因素分析法是一种常用的统计分析方法，用于探索和研究变量之间的关系，估计变量之间的相关性，把复杂的结构化变量表示为简单的变量的一种技术。因素分析是一种无参数技术，它不需要任何关于变量之间关系的预先假设，而只需要从变量间的相关系数矩阵中分析出相关的特征。 因素分析通常由一系列嵌入式步骤组成，包括坐标转换，维度减少，结构表征，灰色关联分析等。因素分析法为研究者提供了一种深入挖掘数据，发现其中有用的属性和信息的方法。 拓展知识：因素分析也有其局限性。有些情况下，由于变量的复杂性，无法准确估计这些变量之间的关系，导致关联性被欠拟合或过拟合。此外，因素分析本身不能识别新数据中的模式。因此，在实际应用中，研究人员可能需要除了因素分析外，结合其他分析方法以更好地发掘变量间的关系。