① 因子分析法的優缺點
它的優缺點是相對主成分分析法而言的
因子分析法與主成分分析法都屬於因素分析法，都基於統計分析方法，但兩者有較大的區別：主成分分析是通過坐標變換提取主成分，也就是將一組具有相關性的變數變換為一組獨立的變數，將主成分表示為原始觀察變數的線性組合；而因子分析法是要構造因子模型，將原始觀察變數分解為因子的線性組合。通過對上述內容的學習，可以看出因子分析法和主成分分析法的主要區別為：
(1)主成分分析是將主要成分表示為原始觀察變數的線性組合，而因子分析是將原始觀察變數表示為新因子的線性組合，原始觀察變數在兩種情況下所處的位置不同。
(2)主成分分析中，新變數Z的坐標維數j(或主成分的維數)與原始變數維數相同，它只是將一組具有相關性的變數通過正交變換轉換成一組維數相同的獨立變數，再按總方差誤差的允許值大小，來選定q個(q<p)主成分；而因子分析法是要構造一個模型，將問題的為數眾多的變數減少為幾個新因子，新因子變數數m小於原始變數數P，從而構造成一個結構簡單的模型。可以認為，因子分析法是主成分分析法的發展。
(3)主成分分析中，經正交變換的變數系數是相關矩陣R的特徵向量的相應元素；而因子分析模型的變數系數取自因子負荷量，即。因子負荷量矩陣A與相關矩陣R滿足以下關系：
其中，U為R的特徵向量。
在考慮有殘余項ε時，可設包含εi的矩陣ρ為誤差項，則有R
−
AAT
=
ρ。
在因子分析中，殘余項應只在ρ的對角元素項中，因特殊項只屬於原變數項，因此，的選擇應以ρ的非對角元素的方差最小為原則。而在主成分分析中，選擇原則是使舍棄成分所對應的方差項累積值不超過規定值，或者說被舍棄項各對角要素的自乘和為最小，這兩者是不通的。
② 因子分析概念
在各個領域的科學研究中，往往需要對反映事物的多個變數進行大量的觀測並收集大量數據，以便分析尋找規律。多變數大樣本無疑會為科學研究提供豐富的信息，但也在一定程度上增加了數據採集的工作量，更重要的是在大多數情況下，許多變數之間可能存在的相關性增加了問題分析的復雜性，同時對分析帶來不便。如果分別分析每個指標，分析又可能是孤立的，而不是綜合的。盲目減少指標會損失很多信息，產生錯誤的結論。因此需要找到一個合理的方法，在減少分析指標的同時，盡量減少原指標包含信息的損失，對所收集的資料作全面的分析。由於各變數間存在一定的相關關系，因此用較少的指標分別綜合存在於各變數中的各類信息，這少數幾個綜合指標彼此不相關，即所代表的信息是不重疊的，通常稱為因子，因子分析法因此得名。因此，因子分析是將多個實測變數轉換為少數幾個不相關的綜合指標的多元統計分析方法（於志鈞等，1984；趙旭東，1992；陸明德，1991）。
因子分析方法由Spearman在19世紀初研究心理學問題時提出，1957年由Krumbein引入地質學，後來Imbrie對因子分析在地質學中的應用和發展做了大量工作。
因子分析可以從以下幾個方面為地質研究提供幫助：①壓縮原始數據。因子分析為眾多復雜的地質數據精簡提供了一種數學演算法，它能在數量上大大精簡原始數據但又不損失數據中包含的成因信息，這樣就有利於地質人員進行綜合分析。②指示成因推理方向。因子分析能夠把龐雜紛亂的原始數據按成因上的聯系進行歸納、整理、精煉和分類，理出幾條客觀的成因線索，為地質人員提供邏輯推理方向，啟發思考相應的成因結論。③分解疊加的地質過程。現實中觀測到的地質現象往往是多種成因過程疊加的產物，因子分析提供了一個分解疊加過程而識別每個單一地質過程的手段。
鑒於上述原因，因子分析在地學領域的應用十分廣泛，已有效地應用於沉積盆地蝕源區的研究、沉積物的粒度分析、沉積相研究、地層分析、古環境與古生態的研究、石油及天然氣成因研究、油田水化學研究、有機地球化學研究及石油、天然氣化探資料分析等各個方面（曾濺輝等，2002；張俊，2005；陳科貴等，2006）。
③ 什麼是生態因子分析法具體定義
定義。生態因子分析法是從研究變數內部相關的依賴關系出發，把一些具有錯綜復雜關系的變數歸結為少數幾個綜合因子的一種多變數統計分析方法
生態因子分析的基本目的就是用少數幾個因子去描述許多指標或因素之間的聯系，即將相關比較密切的幾個變數歸在同一類中，每一類變數就成為一個因子（之所以稱其為因子，是因為它是不可觀測的，即不是具體的變數），以較少的幾個因子反映原資料的大部分信息。運用這種研究技術，我們可以方便地找出影響消費者購買、消費以及滿意度的主要因素是哪些，以及它們的影響力（權重）運用這種研究技術，我們還可以為市場細分做前期分析。