Table 2. Correlation matrix between factor scores based on principal component extraction and different rotation techniques.

Dataset 1: Marijuana Legalization
		No-rotation			Varimax			Equamax
		F1	F2	F3	F1	F2	F3	F1	F2	F3
Varimax	F1	0.72 *	0.03	-0.69
	F2	0.54	-0.64 *	0.54
	F3	0.43	0.77 *	0.48
Equamax	F1	0.64	0.02	-0.77 *	0.99	-0.08	-0.08
	F2	0.56	0.67 *	0.49	0.09	0.14	0.99
	F3	0.52	-0.74 *	0.41	0.07	0.99	-0.15
Quartimax	F1	0.95 *	-0.23	-0.23	0.83	0.54	0.12	0.78	0.27	0.57
	F2	0.32	0.77 *	0.55	-0.13	-0.02	0.99	-0.20	0.96	-0.17
	F3	-0.05	0.60	-0.80 *	0.54	-0.84	0.06	0.60	-0.02	-0.80
Dataset 2: Childhood Obesity
		No-rotation			Varimax			Equamax
		F1	F2	F3	F1	F2	F3	F1	F2	F3
Varimax	F1	0.74 *	-0.65	-0.16
	F2	0.54	0.72 *	-0.44
	F3	0.40	0.24	0.89 *
Equamax	F1	0.60	-0.75 *	-0.26	0.98	-0.10	-0.17
	F2	0.58	0.19	0.79 *	0.19	0.11	0.98
	F3	0.55	0.63 *	-0.55	0.08	0.99	-0.12
Quartimax	F1	0.99 *	-0.11	-0.10	0.82	0.50	0.27	0.71	0.47	0.53
	F2	0.13	0.28	0.95 *	-0.23	-0.14	0.96	-0.38	0.88	-0.28
	F3	0.08	0.95 *	-0.29	-0.52	0.85	0.00	-0.60	-0.01	0.80

* Matched factors with no-rotation factors.