什么是因子分析，它在定量分析中的作用是什么？
因子分析是一种统计方法，用于研究一组观测变量之间的关系，探究隐藏在数据背后的潜在因素或结构。在定量分析中，因子分析可以帮助管理者降低数据的维度，挖掘变量之间的内在关系，帮助理解数据背后的结构。通过因子分析，管理者可以发现变量之间的共性因素，从而减少冗余信息，简化数据分析过程。
具体来说，因子分析可以帮助管理者实现以下目标：
- 降维和简化数据：通过因子分析，可以将原始数据转化为更少的因子或维度，减少变量的数量，提高数据的可解释性。
- 揭示潜在结构：因子分析可以帮助管理者发现变量之间的潜在关系和结构，帮助理解数据背后的模式和规律。
- 变量筛选和分类：通过因子分析，可以识别出影响变量之间关系的重要因子，帮助管理者进行变量的筛选和分类。
- 构建模型：基于因子分析的结果，可以构建模型来预测未来趋势或进行决策支持。
举个例子，假设一个公司想要了解顾客满意度的影响因素，可以通过因子分析筛选出影响满意度的关键因素，如服务质量、价格、产品质量等，从而有针对性地改进相关方面以提升顾客满意度。