Em uma pesquisa sobre caraterísticas de condenados em uma d...

seguindo o Critério de Kaiser, extrai-se m = 2, dois fatores comuns, já que apenas os dois primeiros autovalores são maiores do que 1. A expressão do fator mais importante rotacionado é 0,0108421.C1 + 0,972815.C2 + 0,088226.C3 + 0,690747.C4 + 0,936633.C5 que explica 57,447% da variância explicada.

seguindo o Critério de Kaiser, extrai-se m = 3, três fatores, já que o percentual acumulado de variância explicada é maior que 95%. A expressão do fator mais importante rotacionado é 0,0108421.F1 + 0,994863.F2 + 0,027380.F3 + 0,023226.F4 - 0,094024.F5 que explica 57,447% da variância explicada. 

seguindo o Critério de Kaiser, extrai-se m = 4, quatro fatores, já que o percentual acumulado de variância explicada é maior que 95%. A expressão do fator mais importante rotacionado é 0,690747.F1 + 0,377609.F2 + 0,616215.F3 + 0,022874.F4 + 0,005875.F5 que explica 57,447% da variância explicada.

a soma dos autovalores é aproximadamente igual a p = 5, o número de componentes do vetor observado; portanto, deve-se extrair m = 5, cinco fatores comuns, alcançando 100% da variância explicada.

a soma dos autovalores é aproximadamente igual a p = 5, o número de componentes do vetor observado; portanto, isso indica que se deve extrair apenas um único fator, ou seja, o Fator 1 (F1).