多元統計分析技術
因子分析是一種多元統計分析技術，主要用於降維和簡化數據。它通過研究多個變數之間的內部依賴關係，揭示觀測數據中的基本結構，並用少數幾個假想的變數（即因子）來代表這些基本的數據結構。這些因子是潛在的、不可觀測的變數，它們能夠反映原來眾多變數的主要信息。因子分析的目的是用最少的信息丟失將大量觀測變數濃縮為少數幾個因子，同時保持原始數據的結構特徵。
因子分析的基本步驟包括：
確定因子的數量。
創建因子模型，解釋因子與原始變數之間的關係。
利用因子分析來減少變數的數量，同時保留儘可能多的原始數據信息。
因子分析與回歸分析、主成分分析有區別。因子分析中的因子是更抽象的概念，而回歸分析中的因子有明確的實際意義。主成分分析主要是變數變換，而因子分析需要構造因子模型。因子分析廣泛套用於心理學、經濟學、市場行銷等領域，用於理解變數之間的關係、降低數據維度和簡化數據分析過程。