《表1 公因子特征值与方差贡献率》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
如表1所示，提取前4个主因子，方差贡献率累计达91.787%，超过了85%的要求，说明提取的主因子对总体有较强的解释力，原有信息丢失的较少。
| 图表编号 | XD0066839000 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2019.05.15 |
| 作者 | 王春艳、董继刚 |
| 绘制单位 | 山东农业大学经济管理学院 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表4 公因子方差贡献率：民营经济区域竞争力分布与提升路径研究——基于东中西部样本的因子分析实证》2020.09.15
- 《表2 公因子的特征值、方差贡献率和累计方差贡献率》2021.01.28
- 《表1 公因子特征极值、方差贡献率》2021.02.20
- 《表1 公因子方差贡献情况》2020.10.15
- 《表2 公因子特征值、方差贡献率和累计方差贡献率》2020.08.20
- 《表4 公因子提取特征值与方差贡献率》2020.08.01
- 《表6 3个公因子的初始特征值、方差贡献率、累计方差贡献率、及各变量在不同因子中的载荷值》2020.09.15
- 《表1 公因子特征值及累计方差贡献率》2019.12.01
- 《表1 公因子特征值与方差贡献率》2020.01.15
- 《表1 旋转前后各公因子特征值和方差贡献率》2019.10.15
- 《表3 公因子特征值、方差贡献率及累计方差贡献率》2019.08.30
- 《表1 公因子的初始、提取、旋转特征值及方差贡献率》2019.06.30
- 《表3 各公因子方差贡献率》2019.05.15
- 《表1 问卷公因子特征根与贡献率》2019.03.05
- 《表2 MetS组分的公因子特征根和方差贡献率》2019.01.15
- 《表2 中文版OSES公因子特征值及方差贡献率》2018.09.10
- 《表2 方差协方差矩阵的特征值、各公因子方差贡献率和累积方差贡献率Tab.2 Variance covariance matrix eigenvalues, the contribution of the common factor vari》2018.09.01
- 《表2 公因子特征值、方差贡献率及累计方差贡献率》2018.03.15
- 《表2 样本数据旋转后的公因子方差贡献和与原始指标的因子载荷系数》2019.11.10
- 《表2 公因子特征值与方差贡献率》2018.08.20