示 Xi 依赖 Fj 的份量（比重）。
为使因子分析法求出因子载荷阵结构简化，便于对主因子进行专业上解释，常对因子载荷阵施行变换或称因子旋转。追问好！决定就是你了兄弟！再加五分，能不能说的更通俗化一点或者举个简单点的例子？谢谢啦！（我是小白，刚接触此道，怕理解有误^_^）
追答因子载荷 aij 的统计意义就是第i个变量与第 j 个公共因子的相关系数即表示 Xi 依赖 Fj 的份量（比重）。统计学术语称作权，心理学家将它叫做载荷，即表示第 i 个变量在第 j 个公共因子上的负荷，它反映了第 i 个变量在第 j 个公共因子上的相对重要性。
关于旋转因子，很简单。你想，如果在一个二维坐标里面散点很多，不太能用两个坐标轴表示出那些散点的特征，这个时候，把两个坐标轴之间的夹角进行旋转变化，变化之后可以发现，原来是一个被泼在地面上毫无规律形状的水渍现在突然成椭圆形的，是不是好神奇啊。哈哈，对，现在就可以用两个坐标轴很好的表示这个椭圆的特征啦（长轴长，短轴长、、、、、、）。————嗯，这就是因子旋转最直观的理解。
用spss软件做的因子分析得到的结论都是什么意思
KMO 和 Bartlett 的检验是为了检验是否适合做因子分析，一般来说KMO的值越接近于1越好，大于0.5的话适合做因子分析，你的KMO值是0.674大于0.5。Bartlett 的检验主要看Sig.越小越好，你的接近于0.由此可以得出，你的数据适合做因子分析。
第二个表是提取了两个个公因子来替代原来的8个原始变量，这两个因子的方差贡献率是78.604%，也就是说这两个公因子能够解释原来8个原始变量所包含信息的78.604%。
第三个表是旋转因子载荷，是为了方便对提取的两个公因子命名，旋转后，第一个因子在X1上的载荷最大，第二个因子在X2与X7上载荷最大，你可以根据X1,X2，X7的含义来对这两个因子命名。
第四个表是为了计算因子得分。比如第一个因子F1=X1*0.7+X2*0.101+X3*0.217+X4*0.236.....+X8*0.241，xi到X8这8个原始变量的值的大小你是知道的，带进去就可以求出这两个因子的分数。
纯手打，希望能帮助到您，呵呵！
轴承固定的外圈载荷，旋转的外圈载荷，摆动载荷怎么区分？能帮我举几个例子说明一下么？
固定的外圈载荷，你可以认为是外圈固定，内圈旋转的工况，负荷对于外圈位置是固定的，比如一般的电机轴承
旋转的外圈载荷，当外圈旋转时负荷区对于外圈是变动的，比如卷扬机卷绳轮部的轴承
摆动载荷 可以轴承往复运转（或者叫正反向运转）追问摆动载荷还是不太明白 是轴向反复受两个方向力的意思么？
追答可以认为选择轴做钟摆运行，所以负荷区所受负荷时是往复的。和单方向选择产生的疲劳效果是不一样的，更容易疲劳失效。
