《表3 正交旋转因子载荷及各因子方差贡献率》

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《土壤地球化学测量在南秦岭夏家店金矿刘家峡测区的应用》

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因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术，将多个变量最终用少数因子来代替，通过降维的方式达到将复杂问题简单化的目的。我们将其应用于地质领域，就可以用来反映地质现象的内在共生关系。提取公共因子并确定元素组合是获取地质地球化学信息有效方法和手段（时艳香等，2004；董庆吉，2008；杨永春，2017）。对原始数据进行因子分析之前，我们首先对其进行Bartlett球度和KMO检验（表2），KMO统计量是用于比较变量间简单相关系数和偏相关系数的一个指标，其取值在0～1之间，KMO越接近1，越适合作因子分析（薛薇，2001）。经计算发现实验数据KMO度量为0.719，接近于1，表示适合进行因子分析。Sig显著性水平为0.000，小于0.001，拒绝假设其相关系数矩阵为单位矩阵，代表各元素具有相关关系，同样表示其适合进行因子分析。进而笔者对测区各元素数据进行了因子分析（表3），得到的成分矩阵结果中不同主因子中的元素载荷较接近，不易区分。在因子分析中正交旋转因子较初始因子的载荷矩阵更具可解释性（赵少卿等，2012），因而进一步对成分矩阵进行正交旋转，7次迭代后矩阵收敛，本文选取正交旋转成分矩阵来对区内元素的共生组合关系及成晕过程进行讨论。