因素分析法是一种多元统计方法，用于研究多个变量之间的关系。其主要目的是通过提取共同的因素，将多个变量简化为少量的因素，以便更好地理解和解释数据。

因素分析法的计算公式如下：
1. 计算协方差矩阵或相关系数矩阵。
2. 对协方差矩阵或相关系数矩阵进行特征值分解，得到特征值和特征向量。
3. 根据特征值大小，选择前k个特征值对应的特征向量，组成因子载荷矩阵。
4. 根据因子载荷矩阵，计算每个变量对应的因子得分。

因素旋转是一种常用的技术，用于调整因子载荷矩阵，以便更好地解释因子。常用的因素旋转方法包括正交旋转和斜交旋转。

正交旋转方法包括方差最大旋转（Varimax）和等方差旋转（Quartimax）。方差最大旋转的目的是使每个因子的载荷尽可能分散，以便更好地解释因子。等方差旋转的目的是使每个因子的载荷尽可能均衡，以便更好地解释变量。

斜交旋转方法包括极大似然旋转（Promax）和直接斜交旋转（Oblimin）。极大似然旋转的目的是使每个因子的载荷尽可能接近于0或1，以便更好地解释因子。直接斜交旋转的目的是使每个因子的载荷尽可能接近于0，以便更好地解释变量。

因素旋转的具体步骤包括：
1. 根据因素分析的结果，得到原始的因子载荷矩阵。
2. 选择适当的旋转方法，并进行旋转。
3. 根据旋转后的因子载荷矩阵，重新计算每个变量对应的因子得分。
4. 根据旋转后的因子载荷矩阵，解释每个因子的含义和影响。