spss因子分析时选择了正交或斜交旋转才会产生“旋转成分矩阵”。“成分矩阵”是主成分分析法得到的。
“旋转成分矩阵”是因子分析得到的，看每个变量在各个因子中系数的大小，表示变量在因子的载荷大小，一般大于0.5的就归于该因子当中。负数表示该因子中其他的方向是相反的。
“成分矩阵”是主成分分析法得到的。此法可从原始数据获得许多有益的情报。主成分分析法是一种将多个变量化为少数综合变量的一种多元统计方法，利用此法可从原始数据中获得许多有益的信息，但是由于这种方法需要借电子计算机来求解，且计算复杂，但应用较少。
在矩阵图的基础上，把各个因素分别放在行和列，然后在行和列的交叉点中用数量来描述这些因素之间的对比，再进行数量计算，定量分析，确定哪些因素相对比较重要的。
扩展资料：
与矩阵数据分析结合使用的方法：
1、可以利用亲和图（affinity diagram）把这些要求归纳成几个主要的方面。然后，利用这里介绍进行成对对比，再汇总统计，定量给每个方面进行重要性排队。
2、过程决策图执行时确定哪个决策合适时可以采用。
3、质量功能展开。两者有差别的。本办法是各个因素之间的相互对比，确定重要程度；而质量功能展开可以利用这个方法的结果。用来确定具体产品或者某个特性的重要程度。这种方法的好处之一是可以利用电子表格软件来进行。
参考资料来源：百度百科--矩阵数据分析法
参考资料来源：百度百科--矩阵资料分析法
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第1个回答 2017-04-14
你肯定是选择了正交或斜交旋转才会产生“旋转成分矩阵”,你可以用主成分分析法来做一下就会发现没有“旋转成分矩阵”了,所以两者是没有关系的,因为“成分矩阵”是主成分分析法得到的,“旋转成分矩阵”是因子分析得到的,（主成分分析和因子分析的关系应该知道吧,理解一下就ok了）. 因子载荷的意思是左边的和因子的相关系数.因子载荷在“成分矩阵”里分别是0.778、0.453、0.553、0.785,这是左边的那些TB对上面的因子的载荷——因此可以说是因子1=0.778*TB3+0.453*TB4+0.553*TB1+0.785*TB2,（我这么说我像你应该能理解因子2的公式了吧）.因子载荷在旋转成分矩阵里也是一样的这种纵向的公式.本回答被提问者采纳
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