1.什么是FAC？
FAC1_1,FAC2_1……说白了就是把进行统计的项目回化归为一个个类别，每一个类别中可能有几个方面，譬如代表学生感官认知风格有视觉型、听觉型和触觉型等，每个类型可能包含几道题目，以此作为问卷进行调查，然后把调查结果进行
因子分析，最好的结果就是形成三个FAC，每个FAC都能包含预先设想的题目。
2.FAC做什么？
有时我们想把一个量表中分成几个方面进行相关和
回归分析，但是这几个方面的得分不能简单地把所包含的每一条项目的得分进行相加，而是让计算机形成FAC，这就是利用FAC的地方。也就是说利用因子分析形成FAC，是用来进一步进行回归或
相关分析的。这里需要注意的是如何根据量表形成自己对每一个FAC的理解，给每一个定义为自己想要的结果，就是说FAC_1是什么，FAC_2是什么。。。譬如还拿上面学生感官认知为例，我可以把FAC_1是视觉型、FAC_2是听觉型，FAC_3是触觉型，这样的归类是需要研究者事先进行设计的，因子分析的目的就是达成这种设想。
追问就是说用FAC的得分和样本中对应的数据相乘，得出新的变量，是吧？
追答每个FAC的得分就是由几个不同的项目形成的新的因子，也可以理解为新的变量吧！顺便说明一下，若计算相关还是要用因子中包含的项目得分累加来计算。