Omaväärtus (Eigenvalue) – kui hästi faktor mudelisse sobib; kirjeldusaste, mida suurem, seda parem (tasuks arvestada vaid neid, mis on suuremad kui 1 – Kaiseri kriteerium!)) Kommunaliteet (communality) – kui suure osa tunnuse variatiivsusest seletab ära faktormudel; mida suurem kommunaliteet, seda parem (kui vaja mingeid tunnuseid välja jätta, tasuks vaadata suure faktorlaadungi ja väikese kommunaliteediga tunnuseid). Omapäraelemendid ehk jäägid (uniqueness) – 1-kommunaliteet; variatiivsus, mis jääb faktorite poolt seletamata. Läbiviimine JASPis Exploratory FA – kõik huvipakkuvad andmed variables aknasse JASP annab automaatselt Oblique pööramise meetodi (selle alt kõige levinum valik oblimin – analüüsi raporteerides tuleb välja tuua). Kui on ainult 1 faktor, pole vaja pöörata.
,224 ,308 s tekst ,082 ,115 matemaatik ,444 ,671 a ruumiline ,212 ,266 Extraction Method: Maximum Likelihood. b) Total Variance Explained - iseloomustab algfaktorite ja eraldatud faktorite kirjeldusvõimet. Faktori kirjeldusaste e. omaväärtus - analoogline kommunaliteediga, aga käib faktorite kohta. Näitab faktori poolt kirjeldatavat varieeruvust ja selle osa koguvarieeruvusest. Total Variance Explained Factor Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Total % of Cumulative Total % of Cumulative Variance % Variance %
annaabi.ee 
