答：在主成分分析和因子分析中，累計方差解釋率表示提取的主成分/因子對原有變數的解釋能力，累計方差解釋率越大，則解釋能力越強，越能體現原始變數的關鍵影響因素，提取的主成分或因子越有效。

在迴歸中，決定係數也可以稱為方差解釋率，他代表了總方差被預測變數所解釋或決定的比率，決定係數越逼近1，擬合效果和解釋效果越好。

使用主成分分析得到方差解釋率表格，主成分分析一共提取出2個主成分，特徵根值均大於1，此2個主成分的方差解釋率分別是75.024%,15.767%。

載荷係數表格裡顯示的是各分析項在主成分中的載荷係數，載荷係數可以反映主成分對於分析項的資訊提取情況。在計算分析項權重的時候，可利用載荷係數等資訊進行權重計算，其計算分為三步，分別如下：第一：計算線性組合係數矩陣，公式為：loading矩陣/Sqrt(特徵根)，即載荷係數除以對應特徵根的平方根；

第二：計算綜合得分系數，公式為：累積（線性組合係數*方差解釋率）/累積方差解釋率，即線性組合係數分別與方差解釋率相乘後累加，並且除以累積方差解釋率；

第三：計算權重，將綜合得分系數進行歸一化處理即得到各指標權重值。SPSSAU預設提供以上的權重結果。

SPSSAU的主成分分析結果中預設提供“線性組合係數及權重結果表”包括上述的過程值及結果，包括線性組合係數、綜合得分系數、以及指標各自的權重。