多變數統計分析方法
因子分析是一種多變數統計分析方法，旨在從大量變數中提取出少數幾個潛在的因子，這些因子能夠代表原始變數的大部分信息。
因子分析通過研究變數間的內部依賴關係，揭示觀測數據中的基本結構。在因子分析中，原始變數被視為可觀測的顯在變數，而提取出的潛在因子則被稱為不可觀測的潛在變數。這種分析方法有助於降低數據維度、減少信息冗餘，並洞察變數間的內在聯繫。因子分析可以套用於多種領域，如市場研究、心理學和教育評估等，幫助研究者識別概念或產品的基本特徵，改善多元測量的結構和方法。
因子分析的主要步驟包括尋找共同變異性並解釋為潛在因子，通過因子得分確定公共因子的載荷矩陣，進而對原始變數進行降維。因子分析可以分為探索性因子分析和驗證性因子分析兩種類型。探索性因子分析主要用於降維和揭示變數的內在結構，而驗證性因子分析則用於驗證預先設定的結構是否符合實際數據。