因子分析是一種統計技術，用於從多個變數中提取共性因子，這些共性因子代表原始變數的基本結構和主要信息。以下是因子分析的幾個關鍵點：
共性因子的提取：因子分析旨在找出隱藏在變數群中的公共因子，這些因子反映了變數之間的內在依賴關係。
降維與簡化數據：通過因子分析，可以降低數據的維度，減少冗餘信息，使分析更加簡潔高效。
模型原理：因子分析分為探索性因子分析和驗證性因子分析兩種。探索性因子分析是建立模型來探索公共因子的定義，而驗證性因子分析則是已知公共因子的影響係數，用於驗證模型。
數據適用性檢驗：在進行因子分析前，通常通過KMO檢驗和Bartlett球形檢驗來判斷變數數據是否適合進行因子分析。
因子載荷矩陣：因子載荷矩陣計算了模型中每個公式的係數，反映了因子與原始變數之間的相關性。
因子旋轉：因子旋轉是一種最佳化因子載荷矩陣的方法，以提高因子分析的可靠性和解釋力。
因子分析廣泛套用於多變數分析、數據挖掘、市場研究等領域，是一種重要的統計工具。