因素分析（Factor Analysis）是一种统计方法，用于研究变量之间的相关性，并试图找出变量背后的潜在结构或因子。以下是因素分析的主要内容：
1. 目的：
揭示变量之间的内在联系。
发现变量背后的潜在因子。
简化数据结构，便于进一步分析。
2. 基本假设：
变量之间存在相关性。
变量可以被分解为多个潜在因子。
潜在因子之间存在相关性。
3. 步骤：
数据收集：收集相关变量的数据。
相关性分析：计算变量之间的相关系数。
因子提取：根据相关性矩阵，提取潜在因子。
因子旋转：调整因子方向，使因子具有更好的解释性。
因子得分：计算每个样本在每个因子上的得分。
结果解释：根据因子得分和因子载荷，解释潜在因子的含义。
4. 类型：
探索性因素分析（EFA）：用于探索变量背后的潜在结构。
验证性因素分析（CFA）：用于验证预先设定的理论模型。
5. 应用领域：
社会科学
心理学
市场营销
人力资源管理
生物学
6. 软件：
SPSS
R
SAS
Mplus
因素分析在研究复杂现象时，有助于揭示变量之间的内在联系，为理论研究和实际应用提供重要参考。
