（一）名称：对居民生活质量进行因子分析可靠性统计量Cronbach's Alpha 项数.707 19信度为0.707，<80,所以信度不可接受，需要修订。
KMO 和 Bartlett 的检验取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。
.797Bartlett 的球形度检验近似卡方1262.752df 171Sig. .000Bartlett球度检验统计量为1262.752。
检验的P 值接近0。
表明19个变量之间有较强的相关关系。
而KMO统计量为0.797，接近0.8。
适合作因子分析。
公因子方差初始提取您如何评价您的生活质量？ 1.000 .689您满意自己的健康吗 1.000 .8961.000 .800身体疼痛会妨碍您处需要做的事情吗？您需要靠医的帮助应付日常生1.000 .701活吗？您享受生活吗？ 1.000 .890您觉得自己的生命有意义吗？ 1.000 .937您集中的能有多好？ 1.000 .706在日常生活中，您感到安全吗？1.000 .833您所处的环境健康吗？ 1.000 .522您每天的生活有足够的吗？ 1.000 .896您能接受自己的外表吗？ 1.000 .927您有足够的钱应付所需吗？ 1.000 .942您有机会从事休闲活动吗？ 1.000 .908您满意自己的睡眠况吗？ 1.000 .855您对自己从事日常活动的能满意吗？1.000 .886您满意自己的工作能吗？ 1.000 .811您满意自己的人际关系吗？ 1.000 .915您满意所使用的交通运输方式吗？1.000 .864您常有负面的感受吗？ 1.000 .898提取方法：主成份分析。
除了“您如何评价您的生活质量？”“您需要靠医生的帮助应付日常生活吗？”“您集中的能力有多好？”“您所处的环境健康吗？”之外其他变量的共同度量都在80%以上，所以，提取出的公因子对原始变量的解释能力应该是很强的。
解释的总方差成份初始特征值提取平方和载入旋转平方和载入合计方差的 % 累积 % 合计方差的 % 累积 % 合计方差的 % 累积 %1 8.083 42.540 42.540 8.083 42.540 42.540 5.967 31.407 31.4072 3.410 17.949 60.488 3.410 17.949 60.488 3.322 17.483 48.8903 1.691 8.898 69.387 1.691 8.898 69.387 2.931 15.426 64.3164 1.529 8.047 77.434 1.529 8.047 77.434 1.960 10.316 74.6325 1.161 6.112 83.546 1.161 6.112 83.546 1.694 8.914 83.5466 .827 4.355 87.9017 .604 3.180 91.0808 .363 1.912 92.9939 .325 1.711 94.70410 .260 1.369 96.07211 .198 1.044 97.11612 .139 .734 97.85013 .114 .602 98.45314 .094 .493 98.94615 .066 .348 99.29316 .046 .240 99.53417 .039 .204 99.73818 .030 .157 99.89519 .020 .105 100.000提取方法：主成份分析。
由于特征值是由大到小排列，所以第一个共同因素的解释变异量通常是最大者8.083，其次是第二个3.410，第三个是1.691，第四个是1.529，第五个是1.161,五个累积的解释变异量占83.546%,在80%以上。
旋转成份矩阵a成份1 2 3 4 5您如何评价您的生活质量？.541-.089 .495 -.365 -.096您满意自己的健康吗-.188 -.758.147 -.018 .515身体疼痛会妨碍您处需要做的.275 .420 .208 .643-.302事情吗？您需要靠医的帮助应付日常生.041 .792.129 .129 .195活吗？您享受生活吗？.894.278 .076 .069 .055您觉得自己的生命有意义吗？.751.594 .011 .140 .021您集中的能有多好？.626-.192 .092 .404 -.325.083 .037 .823.001 .383在日常生活中，您感到安全吗？您所处的环境健康吗？.429 .499-.168 .217 -.114您每天的生活有足够的吗？-.150 -.867.180 -.166 .250您能接受自己的外表吗？.668-.099 .651 .179 -.128您有足够的钱应付所需吗？.928.114 -.071 .138 -.210您有机会从事休闲活动吗？.617 .211 .656.224 -.046您满意自己的睡眠况吗？-.197 -.177 .054 -.882.062-.252 -.345 .800-.049 -.246您对自己从事日常活动的能满意吗？您满意自己的工作能吗？.035 -.145 .010 -.134 .878您满意自己的人际关系吗？.653.211 .458 .454 .165.896.134 -.015 .153 .139您满意所使用的交通运输方式吗？您常有负面的感受吗？-.758-.406 -.372 -.065 -.123提取方法 :主成分分析法。
