选择合适的因子数量是进行因子分析时一个重要的问题。这个问题不仅关系到最终结果的准确性，也直接影响到后续研究的可行性和解释能力。在实践中，我们通常会通过以下步骤来确定因子数量。
首先，需要明确的是，因子分析法是一种数据降维技术，它能够将一组相关变量转换为较少数目的无关或弱相关的潜在变量，这些潜在变量被称为“因素”。这些因素通常是抽象概念，比如在心理测验中，“开放式思维”可能是一个单一的人格特质，而它可以由多个测试题目共同体现。
然而，在进行数据处理之前，我们需要对原始数据进行一定程度上的预处理。这包括但不限于去除异常值、规范化（标准化或中心化）以及探索性统计分析等。此外，还需要考虑样本大小与每个指标之间关系密度之间的平衡。一般来说，越小规模的样本或者包含大量互相高度相关指标的情况下，更容易出现过拟合的问题，因此更需谨慎地选择模型参数。
接下来，我们要解决的一个关键问题是如何确定应该保留多少个主成分作为最终解释结果中的有效因素。这涉及到一些统计理论，如偏方差比（Scree Plot），也就是说，当我们绘制了偏方差比随主成分数增加情况时，如果图形呈现出显著峰值，那么这意味着第一个峰值之后的一系列点都会有很高水平的一致性，这就表明应该保留前几个主要成分。但这种方法并不是万能，它只提供了参考，并且不同的研究者可能会根据自己的研究目标和实际情况有不同的理解。
此外，有些人倾向于使用Kaiser’s Criterion，即当所有累积贡献率超过70%时停止提取更多主成分。但这样的判断依赖于累积贡献率而非偏方差比，这两种方法并不完全相同，而且对于不同类型的问题集都存在局限性。例如，对于含有很多交互项或者非常高次矩阵的情况下，不同方法可能给出截然不同的结果，而没有一种普遍接受的手段来决定哪种方法更适用。
最后，还有一种常见做法是在计算完成后再通过旋转技术进一步优化选定的初次提取出的最大方差方向，因为原始从最大方差方向开始提取出来的是那些能够最大程度上解释总变化所占比例的大部分信息，但它们并不一定能很好地反映真实世界中的结构。因此通过旋转，可以使得所选出的特征更加符合理论假设，从而提高解释力度。在SPSS软件中，就可以利用varimax旋转等技术实现这一点，以便更好地展现各项指标间关系，并且增强其面向实际意义上的内涵丰富度。
当然，不同领域、不同研究背景下的具体操作细节仍然需要根据具体情况灵活调整，最终要达到的是既满足数学逻辑，又能与学科背景紧密结合，使得整个过程既具有科学性的又不失直观感知，同时还应尽可能减少误报风险和提高效率。在这个过程中，经验也起到了不可忽视作用，因为尽管现代计算机软件已经极大简化了复杂算术运算，但是掌握这些工具背后的原理，以及如何正确运用它们，是任何专家都必须具备的一门技能。而对待这一挑战，无疑是个体智慧与科技进步完美结合的地方。
