因子旋转（Factor Rotation）是因子分析中的一个重要步骤，其主要目的在于改善因子结构，使得因子更加清晰、具有可解释性，具体原因如下：
1. 提高因子解释性：通过因子旋转，可以使因子载荷矩阵更加简单，使得每个因子所包含的变量更加集中，便于对因子进行命名和解释。
2. 简化模型：因子旋转有助于减少因子间的相关性，使得模型更加简洁，易于理解和应用。
3. 提高因子区分度：通过旋转，可以使不同因子之间的变量更加分离，提高因子的区分度，有助于更好地识别和解释数据中的潜在结构。
4. 满足理论假设：在因子分析中，研究者通常根据理论假设或领域知识对因子结构进行预设。因子旋转可以帮助研究者验证这些假设，或者对因子结构进行调整，使其更符合理论预期。
5. 提高模型的稳定性：在因子分析过程中，可能会出现某些因子载荷过高或过低的情况，这可能导致模型不稳定。通过因子旋转，可以降低这些极端载荷，提高模型的稳定性。
6. 优化模型参数：因子旋转有助于优化模型参数，例如方差解释率、因子载荷等，从而提高模型的拟合度。
常见的因子旋转方法包括：
正交旋转：如主成分分析（PCA）中的方差最大化旋转，使得因子之间相互独立。
斜交旋转：如Promax旋转，允许因子之间存在相关性，适用于某些理论假设或领域知识。
因子旋转是因子分析中一个重要的步骤，有助于提高模型的解释性、稳定性，以及满足理论假设。
