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因子分析法(FA)
因子分析是研究相关阵或协方差阵的内部依赖关系，它将多个变量综合为少数几个因子，以再现原始变量与因子之间的相关关系。
因子分析法，是指在尽可能不损失信息或少损失信息的情况下，将多个变量减少为少数几个潜在的因子，这几个因子可以高度概括大量数据中的信息，既减少变量个数，又同样地能再现变量之间的内在联系。
因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。最早由英国心理学家C.E.斯皮尔曼提出。他发现学生的各科成绩之间存在着一定的相关性，一科成绩好的学生，往往其他各科成绩也比较好。
因子分析要求对因子给予命名和解释，是否对因子旋转取决于因子的解释。 旋转就是坐标变换，使得因子系数向1 和 0 靠近，对公因子的命名和解释更加容易。
因子分析法(Factor Analysis)就是寻找这些公共因子的模型分析方法，它是在主成分的基础上构筑若干意义较为明确的公因子，以它们为框架分解原变量，以此考察原变量间的联系与区别。
因子分析适合哪些问题的分析
1、定量数据适合因子分析。把一些信息重叠、具有错综复杂关系的变量归结为少数几个不相关的综合因子的一种多元统计分析。
2、在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。
3、由结果分析知，本例很适合使用因子分析。 由结果分析4可知，本例适合选前两个公因子进行分析，因为这已足够替代原来的变量，它们几乎涵盖了原变量的全部信息。 结果分析5给出了本例中的两个公因子及其所反映的变量。
4、主要体现两方面：计算量的问题；变量间的相关性问题。 这时，最简单直接的方案就是削减变量个数，确定主要变量，因子分析以最少的信息丢失为前提，将众多的原有变量综合成少数的综合指标。
5、主要是用来寻找指标变了共同的潜变量或称公因子，然后用公因子进行后续的各项分析，达到降维的目的。
6、对这些问题通过因子分析可以刻画出背后少量的潜在影响因素，比如服务质量、商品质量等等。 用于数学建模前的降维因子分析和主成分分析都可用于降维。但因子分析的优点是，因子作为新的解释变量去建模，有更好的解释性。
什么是因子分析法
因子分析法，是指在尽可能不损失信息或少损失信息的情况下，将多个变量减少为少数几个潜在的因子，这几个因子可以高度概括大量数据中的信息，既减少变量个数，又同样地能再现变量之间的内在联系。
因子分析是一种多变量化简技术，目的是分解原始变量，从中归纳出潜在的“类别”，相关性较强的指标归为一类，不同类间变量的相关性较低，每一类变量代表了一个“共同因子”，即一种内在结构，因子分析就是要寻找该结构。
因子分析可在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子。将相同本质的变量归入一个因子，可减少变量的数目，还可检验变量间关系的假设。
因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。最早由英国心理学家C.E.斯皮尔曼提出。他发现学生的各科成绩之间存在着一定的相关性，一科成绩好的学生，往往其他各科成绩也比较好。
因子分析是研究相关阵或协方差阵的内部依赖关系，它将多个变量综合为少数几个因子，以再现原始变量与因子之间的相关关系。
因子分析法(Factor Analysis)就是寻找这些公共因子的模型分析方法，它是在主成分的基础上构筑若干意义较为明确的公因子，以它们为框架分解原变量，以此考察原变量间的联系与区别。
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