定義：
因子分析是指研究從變量群中提取共性因子的統(tǒng)計(jì)技術(shù)。最早由英國(guó)心理學(xué)家C.E.斯皮爾曼提出。他發(fā)現(xiàn)學(xué)生的各科成績(jī)之間存在著一定的相關(guān)性，一科成績(jī)好的學(xué)生，往往其他各科成績(jī)也比較好，從而推想是否存在某些潛在的共性因子，或稱某些一般智力條件影響著學(xué)生的學(xué)習(xí)成績(jī)。
因子分析可在許多變量中找出隱藏的具有代表性的因子。將相同本質(zhì)的變量歸入一個(gè)因子，可減少變量的數(shù)目，還可檢驗(yàn)變量間關(guān)系的假設(shè)。
分析方法：
因子分析的方法約有10多種，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿爾發(fā)抽因法、拉奧典型抽因法等等。這些方法本質(zhì)上大都屬近似方法，是以相關(guān)系數(shù)矩陣為基礎(chǔ)的，所不同的是相關(guān)系數(shù)矩陣對(duì)角線上的值，采用不同的共同性估值。在社會(huì)學(xué)研究中，因子分析常采用以主成分分析為基礎(chǔ)的反覆法。
目的：
因子分析的主要目的是用來(lái)描述隱藏在一組測(cè)量到的變量中的一些更基本的，但又無(wú)法直接測(cè)量到的隱性變量 (latent variable, latent factor)。比如，如果要測(cè)量學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性(motivation)，課堂中的積極參與，作業(yè)完成情況，以及課外閱讀時(shí)間可以用來(lái)反應(yīng)積極性。而學(xué)習(xí)成績(jī)可以用期中，期末成績(jī)來(lái)反應(yīng)。在這里，學(xué)習(xí)積極性與學(xué)習(xí)成績(jī)是無(wú)法直接用一個(gè)測(cè)度(比如一個(gè)問(wèn)題) 測(cè)準(zhǔn)，它們必須用一組測(cè)度方法來(lái)測(cè)量，然后把測(cè)量結(jié)果結(jié)合起來(lái)，才能更準(zhǔn)確地來(lái)把握。換句話說(shuō)，這些變量無(wú)法直接測(cè)量。可以直接測(cè)量的可能只是它所反映的一個(gè)表征(manifest)，或者是它的一部分。在這里，表征與部分是兩個(gè)不同的概念。表征是由這個(gè)隱性變量直接決定的。隱性變量是因，而表征是果，比如學(xué)習(xí)積極性是課堂參與程度 (表征測(cè)度)的一個(gè)主要決定因素。
分析方法：
那么如何從顯性的變量中得到因子呢？因子分析的方法有兩類。一類是探索性因子分析，另一類是驗(yàn)證性因子分析。探索性因子分析不事先假定因子與測(cè)度項(xiàng)之間的關(guān)系，而讓數(shù)據(jù)“自己說(shuō)話”。主成分分析是其中的典型方法。驗(yàn)證性因子分析假定因子與測(cè)度項(xiàng)的關(guān)系是部分知道的，即哪個(gè)測(cè)度項(xiàng)對(duì)應(yīng)于哪個(gè)因子，雖然我們尚且不知道具體的系數(shù)。
探索的因子分析局限性：
第一，它假定所有的因子(旋轉(zhuǎn)后) 都會(huì)影響測(cè)度項(xiàng)。在實(shí)際研究中，我們往往會(huì)假定一個(gè)因子之間沒(méi)有因果關(guān)系，所以可能不會(huì)影響另外一個(gè)因子的測(cè)度項(xiàng)。
第二，探索性因子分析假定測(cè)度項(xiàng)殘差之間是相互獨(dú)立的。實(shí)際上，測(cè)度項(xiàng)的殘差之間可以因?yàn)閱我环椒ㄆ睢⒆右蜃拥纫蛩囟嚓P(guān)。
第三，探索性因子分析強(qiáng)制所有的因子為獨(dú)立的。這雖然是求解因子個(gè)數(shù)時(shí)不得不采用的機(jī)宜之計(jì)，卻與大部分的研究模型不符。最明顯的是，自變量與應(yīng)變量之間是應(yīng)該相關(guān)的，而不是獨(dú)立的。這些局限性就要求有一種更加靈活的建模方法，使研究者不但可以更細(xì)致地描述測(cè)度項(xiàng)與因子之間的關(guān)系，而且可以對(duì)這個(gè)關(guān)系直接進(jìn)行測(cè)試。而在探索性因子分析中，一個(gè)被測(cè)試的模型(比如正交的因子) 往往不是研究者理論中的確切的模型。
驗(yàn)證性因子分析(confirmatory factor analysis) 的強(qiáng)項(xiàng)正是在于它允許研究者明確描述一個(gè)理論模型中的細(xì)節(jié)。那么一個(gè)研究者想描述什么呢？我們?cè)?jīng)提到因?yàn)闇y(cè)量誤差的存在，研究者需要使用多個(gè)測(cè)度項(xiàng)。當(dāng)使用多個(gè)測(cè)度項(xiàng)之后，我們就有測(cè)度項(xiàng)的“質(zhì)量”問(wèn)題，即有效性檢驗(yàn)。而有效性檢驗(yàn)就是要看一個(gè)測(cè)度項(xiàng)是否與其所設(shè)計(jì)的因子有顯著的載荷，并與其不相干的因子沒(méi)有顯著的載荷。當(dāng)然，我們可能進(jìn)一步檢驗(yàn)一個(gè)測(cè)度項(xiàng)工具中是否存在單一方法偏差，一些測(cè)度項(xiàng)之間是否存在“子因子”。這些測(cè)試都要求研究者明確描述測(cè)度項(xiàng)、因子、殘差之間的關(guān)系。對(duì)這種關(guān)系的描述又叫測(cè)度模型 (measurement model)。對(duì)測(cè)度模型的質(zhì)量檢驗(yàn)是假設(shè)檢驗(yàn)之前的必要步驟。
在市場(chǎng)調(diào)研中，研究人員關(guān)心的是一些研究指標(biāo)的集成或者組合，這些概念通常是通過(guò)等級(jí)評(píng)分問(wèn)題來(lái)測(cè)量的，如利用李克特量表取得的變量。每一個(gè)指標(biāo)的集合（或一組相關(guān)聯(lián)的指標(biāo)）就是一個(gè)因子，指標(biāo)概念等級(jí)得分就是因子得分。
應(yīng)用范圍：
因子分析在市場(chǎng)調(diào)研中有著廣泛的應(yīng)用，主要包括：
（1）消費(fèi)者習(xí)慣和態(tài)度研究（U&A）
（2） 品牌形象和特性研究
（3）服務(wù)質(zhì)量調(diào)查
（4） 個(gè)性測(cè)試
（5）形象調(diào)查
（6） 市場(chǎng)劃分識(shí)別
（7）顧客、產(chǎn)品和行為分類
在實(shí)際應(yīng)用中，通過(guò)因子得分可以得出不同因子的重要性指標(biāo)，而管理者則可根據(jù)這些指標(biāo)的重要性來(lái)決定首先要解決的市場(chǎng)問(wèn)題或產(chǎn)品問(wèn)題。
