最大方差旋转只是其中的一种旋转方法，因为该方法旋转后的结果很清楚，所以一般默认选择都是这种方法，至于做主成分分析，是需要看原始数据情况的，如果原始数据变量就很少，不超过三五个这样的，就没必要做主成分分析。
看数据应该是做主成分分析的变量也就只有2个，这样根本没必要做主成分分析。
因子分析模型中，假定每个原始变量由两部分组成：共同因子和唯一因子。共同因子是各个原始变量所共有的因子，解释变量之间的相关关系。
扩展资料：
唯一因子顾名思义是每个原始变量所特有的因子，表示该变量不能被共同因子解释的部分。
主成分分析是试图寻找原有变量的一个线性组合。这个线性组合方差越大，那么该组合所携带的信息就越多。也就是说，主成分分析就是将原始数据的主要成分放大。
因子分析，它是假设原有变量的背后存在着一个个隐藏的因子，这个因子可以可以包括原有变量中的一个或者几个，因子分析并不是原有变量的线性组合。
一般来说方法都选择主成分方法，但是在python中进行因子分析时用的不是这个方法。
参考资料来源：百度百科——spss
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