《表4 因子特征值和方差贡献表》

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《基于感性工学的女西服魅力因素探讨》

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根据以上的感性形容词数据，通过Spss 25软件进行因子分析得到碎石图，如图2所示，说明此问卷数据用因子分析是合适的。在主成分分析法解释的总方差量表中（总体方差是一组资料中个数值与其算术平均数离差的平方和的平均数），各成分方差百分比的大小体现了与之对应的感性形容词汇和主成分之间的权重关系，见表4。可知因子1特征值最高为5.077，所占方差百分比为63.457%，最能解释原有变量，第2个因子解释原有变量的贡献较小，特征值为1.364，方差百分比为17.059%，第3个最小，特征值为0.768，方差百分比9.595%。为保证评价的准确性，选取特征值大于1的成分作为主因子，即成分1和成分2，累计贡献率为80.515%，因子的解释损失不大，分析可以采用[11]。