在进行因子分析时，首先需要确定使用哪种因子抽取方法。不同的数据集和研究目的可能要求使用不同的算法。以下是几个最常用的因子抽取方法及其特点。
主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）
主成分分析是一种非常流行且广泛应用于各种领域的方法。它通过线性组合原始变量来生成新变量，使得这些新变量能够解释最大可能的方差。在PCA中，每个新的主成分都代表了原始数据中的一个方向，而每个主成分对应着一组相关联的原变量。
主元降维（Maximum Likelihood Factor Analysis, MLFA）
MLFA是一种更为复杂但也更加强大的技术，它基于概率论来寻找那些能解释数据观测值分布最多的潜在结构。与PCA不同的是，MLFA不仅关注总体方差，而且还考虑到所有相关性的联合分布。这使得它在处理具有非正态性或高维度的问题时表现更好。
多重定位模型（Multiple Group Multiple Indicator Model, MGMI）
MGMI是一个用于估计和测试跨多个群体之间关系的一般化模型框架。在这个模型中，每个群体拥有自己的指标和潜在因素，同时允许跨群体指标间存在共同影响。这对于研究不同文化背景下的心理测量工具、教育水平等问题非常有用。
独立模式分解（Independent Component Analysis, ICA）
独立模式分解是另一种用于信号处理和机器学习领域的一个技术。在ICA中，假设信号由多个独立源产生，并且这些源相互独立，即没有任何两个来源直接关联。此外，这些来源通常被假设为非负，这使得ICA特别适合于音频信号处理等领域。
项目矩阵加权回归（Weighted Least Squares Regression in the Procrustes Space, WLS-PROX）
WLS-PROX是一种基于统计推断而不是简单迭代过程来执行旋转操作的方法。这种方法可以有效地避免因旋转选择带来的不稳定性并提供一个全面的视角，以便根据实际情况调整结果。
最后，无论选择何种具体算法，都应该注意确保其参数设置恰当以及结果可靠性。这包括检查样本大小、内在结构数量、旋转角度以及其他统计假设是否满足。此外，对比不同算法及参数设置下所得到的结果，可以帮助进一步理解数据背后的结构，从而做出更好的决策或结论。