本文以全国2005年11个行业国有及规模以上非国有工业企业主要经济效益指标资料为例，从降为的角度、利用SAS分析方法、输出的结果及分析来比较两种方法的异同。主成分分析和因子分析是多元统计分析中的重要分析方法,二者都是通过方差-协方差结构入手,在尽可能多的保留原始信息的基础上用少数新变量来解释原始变量的统计分析方法.很多参考文献都指出,因子分析是主成分分析的推广和扩展,在处理方法上和主成分分析有很多相似之处,因而在实际应用中,常常会将此两种方法混淆,本文就因子分析和主成分分析在基于SAS软件实现下的区别和联系展开探讨. 主成分分析属于线性变换，具有可逆性，而因子分析属于模型分析，无法进行可逆的线性变换，因子分析中如果使用主成分方法求解共因子，则结果与主成分分析相同，但是两者的含义各不相同。主成分分析主要具有以下优点:1)计算时对计算机内存需求较小;2)计算快速，特别适合海量数据分析;而因子分析主要的优点是:1)可以进行载荷矩阵正交旋转，利于实际意义的解释;2)可以通过不同的方法估计共因子，便于优化分析结果。如果实际分析中注重共因子的提取，则必须使用因子分析，主成分分析不能求解共因子。