inertia英音：[in'?:?i?]美音：[?n'???] 惯性;惯量;惰性；就是常说的特征根；说明
各个维度对原来列联表的解释程度 。
Contribution Of Point to Inertia of Dimension给出的是占总方差的百分比及累计百分比；
可以看出前两个维度解释了总信息量的100%；因此二维图形完全可以表示两个变量间的信息。
第三第四列是列联表的卡方检验结果，P<0.05，表明列联表行列变量之间存在较强的相关性；这就为研究行列变量的相互关系提供了依据，可以进行对应分析。 品牌坐标Overview Row Pointsa Score in Dimension Of Point to Inertia of Dimension 品牌 Mass .115 .271 .147 .266 .101 .101 1.000 1 .620 -1.194 .496 .725 -.843 .708 2 -.731 .153 -1.047 1.074 -.215 -.672 Inertia .068 .285 .120 .282 .055 .064 .874 1 .061 .530 .049 .192 .098 .069 1.000 2 .105 .011 .275 .524 .008 .078 1.000 Of Dimension to Inertia of Point 1 .472 .987 .218 .362 .950 .580 2 .528 .013 .782 .638 .050 .420 Total 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 Contribution A B C D E F Active Total a. Symmetrical normalization score in Dimension:在两个维度上的的分值，也就是在平面直角坐标系中的坐标；
收入坐标Overview Column Pointsa Score in Dimension Of Point to Inertia of Dimension 收入水平 低 中 高 Active Total Mass .344 .353 .303 1.000 1 -1.177 .664 .563 2 .051 .847 -1.046 Inertia .348 .262 .264 .874 1 .654 .214 .132 1.000 2 .002 .433 .566 1.000 Of Dimension to Inertia of Point 1 .999 .433 .265 2 .001 .567 .735 Total 1.000 1.000 1.000 Contribution a. Symmetrical normalization
品牌类别和收入类别的坐标值组成的对应分析点图。从图中看出，低收入人群倾向于选择品牌B和E；中收入水平倾向于选择品牌D；高收入水平倾向于品牌A C和F。