在市场研究中，我们经常要测量消费者的消费行为、态度、信仰和价值观，当然最重要的是测量消费者的消费行为和态度！我们往往采用一组态度量表进行测量，用1-5打分或1-9打分，经常提到的李克特量表。
上面的数据是我们为了测量消费者的生活方式或者价值观什么的，选择了24个语句，让消费者进行评估，同意还是不同意，像我还是不像，赞成还是不赞成等等，用1-9打分；
因子分析有探索性因子分析和证实性因子分析之分，这里我们主要讨论探索性因子分析！证实性因子分析主要采用SEM结构方程式来解决。
从探索性因子分析角度看：
一种探索性变量分析技术；
分析多变量相互依赖关系的方法；
数据和变量的消减技术；
其它细分技术的预处理过程；
我们为什么要用因子分析呢？
这样，一组量表，有太多的变量，我们希望能够消减变量，用一个新的、更小的由原始变量集组合成的新变量集作进一步分析。这就是因子分析的本质，所以在SPSS软件中，因子分析方法归类在消减变量菜单下。新的变量集能够更好的说明问题，利于简化和解释问题。
当然，因子分析也往往是预处理技术，例如，在市场研究中我们要进行市场细分研究，往往采用一组量表测量消费者，首先，通过因子分析得到消减变量后的正交的因子（概念），然后利用因子进行聚类分析，而不再用原来的测量变量了！我想这是市场研究中因子分析的主要应用！
下面是要理解的因子分析的基本概念：
一种简化数据的技术。
探索性因子分析和证实性因子分析
因子分析就是要找到具有本质意义的少量因子。
用一定的结构/模型，去表达或解释大量可观测的变量。
用相对少量的几个因子解释原来许多相互关联的变量之间的关系。
描述的变量是可观测的——显在变量。
每一类变量隐含一个因子——潜在变量。
案例：我们通过SPSSStatistics软件来进行操作！
在进行因子分析前，大家务必明确你的数据集中24个变量是否存在缺失值问题！默认情况下系统采用Lisewase，也即是只要24个变量有一个缺失，该记录删除，也就是说如果你的样本存在大量缺失，可能造成因子分析的样本量大量收缩！
2、接下来我们要选择抽取因子的方法：
3、接下来，我们选择因子旋转方法！
4、最后，有一个选择要完成，就是选项对话框！
我们要选择按大小排序，并且将因子负荷小于0.4的都不显示，这样我们看的更清楚！
为什么选择0.4呢？这主要依赖样本量和绝对误差的考虑！
从样本量角度看因子负荷，大部分市场研究样本量都在200以上！
记住：如果你不能精细考虑，就选0.4吧！
5、下面我们就可以执行了！我们看看结果：
从结果可以看出，Bartlett球检验是显著的，说明存在因子结构，另外KMO=0.764，较适宜因子分析！，一般KMO=0.8就是Excellent了！
接下来看因子方差解释，总的方差解释是63.448%，总共存在7个公因子，说明如果将来不用24个变量，而改用这7个因子可以说明原来24个变量的63.4%的变差。（如果你确认了这样的结果，可以选择把7个因子得分保存为变量了）
如果我们只是看非旋转的话，就是主成份分析部分了，我们来看旋转后的结果：
我们可以看到因子排列非常恰当和明显，这都是因为我们在选项中选择了排序和压缩了小于0.4的负荷值！
你可以看到F1_6变量在3和4因子上都有负荷，这就产生了双负荷！如果存在大量的双负荷，我们就要考虑是否要斜交旋转了！
最后，我们要完成因子命名！如果不能给出好的因子命名，我们放弃24个变量用7个因子变量都不知道意义，如何分析呢！当然如何命名因子是个艺术活了！我一般的思考方式是：1）先看意义，哪些变量负荷在一个因子上，是否能解释这些因子；2）如果可以，选择因子名称；3）如果不能给出恰当名字，就选择负荷变量的简称综合在一起，先代表着；4）随着后续的分析，因子慢慢确定；
但因子分析往往是预处理技术，如果要用来细分市场，该如何进一步操作呢？是选因子还是选前两个负荷最大的变量，这都是留给你来思考的！
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