结果的表格视图总结了分析内容，并提供了大多数科学家所需的所有信息。首先，列出了每个主成分（PC）的特征值，并据此给出了每个主成分单独解释的方差比例，以及每个主成分与所有先前主成分累计解释的方差比例。 例如，PC3 的特征值为 0.2859。 这表示 PC3 解释了数据总方差的 5.72%，而 PC 1、2 和 3 累计解释了数据总方差的 96.89%。

此视图还显示了所选的成分（PC1 和 PC2），并附有“数据摘要”部分，其中包含分析的所有相关信息。 在此部分，我们可以看到原始数据包含 5 个变量和 11 个观测值（无缺失数据），共生成 5 个成分，选择了“平行分析”，最终选出了两个成分。