因子分析思想
在医学研究中有一些现象是难以直接观测的，通常称为不可测现象，它们只能通过其他多个可观测的指标来间接地反映。例如，脑部疾病患者的意识清醒状态是一个不可测现象，但可以通过患者的语言能力、辨识能力、记忆能力、理解能力、思维的逻辑能力等一系列可观测的指标来反映。这里，由于各个可观测指标都不同程度地反映了意识清醒状态这一不可测现象，因此这些可观测指标之间呈现出一定的相关性。很自然地，人们可能认为这些可观测指标之间的相关性主要是由它们反共同反映的不可测现象支配的。
一般地，对于多指标数据中呈现出来的相关性，是否存在对这种相关性起支配作用的潜在因素？如果存在，如何找出这些潜在因素？这些潜在因素是怎样对原始指标起支配作用的？这些问题，都可以通过因子分析来解决。事实上，因子分析是一种从分析多个原始指标的相关关系入手，找到支配这种相关关系的有限个不可观测的潜在变量，并用这些潜在变量来解释原始指标之间的相关性或协方差关系的多元统计分析方法。
因子分析的数学模型
因子模型的性质
公共度
因子贡献及因子贡献率
因子载荷及因子载荷阵
因子载荷阵的求解及计算步骤
案例如下：
例22-2 某医院为了合理地评价该院各月的医疗工作质量，搜集了三年有关门诊人次、出院人数、病床利用率、病床周转次数、平均住院天数、治愈好转率、病死率、诊断符合率、抢救成功率等9个指标数据，如表22-8。现采用因子分析方法，探讨其综合评价指标体系。