在进行因子分析时，非正交性问题是许多研究者面临的一个常见难题。因子分析法是一种统计技术，它用于将一组相关变量转化为较少的、能够解释原始数据主要信息的潜在变量，即因子。在实际应用中，如果模型中的这些潜在变量之间存在相互影响或者说它们不是完全独立的，这就可能导致非正交性的出现。
首先，让我们来了解一下因子分析法。它是一种降维方法，其核心思想是通过抽取出一组新的潜在变量（即因子）来捕捉原始数据中的主要结构。这意味着，我们可以通过较少数量的假设指标（即构成每个因子的几个观测指标）来更好地理解和解释现实世界中的复杂关系。
然而，在实际操作中，很容易发现某些或所有原有指标并没有清晰地分配到特定的单一原因或根源上，而是可能受到多重原因共同作用的影响。这种情况下，便会出现一个重要的问题：这些指标是否能被合理有效地分配到不同的隐秘层次？换句话说，是不是存在一些“不干净”的混淆？
为了解决这个问题，我们需要采取一些措施来确保我们的分析结果具有可靠性和稳定性。一种常用的策略是在提取初步的主成分后，使用旋转技术对这些主成分进行调整，使其更加符合理论上的预期或直观理解。这通常涉及到改变那些最初被选定的主成分方向，从而使得最终得到的新坐标系更具意义和可解释性。
例如，如果我们发现第一个主成分既包含了与生产效率相关的一项度量，也包含了一项与市场需求相关的一项，那么我们可以选择旋转，使得这两个方面分别分布于两个不同的主成分上，这样便能让我们的结果更加清晰，并且更易于理解。
除了旋转技术之外，还有一些其他方法可以帮助改善非正交性的问题，如利用多元回归分析、聚类等工具。此外，在设计调查问卷时，也应尽可能减少同质偏差，即避免将具有相同答案偏好的响应者集中至同一个群体内，以此减轻后续数据处理过程中所需考虑的问题。
总之，对于非正交性的问题，可以通过采用适当的统计技术、合理设计问卷以及不断调整模型参数等手段逐步解决。如果处理得当，不仅能够提高模型准确度，还能增强研究结论的事实依据，从而为决策提供更为坚实基础。
