Os autovalores representam a variância explicada pela componente principal. Quando estudamos a teoria de PCA (Principal Components Analysis) sempre é dito que "A primeira componente principal explica a maior parte da variância". Nestas questões, a gente tem que ficar sempre ligado em como os dados aparecem, reparem que os autovalores das componentes decrescem (11, 7, 4, 2, 1), isso acontece pois os autovalores representam a variância. Então na hora da tua prova, se você esquecer o que são autovalores (variância) olhe para os dados e veja a relação de decréscimo dos valores e lembre que a primeira PCA é a que explica a maior variância e a última a que possui a menor variância dos dados.

Agora indo para o exercício, como ele pediu a soma das variâncias das 5 componentes, basta somar os valores dos autovalores (11 + 7 + 4 + 2 + 1 = 25). Como ele pediu igual ou inferior a 30:

25 < 30, logo, GAB CERTO.

OBS: eu errei a questão na primeira vez pois li rápido e ignorei o "ou inferior".