《表1 旋转成分矩阵：流动党员社区参与及其行为选择差异性研究——基于多元回归模型的分析》

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《流动党员社区参与及其行为选择差异性研究——基于多元回归模型的分析》

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为更加有针对性地找出影响流动党员社区参与行为表现的有效因素，有必要对该有效样本数据进行进一步精细化处理与挖掘。我们采用的主成分分析（PCA），是利用SVD分解对数据进行降维处理，能有效解决其问卷问题信息零散化、碎片化的问题。该方法不仅能帮助我们寻找到影响流动党员社区参与要素的合理化分类，也能帮助我们寻找出问卷中携带大量信息的问题，以便确定有效样本中的主成分，为发现导致流动党员社区不稳定性参与的主要原因服务。基于此，我们首先对该样本成分矩阵进行了因子旋转，其结果如下表1: