1、“.....它的绝对值越大，则表明当前变量对该因子的决定性或影响程度越大。表的数据显示，经过最大方差正交旋转各因子的载荷系数趋向两极化。设代表所提取的九个因子。通过对旋转后的载荷矩阵进行观察，可以得出以下结论第个因子主要由培训对就业帮助度就业对证书帮助度两个方面决定，它们在主因子上的载荷分别为，反映的都是新生代农民工对培训的帮助度评价情况，我们将其命名为培训帮助度因子。第二个公因子主要由培训管理评价培训教师评价培训值得感受三个方面的满意度决定......”。

2、“.....反映的都是新生代农民工对培训过程的评价情况，我们将其命名为培训中感受因子。第三个公因子主要由推荐培训可能性培训班整体满意度两个方面的满意度决定，它们在主因子上的载荷分别为，反映的都是新生代农民工对培训后的价值评价情况，我们将其命名为培训后价值评价因子。第四个公因子主要由培训管理期望教师水平期望两个方面的满意度决定，它们在主因子上的载荷分别为，反映的都是培训前的培训期望情况，我们将其命名为培训前人事期望因子。第五个公因子主要由培训课程期望培训内容期望两个方面的满意度决定，他们在主因子的载荷分别为,反映的都是培训教学期望方面的情况......”。

3、“.....第六个公因子主要由培训课程评价培训内容评价两个方面的满意度决定，他们在主因子的载荷分别为，反映的都是培训后教学方面评价情况，我们将其命名为培训后教学评价因子。第七个公因子主要由培训时间方面的满意度决定，它在主因子的载荷为，反映的是培训时间满意度方面的情况，我们将其命名为培训时间满意度因子。第八个公因子主要由培训费方面的满意度决定，它在主因子的载荷为，我们将其命名为培训费满意度因子。第九个公因子主要由培训场所方面的满意度决定，它在主因子的载荷为，我们将其命名为培训场所满意度因子......”。

4、“.....通过上述因子分析，本文寻找到了九个互不相关的因子。在下文的分析中，将使用这九个公共因子代替原始指标变量，并与新生代农民工的培训满意度进行回归分析，用以寻找影响新生代农民工的培训满意度的因素。在后续对九个公因子的多元线性回归分析中，本文将结合因子载荷系数的数据结果，进步对因子结构中的自变量进行深入的解释和探讨。这将有助于揭示原始自变量与因变量之间的相互关系，也有助于提出改善新生代农民工培训满意度的对策建议。计算因子得分表是因子分析所得的因子得分系数矩阵，该系数矩阵可以将公因子表示成各个自变量的线性组合......”。

5、“.....并可直接用于替代个变量进行相关分析与回归分析。在对公因子做完回归分析之后，可获得应变量与公因子之间的回归方程。此时则可将原始变量的线性组合替代公因子，从而获得因变量与自变量之间的解释关系。因为本文的分析是关注公因子层面对应变量的影响，而自变量对应变量的影响，则是通过因子载荷系数来观察。所以在后续研究中，并不需要采用这些因子得分及其线性变换的结果。本文给出因子得分矩阵，目的在于保持因子分析的逻辑完整性，也可以更加直观的看到公因子与各个自变量之间的线性关系。至于探讨各个自变量与应变量的直接数量关系，可以在今后的研究中进步深入剖析......”。

6、“.....本文获得了培训后帮助度因子培训中感受因子培训后价值评价因子培训前人事期望因子培训前教学期望因子培训后教学评价因子培训时间满意度因子培训费满意度因子和培训场所满意度因子九个公因子。通过对经方差最大正交旋转后的因子载荷矩阵，我们提取了因子载荷系数较大的自变量进行归类，获得了表所示的公因子及其结构......”。

7、“.....并且从个可能的影响因素中提取了个公因子......”。

8、“.....本部分采用逐步引入法对新生代农民工满意度情况进行多元线性回归分析，从而建立个合理的数学模型。把培训后帮助度因子培训中感受因子培训后价值评价因子培训前人事期望因子培训前教学期望因子培训后教学评价因子培训时间满意度因子培训费满意度因子和培训场所满意度因子作为自变量见表，把新生代农民工培训的整体满意度作为因变量，分析各自变量对因变量的影响情况，最终得出线性回归方程......”。

9、“.....从调整的来看，随着变量逐渐的选入，模型可解释的变量占总变量的比例最大，达到。说明模型九培训中感受因子培训后价值评价因子培训帮助度因子培训后教学评价因子培训前人事期望因子培训前教学期望因子培训时间满意度因子培训费满意度因子培训场所满意度因子总体满意度根据以上分析研究，最终的回归方程为模型分析结论从回归模型的结果可以看出......”。