主成分分析因子載荷的統計意義？

簡單的說吧。假如現在你有x1,x2,x3,x4等四個變量，主成份的目的就是找到另外的幾個變量（少于4個），使之能涵蓋x1~x4等四個變量的盡可能多的信息。

用方程表示大概就是： y1=a1*x1+a2*x2+a3*x3+a4*x4；y2=b1*x1+b2*x2+b3*x3+b4*x4。這樣到達減少變量的目的。

因子分析則可以反過來理解，現在已知變量為y1,y2，但y1和y2的含義并不很清楚。

我們要從中找到y1和y2的共同之處，用其他的幾個能夠明確含義的變量將y1和y2表現出來。用方程式表示和剛才的基本相同。

y1=a1*x1+a2*x2+a3*x3+a4*x4；y2=b1*x1+b2*x2+b3*x3+b4*x4。

只不過在兩個過程中已知變量和目的是不同的。