因子分析是一种统计技术，旨在识别数据中变量之间的潜在结构。具体而言，它通过将变量分为不同组，使同组变量之间相关性较高，不同组间相关性较低，每组变量代表一个基本结构，即公共因子。

操作步骤主要包括以下几个关键环节：

首先，需判断数据是否适合使用因子分析。这通常涉及到两个关键步骤：KMO检验和MSA计算。KMO值评估因子分析的适宜性，一般建议KMO值大于0.6；MSA值则反映每个变量与其他变量的相关程度，理想的MSA值应大于0.7。

接下来，进行因子模型的估计，并决定提取的因子数量。输入变量数或指定提取方法（如主成分法），执行分析。若因子数量不确定，可使用主成分提取，之后通过方差贡献率、方差（特征值）或碎石图确定合适因子数。

然后，进行因子旋转以简化载荷结构，使因子载荷更易于解释。旋转因子载荷后，可分析得到的最终模型结果，解释因子如何共同解释数据变异性。

在实际应用中，Minitab提供了详细的使用案例。比如，一位人力资源经理想确定用于解释12个变量（衡量求职者特征）的基本因子。通过计算得出，四个因子解释了数据总变异性中的大部分，即75.4%。

同样，利用Excel Xlstat统计插件也可实现因子分析。具体步骤包括选择观察数据列、选择提取方法、执行因子旋转以及分析结果。

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文章来源：天狐定制

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