[數] 因子分析；[經] 要素分析
Chapter Four is about factor analysis.
第四章是因素分析法。
DESIGN: Single factor analysis of variance.
設計：單因素方差分析實驗。
Company existing competition factor analysis.
公司現有競争因素分析。
DESIGN: single sample and single factor analysis.
設計：單一樣本單因素分析。
The model of confirmatory factor analysis fitted well.
驗證性因素分析模型拟合理想。
因子分析（Factor Analysis）是一種多元統計方法，旨在從多個觀測變量中提取少數幾個潛在的、不可直接測量的“因子”，以揭示變量間的内在關聯結構。其核心思想是通過降維，用少數因子解釋多個變量的大部分信息，簡化數據複雜性并揭示隱藏模式。
潛在因子（Latent Factors）
因子是未直接觀測到的抽象概念，例如心理學中的“智力”或“人格特質”。這些因子通過可觀測變量（如測試題目得分）間接反映。例如，語言能力、邏輯推理等測試成績可能共同反映“認知能力”因子。
因子載荷（Factor Loadings）
表示觀測變量與因子的相關強度，取值範圍為[-1, 1]。高載荷（如|0.7|）表明變量對該因子的解釋力強。例如，數學成績在“邏輯因子”上的載荷可能高達0.8。
方差解釋（Variance Explained）
因子分析量化每個因子能解釋多少觀測變量的總變異。通常需累積解釋70%以上方差才視為有效降維。
因子分析模型可表示為：
$$X = Lambda F + epsilon$$
其中：
因子分析用于“識别變量集群背後的潛在構念”，詳見心理學研究方法指南：
Johnson & Wichern 在 Applied Multivariate Statistical Analysis 中詳述模型假設與計算邏輯：
經合組織在PISA測試開發中使用因子分析驗證教育評估指标的結構效度：
因子分析（Factor Analysis）是一種統計方法，旨在通過分析多個變量之間的相關性，發現潛在的、不可直接觀測的“因子”（即隱藏變量），從而簡化數據結構并揭示變量間的内在聯繫。以下是詳細解釋：
假設研究學生成績，數學、物理、化學成績高度相關，可能提取一個“數理能力”因子；而語文、曆史、地理相關性強，可能對應“語言人文”因子。
若需進一步學習，建議參考統計學教材或使用SPSS/R/Python等工具實操分析。
spaceshipin the rawjestpredictablerevealingbadeendedendotheliumnonassignableuntrustedarise out ofbear and forbearbubble economycasus bellideterminant factorDwight Eisenhowerlever handlestainless steel wiresupporting electrolyteadjectivallyafflightcaenogenesiscutificationdermatozoiasisdeviousnessgametogoniahydrolymphidioblapsismicropedologyCSA