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主成分分析是设法将原来众多具有一定相关性（比如P个指标），重新组合成一组新的互相无关的综合指标来代替原来的指标。因子分析是研究如何以最少的信息丢失，将众多原始变量浓缩成少数几个因子变量，以及如何使因子变量具有较强的可解释性的一种多元统计分析方法。
主成分分析，是考察多个变量间相关性一种多元统计方法，研究如何通过少数几个主成分来揭示多个变量间的内部结构，即从原始变量中导出少数几个主成分，使它们尽可能多地保留原始变量的信息，且彼此间互不相关.通常数学上的处理就是将原来P个指标作线性组合，作为新的综合指标。
主成分分析和因子分析的不同：
1、原理不同：
主成分分析是利用降维(线性变换)的思想，在损失很少信息的前提下把多个指标转化为几个不相关的综合指标(主成分)，即每个主成分都是原始变量的线性组合，使得主成分比原始变量具有某些更优越的性能，从而达到简化系统结构，抓住问题实质的目的。
而因子分析更倾向于从数据出发，描述原始变量的相关关系，是由研究原始变量相关矩阵内部的依赖关系出发，把错综复杂关系的变量表示成少数的公共因子和仅对某一个变量有作用的特殊因子线性组合而成。
2、线性表示方向不同：
主成分分析中是把主成分表示成各变量的线性组合，而因子分析是把变量表示成各公因子的线性组合。
3、假设条件不同：
主成分分析不需要有假设条件；而因子分析需要一些假设。因子分析的假设包括：各个共同因子之间不相关，特殊因子之间也不相关，共同因子和特殊因子之间也不相关。
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将分析题项拖入选框中，点击进行“开始因子分析”（用户可主动设置因子个数）。因子分析（探索性因子分析）用于探索分析项应该分成几个因子，比如20个量表题项应该分成几个方面较为合适。因子分析通常有三个步骤：第一步是判断是否适合进行因子分析；第二步是因子与题项对应关系判断；第三步是因子命名。因子分析应用举例：1、案例当前有一份数据，共有12个量表题，希望将此12个量表题使用因子分析浓缩成几个维度，用于探索企业员工满意度的维度情况。研究人员在研究前预期分析项可分为4个维度（也可不事先假定），当然有可能个别项与因子对应关系并不合适，因此有可能对其进行删除处理。2、操作步骤将分析题项拖入选框中，点击进行“开始因子分析”（用户可主动设置因子个数）得到的分析结果如下：第一步：首先判断是否适合进行因子分析KMO和Bartlett检验结果SPSSAU对结果进行智能分析第二步：判断提取的因子个数第三步：是因子与题项对应关系判断因子与题项对应关系判断：假设预期为4个因子(变量)，分析题项为12个；因子与题项交叉共得到48个数字，此数字称作”因子载荷系数”(因子载荷系数值表示分析项与因子之间的相关程度)；针对每个因子(变量)，对应12个”因子载荷系数”，针对每个分析项，则有4个”因子载荷系数值”(比如0.765,-0.066,0.093,0.075)，选出3个数字绝对值大于0.4的那个值(0.765),如果其对应因子1,则说明此题项应该划分在因子1下面。第四步：对因子进行命名本次研究员工满意量表共提取出4个因子，此4个因子对应的题项分别为4个、3个和2个，对4个因子分别进行命名，分别为福利待遇因子、管理及制度因子、员工自主性因子和工作性质因子。
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