旋转后的成分矩阵出现空白，这通常不是一个预期的结果，可能由多种因素导致。下面是一些可能的原因：

首先，数据本身的问题可能是一个重要原因。在数据处理过程中，如果数据存在大量缺失值或异常值，那么在进行因子分析时，某些变量可能会在分析过程中被排除，从而导致旋转后的成分矩阵出现空白。因此，在进行因子分析之前，务必对数据进行充分的检查和处理，确保数据的完整性和有效性。

其次，常量变量的存在也可能导致旋转后的成分矩阵出现空白。如果某个变量的所有观察值都是相同的，那么这个变量在因子分析中就失去了意义，因为它不包含任何有效的信息。为了避免这种情况，我们需要在分析之前检查数据集并移除这些常量变量。

此外，数据预处理也是影响旋转后成分矩阵的一个重要因素。在进行因子分析之前，我们需要对数据进行适当的预处理，包括中心化和标准化。这些操作可以确保各变量的比例一致，从而避免在因子分析过程中产生错误。如果预处理不当，可能会导致旋转后的成分矩阵出现空白。

另外，提取的因子数量也是一个需要考虑的因素。在因子分析中，我们需要根据数据的特性选择合适的因子数量。如果提取的因子数量过多或过少，都可能导致旋转后的成分矩阵出现空白。因此，在选择因子数量时，我们需要综合考虑数据的实际情况和分析目的。

最后，旋转方法的选择也可能影响旋转后成分矩阵的结果。不同的旋转方法可能会得到不同的结果，有些方法可能更适合特定的数据集和分析目的。因此，在选择旋转方法时，我们需要根据数据的特性和分析需求进行权衡。

综上所述，旋转后的成分矩阵出现空白可能是由于数据本身的问题、常量变量的存在、数据预处理不当、提取的因子数量不合适或旋转方法选择不当等多种因素导致的。为了解决这个问题，我们需要从多个方面进行检查和调整，确保因子分析的准确性和有效性。