查了好多资料终于明白了，发出来给后面看帖的人参考。公因子方差表示原始变量被公因子（主成分）解释的比例，是成分矩阵中每一行中每个载荷值的平方和。公因子方差列表中，初始一栏表示提取因子之前各变量的公因子方差，默认为1；提取一栏表示提取之后，如果选择了提取所有主成分，那么这里也会是1，因为所有主成分加起来自然能够解释每个原始变量的全部。反过来说，如果只选择提取部分主成分，这里的数就会小于1，1与公因子方差的差值称为特殊方差，表示变量中无法被当前主成分解释的部分。
来源文献：程琮主编《SPSS统计分析》，第324页。

所以请问都是1 是正常的 吗

是正常的，那个是未提取之前

前后两列都是1是没有问题的吗

在SPSS中进行主成分分析（PCA），公因子方差的提取值通常表示某个变量被保留下来用于解释数据变异性的程度。如果所有提取值都是1，这可能意味着你的数据集中每个变量都被完全保留了，也就是说，在当前的分析设置下，所有的原始变量都被包括在了新的主成分中，没有进行任何维度的减少。

这种情况可能会出现在以下几种情形：

1. **没有选择旋转或提取特定数量的因子**：如果你没有明确指示SPSS只提取部分主成分或者对结果进行旋转（比如使用Varimax），那么默认情况下，所有变量都会被保留为100%解释的数据变异性的来源。这通常意味着PCA实际上并没有起到降维的作用。

2. **数据预处理问题**：如果在分析前没有对数据进行标准化或归一化处理，某些变量的方差可能远大于其他变量，导致主成分分析结果受这些变量主导，看似提取值为1。

3. **软件设置错误**：确保你在SPSS中的参数设置正确。例如，在“主成分”对话框中，你应该选择一个合理的提取方法（如保留特征根大于1的因子）或指定要提取的主成分数量。

4. **数据问题**：如果所有变量之间几乎完全没有相关性，则每个变量都会形成自己的主成分，这也可能导致所有提取值为1的情况。但是这种情况在实际数据分析中比较少见。

建议你检查一下数据预处理步骤、SPSS分析设置以及对结果的理解是否正确，必要时尝试修改这些参数重新运行分析，看是否能够得到有意义的主成分降维结果。

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