【因子分析过程中进行因子旋转的主要目的是什么?】在进行因子分析时，初始提取的因子往往难以解释，因为每个变量可能在多个因子上都有较高的载荷，导致因子之间的界限模糊。为了使因子结构更加清晰、易于解释，通常会对因子进行旋转。因子旋转是一种数学方法，旨在重新排列因子的结构，使其更符合实际问题的逻辑。
一、因子旋转的主要目的总结
1. 简化因子结构
通过旋转，使得每个变量主要在一个因子上有高载荷，而在其他因子上的载荷较低，从而形成更清晰的因子结构。
2. 提高因子的可解释性
旋转后的因子更容易与实际问题中的概念或变量相对应，便于研究人员对因子进行命名和解释。
3. 减少因子间的相关性
旋转有助于降低因子之间的相关性，使各因子之间具有更高的独立性，有利于后续分析。
4. 优化因子的划分
在某些情况下，旋转可以帮助识别出更合理的因子数量，避免过多或过少的因子被保留。
5. 提升模型的实用性
更清晰的因子结构有助于在实际应用中做出更准确的决策和判断。
二、因子旋转的目的对比表
| 目的 | 具体说明 |
| 简化因子结构 | 使每个变量主要在一个因子上有高载荷，减少交叉载荷 |
| 提高因子的可解释性 | 使因子与实际问题中的概念更贴近，便于命名和理解 |
| 减少因子间的相关性 | 降低不同因子之间的相关性，增强独立性 |
| 优化因子的划分 | 帮助确定更合理的因子数量，提升模型准确性 |
| 提升模型的实用性 | 为后续分析提供更清晰的数据结构，增强应用价值 |
三、总结
因子旋转是因子分析过程中的重要步骤，其核心目标在于提升因子结构的清晰度和可解释性。通过旋转，可以将复杂的多维数据转化为更易于理解和应用的形式，从而为后续研究提供有力支持。不同的旋转方法（如方差最大化旋转、正交旋转等）适用于不同的研究场景，选择合适的旋转方式对于获得有效结果至关重要。
