什么是因素分析法？
因素分析法是一种多维度数据分析方法，它通过将一组相关联的变量（观测项）分解成若干个更基础、更易于理解的因素。这些因素通常能够解释原始变量之间复杂关系的一部分或全部。
因素分析法在社会科学中的应用
在社会科学领域，尤其是在心理学、教育学和市场营销等研究领域，采用因素分析来探索现象背后的基本结构十分普遍。例如，在心理测试中，通过对一系列题目的得分进行因素分析，可以识别出几个核心特质，这些特质反映了个体的心理倾向或能力。
主要的因子提取技术
当进行因子提取时，常用的方法有主成分回归（Principal Component Regression, PCr）、主成分 분석（Principal Component Analysis, PCA）、最大余弦迭代（Maximum Likelihood Iteration, ML），以及最小二乘迭代（Least Squares Iteration, LS）。每种方法都有其独特之处，但PCA是最常用的一种，因它可以有效地减少数据维度，同时保留重要信息。
组内旋转与组间旋转
在执行完初步的主成分提取后，我们往往需要进一步调整这些最初确定的结果以提高解释性。这通常涉及到两类旋转：组内旋转和组间旋转。组内旋转如Varimax和Quartimax，是为了使各个项目对于某一个单独的主要构件贡献尽可能均匀，从而提高可解释性；而组间旋转，如Oblimin，则是为了使不同主要构件之间相互独立，以便于理论上的解释。
应用案例：教育质量评价系统
教育质量评价是一个复杂的问题，因为它涉及学生学习效果、教师教学水平、学校资源配置等多个方面。在设计一个基于统计模型的大规模评估体系时，我们可以利用SPSS软件中的FACTOR程序来完成首次对样本数据集进行初步处理，并根据经验知识选择合适的初始参数值，然后再使用不同的算法进行计算，最终得到那些能够较好地描述整体教育质量状况的一些关键指标或者“潜在变量”。