旋转法 :具有 Kaiser 标准化的正交旋转法。
a. 旋转在 8 次迭代后收敛。
第一个因子与“您如何评价您的生活质量？”“您享受生活吗？”“您觉得自己的生活有意义吗？”“您的集中能力有多好？”“你能接受自己的外表吗？”“您有足够的钱应付所需吗？”“您满意自己的人际关系吗？”“您满意所使用的交通运输方式吗？”“您常有负面的感受吗？”这几个载荷系数较大，主要解释了这几个变量。
从实际意义上看，可以把因子1姑且命名为“生活水平”因子；第二个因子与“您满意自己的健康吗？”“您需要靠医生的帮助应付日常生活吗？”“您所处的环境健康吗？”“您每天的生活有足够的吗？”这几个变量的载荷系数较大，主要解释了这几个变量，从实际意义看，可以将因子2姑且命名为“健康水平”因子；第三个因子与“在日常生活中您感到安全吗？”“您有机会从事休闲活动吗？”“您对自己从事日常活动的能力满意吗？”这几个荷载系数较大，主要解释了这几个变量。
从实际意义上看，可以把因子3命名为“活动能力”因子；第四个因子与“身体疼痛会妨碍你所需要做的事情吗？”“你满意自己的睡眠状况吗？”这两个变量的载荷系数较大，主要解释了这两个变量，从实际意义看，可以将因子4姑且命名为“身体适应能力”因子；第五个因子与“您满意自己的工作能力吗？”这个变量的载荷系数较大，主要解释了这个变量，从实际意义看，可以将因子5姑且命名为“工作能力”因子。
（二）名称：通过因子分析寻找影响商业银行业绩的主要因素KMO 和 Bartlett 的检验取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。
.602Bartlett 的球形度检验近似卡方192.126df 28Sig. .000Bartlett球度检验统计量为192.126。
检验的P值接近0。
表明8个变量之间有较强的相关关系。
而KMO统计量为0.602，KMO值>0.5,适合作因子分析。
公因子方差初始提取每股收益（元） 1.000 .980每股净资产（元） 1.000 .948每股收入（元） 1.000 .973净资产收益率 1.000 .652资产负债率 1.000 .487股价（元） 1.000 .928收益增长率（%） 1.000 .912利润增长率（%） 1.000 .925提取方法：主成份分析。
除了净资产收益率、资产负债率之外其他变量的共同度量都在80%以上，所以，提取出的公因子对原始变量的解释能力应该是很强的。
解释的总方差成份初始特征值提取平方和载入旋转平方和载入合计方差的 % 累积 % 合计方差的 % 累积 % 合计方差的 % 累积 %1 4.948 61.844 61.844 4.948 61.844 61.844 4.027 50.340 50.3402 1.858 23.224 85.068 1.858 23.224 85.068 2.778 34.728 85.0683 .745 9.313 94.3814 .393 4.907 99.2885 .046 .569 99.8576 .008 .100 99.9577 .003 .036 99.9938 .001 .007 100.000提取方法：主成份分析。
由于特征值是由大到小排列，所以第一个共同因素的解释变异量通常是最大者4.948，其次是第二个1.858，二者累积的解释变异量占85.068%,在80%以上。
成份矩阵a成份12 每股收益（元） .937 -.320 每股净资产（元） .833 -.505 每股收入（元） .966 -.200 净资产收益率 .757 .280 资产负债率 .654 .244 股价（元） .883 -.387 收益增长率（%） .562 .772 利润增长率（%）.590.760提取方法 :主成分分析法。
a. 已提取了 2 个成份。
H 12=0.9372+（-0.320）2=0.980 H 22=0.8332+（-0.505）2=0.949 H 32=0.9662+(-0.200)2=0.973 H 42=0.7572+ 0.2802=0.651 H 52=0.6542+0.2442=0.487 H 62=0.8832+(-0.383)2=0.926H 52=0.5622+0.7722=0.911 H 62=0.5902+0.7602=0.925λ1 =a 112+a 212+a 312+a 412+a 512+a 612=0.9372+0.8332+0.9662+0.7572+0.6542+0.8832+0.5622+0.5902=4.948λ2 =a 122+a 222+a 322+a 422+a 522+a 622=0.3202+0.5052+(-0.200)2+0.2802+0.2442+(-0.383)20.7722+0.7602=1.858旋转成份矩阵a成份12 每股收益（元） .960 .243 每股净资产（元） .973 .032 每股收入（元） .918 .360 净资产收益率 .481 .648 资产负债率 .414 .562 股价（元）.950.158收益增长率（%）.050 .954利润增长率（%）.080 .959提取方法 :主成分分析法。