1.KMO 和 Bartlett 的检验

使用因子分析进行信息浓缩研究，首先分析研究数据是否适合进行因子分析，从上表可以看出：KMO为0.876，大于0.6，满足因子分析的前提要求，意味着数据可用于因子分析研究。以及数据通过Bartlett 球形度检验(p<0.05)，说明研究数据适合进行因子分析。

2.方差解释率表格

主要用于判断提取多少个因子合适。以及每个因子的方差解释率和累计方差解释率情况。方差解释率越大说明因子包含原数据信息的越多。因子分析中，主要关注旋转后的数据部分。

从上表可知：累积方差解释率值为78.213%，说明提取出来的4个因子可以提取出总共11项中78.213%的信息量，而且四个因子的方差解释率（信息提取量）分别为：21.407%，21.277%，20.807%和14.723%。信息提取量分布较为均匀，综合说明本次因子分析结果良好。

补充说明：如果研究人员并没有预设维度。而选择默认选项，SPSSAU默认以特征根大于1作为标准。当然因子分析通常需要综合自己的专业知识综合判断，即使是特征根值小于1，也一样可以提取因子。