因子分析需要构造因子模型，用潜在的假想变量（不可观测的潜在变量）和随机影响变量的线性组合表示原始变量。因子旋转是因子分析的核心，因子分析模型中公共因子的系数aij 称为因子载荷，所谓载荷亦即aij 表示第i个变量与第j
如果是结果变量，那么在Mplus有二分类变量的处理方法，如果是作为影响因素也就是原因变量，则按虚拟变量处理。（南心网 分类变量结构方程模型）
主成分分析侧重“变异量”，主成分分析是原始变量的线性组合，得出来的主成分往往从业务场景的角度难以解释 因子分析更重视相关变量的“共变异量”，因子分析需要构造因子模型：EFA中的原始变量是公共因子的线性组合，
目的：建立因子分析模型不是只要找主因子，更加重要的是意义，以便对实际进行分析，因子旋转就是使所得结论更加清晰的表示。方法：正交旋转，斜交旋转两大类，常用正交。便于理解，我解释下旋转的意义，
公因子是一个数学概念，指的是能同时整除几个整数的整数，可以用辗转相除法算出。概念 公因子是能同时整除几个整数的整数，例如4和6的所有公因子为1,2，-1,-2，公因子都是以相反数形式成对出现的，
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