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本思维导图聚焦因子分析中的因子提取方法，整合主成分分析、主轴因子分析、最大似然因子分析三种主流算法，解决学习与研究中方法概念混淆、难以对比选型的问题。
涵盖各算法的核心原理、适用数据条件、运算特点及优缺点，内容简洁无冗余。采用逻辑图布局与差异化分色分支设计，清晰区分不同算法模块，便于快速对比记忆。适用于课程复习、论文撰写、问卷数据分析、科研实证研究等场景。
导图基于"图形天下思维导图"工具制作，支持PDF、PNG、SVG等多格式高清导出，可直接用于课件、论文配图及笔记整理，无需二次修图。
大纲
- 因子提取方法
- 主成分分析（PCA）
- 使用特征值分解
- 正交因子
- 假设线性关系
- 对尺度敏感
- 主轴因子分析（PAF）
- 估计公因子方差
- 适用于非正态数据
- 处理测量误差
- 可能低估因子载荷
- 最大似然因子分析（MLFA）
- 假设正态分布
- 估计因子得分
- 构建置信区间
- 对异常值敏感
- 主成分分析（PCA）
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