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现实生活中的事物是错综复杂的。在现实的数据中,我们经常遇到的是多元的情况,而不仅仅是单一的自变量和单一的因变量。因此要用到多元的分析方法,而因子分析就是其中一种非常重要的处理降维的方法。它是将具有错综复杂关系的变量(或样品)综合为少数几个因子,以再现原始变量与因子之间的相互关系,同时根据不同因子还可以对变量进行分类。因子分析主要有两种基本形式：探索性因子分析(Exploratory Factor Analysis)和验证性因子分析(Confir-matory Factor Analysis)。本文介绍了两种因子分析的相同之处和差异，指出两种因子分析方法应结合使用。