如何进行因子分析以及它如何简化数据？

因子分析是一种多变量统计方法，通过识别潜在构念（称为因子），来减少数据维度。它通过通过更少数量的这些潜在维度来解释变量之间的相关性，从而帮助简化复杂数据集。 成功的应用涉及满足关键假设，主要是变量与因子之间的线性关系以及变量之间的充分相关性（通常通过KMO检验和Bartlett检验进行评估）。主成分分析或最大似然法是因子提取的常用技术。确定最佳因子数量依赖于特征值大于1或碎石图等标准。随后，因子旋转（例如，Varimax）通过简化因子结构来增强可解释性。 实施通常需要数据筛选，选择适当的变量，并选择因子提取方法。旋转后，基于对因子负荷较高的变量进行解读。这一过程通过将多个变量简化为几个有意义的、不相关的因子，显著简化了数据解释。它有助于数据可视化，模型构建，通过减少多重共线性，识别关键潜在构念，并为后续分析提供更易管理的变量。