数据来源于：文彤老师
因子分析的思想核心是降维和浓缩，简单来说，把很多个的变量浓缩成几个变量。
以各地GDP为样本，在SPSS上进行测试
图1 公因子方差
第一张图 第一列数字是变量原有的信息量，第二列是浓缩后的信息量，看上去还可以。但是第一张图并没有告诉我们浓缩成了几个变量。
图2 解释的总方差
数据分析的核心在于关注离散程度，或者说是方差，通过分析方差来确定数据分析的质量。这张图就是浓缩后的方差，用来判断哪些公因子是合适的。
例如，第一行数据中的3.754表示component 包含了原来3.754个变量的信息，解释了46%的总体方差。
但是这张图没有告诉我们浓缩后的公因子是什么，看下一张图。
图3 主成分矩阵
看上去，这张图仍然不解渴，即没告诉哦我们这三个因子本质是什么吗，仍然是抽象的数字。我们需要进一步寻找变量的结构。
