成份得分系數矩陣一般用於權重計算，對提取因子或分析題項與因子對應關係，意義不大。

因子分析的步驟

首先是判斷是否進行因子分析，如KMO值大於0.6，則說明資料適合進行因子分析。

這個判斷因子與題項對應的過程，就需要依據上圖這個旋轉後因子載荷係數矩陣表格進行分析。

第一豎列代表每個題項的名稱，一行代表一個題項與每個提取的因子的對應關係，某一分析項對應的”因子載荷係數”絕對值大於0.4，則該題項可以與該維度(因子)有著對應關係。

共同度代表某題項可被提取的資訊量，比如共同度值為0.5，說明50%的資訊被提取，一般以0.4作為標準。

可能會遇到的幾種情況：

1）一個研究項對應多個因子，此時應結合專業知識進行判斷具體歸屬於那個因子，比如上圖A1既可歸屬到因子1，也可歸屬到因子3中，這時就需要綜合考慮，需不需要做處理。

3）某因子和研究項無對應關係，此時可考慮減少1個因子

如果對分析方法還有疑問，可登入SPSSAU官網，使用SPSSAU上面的案例資料，進行實際的操作分析。

參考資料

SPSS線上_SPSSAU_SPSS因子分析