,第九章因子分析,事物的表现是多方面的，事物之间的相互作用也是具有层次性的，所以期望对事物进行准确描述的时候总会陷入一种两难：一方面，对事物的各种表现的观测越全面，对事物的认识就越准确和越完整；另一方面，对事物的观测越全面，得到的描述变量越多，对事物的特性的表述却变得更加困难了！显然，在高维度空间中描述事物比在低维度空间中描述事物更客观，却更困难。这一矛盾如何解决呢？统计学提供了最有效的方法和手段，即因子分析：它首先在广泛的范围内搜集资料，得到尽可能全面的高维度数据资料，然后用因子分析进行降维处理，用较少的维度整合资料，获得对事物全面、准确而又便利的描述。,一、因子分析的基本概念和原理,通常，在科学研究中首先得到的观测资料都是关于事物的外在特征或个别特征，这些特征的观测值存在聚合趋势，表现出高度的高度相关性，这种高度的相关性显示出这些变量的背后存在着一个共同的制约因素，称为共同因子或因子。如果能够在一批多维数据资料中找到的m个共同因子可以解释各个变量的大部分变异，就可以使用这较少的m个因子描述原来很多变量才能描述的事物的属性。所以,将因子分析定义为：因子分析就是用少数几个因子来描述
