【因素分析法名词解释】一、
因素分析法是一种统计学方法，主要用于研究多个变量之间的关系，通过提取共同因素来简化数据结构，揭示潜在的变量间联系。它广泛应用于心理学、市场研究、社会科学研究等领域，帮助研究人员从复杂的数据中识别出影响结果的关键因素。
该方法的核心思想是将多个观测变量归因于少数几个不可观测的“潜在因素”，从而减少数据维度并提高数据解释性。通过因子载荷矩阵，可以判断每个变量与各个因素之间的相关程度，进而对变量进行分类或解释。
在实际应用中，因素分析法通常分为探索性因素分析（EFA）和验证性因素分析（CFA）。EFA用于发现潜在结构，而CFA则用于检验已有的理论模型是否符合数据。
二、表格展示
| 项目 | 内容 |
| 名称 | 因素分析法 |
| 定义 | 一种统计方法，用于从多个变量中提取出少数几个潜在因素，以简化数据结构并揭示变量间的内在关系。 |
| 目的 | 降低数据复杂度，识别潜在变量，提升数据分析效率与解释力。 |
| 应用领域 | 心理学、市场调研、社会科学、教育评估等。 |
| 基本原理 | 假设多个变量受若干个共同因素影响，通过数学模型提取这些因素。 |
| 方法类型 | 探索性因素分析（EFA） 验证性因素分析（CFA） |
| 关键步骤 | 数据收集 → 变量选择 → 因子提取 → 因子旋转 → 因子解释 |
| 因子载荷 | 表示变量与因子之间的相关程度，数值越大表示关联越强。 |
| 优点 | 简化数据结构，增强变量解释性，有助于理论构建。 |
| 缺点 | 对数据质量要求高，结果依赖主观判断，可能产生歧义。 |
三、结语
因素分析法作为一种重要的统计工具，在现代数据分析中具有重要地位。合理运用该方法，可以帮助研究者更清晰地理解数据背后的逻辑关系，为决策提供科学依据。然而，其使用需结合具体研究目的与数据特征，避免误读或滥用。
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