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Rotated Component Matrix，就是经转轴后的因子负荷矩阵，

当你设置了因子转轴后，便会产生这结果。

转轴的是要得到清晰的负荷形式，以便研究者进行因子解释及命名。

SPSS的Factor Analysis对话框中，有个Rotation钮，点击便会弹出Rotation对话框，

其中有5种因子旋转方法可选择：

1.最大变异法（Varimax）：使负荷量的变异数在因子内最大，亦即，使每个因子上具有最高载荷的变量数最少。

2.四次方最大值法（Quartimax）：使负荷量的变异数在变项内最大，亦即，使每个变量中需要解释的因子数最少。

3.相等最大值法（Equamax）：综合前两者，使负荷量的变异数在因素内与变项内同时最大。

4.直接斜交转轴法（Direct Oblimin）：使因素负荷量的差积（cross-products）最小化。

5.Promax 转轴法：将直交转轴（varimax）的结果再进行有相关的斜交转轴。因子负荷量取2,4,6次方以产生接近0但不为0的值，藉以找出因子间的相关，但仍保有最简化因素的特性。

上述前三者属於「直交（正交）转轴法」（Orthogonal Rotations），在直交转轴法中，因子与因子之间没有相关，因子轴之间的夹角等於90 度。后两者属於「斜交转轴」（oblique rotations），表示因子与因子之间彼此有某种程度的相关，因素轴之间的夹角不是90度。

直交转轴法的优点是因子之间提供的讯息不会重叠，受访者在某一个因子的分數与在其他因子的分數，彼此独立互不相关；缺点是研究迫使因素之间不相关，但这种情况在实际的情境中往往并不常存在。至於使用何种转轴方式，须视乎研究题材、研究目的及相关理论，由研究者自行设定。

在根据结果解释因子时，除了要看因子负荷矩阵中，因子对哪些变量呈高负荷，对哪些变量呈低负荷，还须留意之前所用的转轴法代表的意义。

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