1. 因子分析法可以用只分析一个公司吗
因子分析的基本目的就是用少数几个因子去描述许多指标或因素之间的联系，即将相关比较密切的几个变量归在同一类中，每一类变量就成为一个因子，以较少的几个因子反映原资料的大部分信息。运用这种研究技术，我们可以方便地找出影响消费者购买、消费以及满意度的主要因素是哪些，以及它们的影响力。运用这种研究技术，我们还可以为市场细分做前期分析。
2. 什么是因子分析法
11.1 主要功能
多元分析处理的是多指标的问题。由于指标太多，使得分析的复杂性增加。观察指标的增加本来是为了使研究过程趋于完整，但反过来说，为使研究结果清晰明了而一味增加观察指标又让人陷入混乱不清。由于在实际工作中，指标间经常具备一定的相关性，故人们希望用较少的指标代替原来较多的指标，但依然能反映原有的全部信息，于是就产生了主成分分析、对应分析、典型相关分析和因子分析等方法。
调用Data Rection菜单的Factor过程命令项，可对多指标或多因素资料进行因子分析。因子分析的基本目的就是用少数几个因子去描述许多指标或因素之间的联系，即将相关比较密切的几个变量归在同一类中，每一类变量就成为一个因子（之所以称其为因子，是因为它是不可观测的，即不是具体的变量，这与上一章的聚类分析不同），以较少的几个因子反映原资料的大部分信息。
3. 因子分析法的优缺点
它的优缺点是相对主成分分析法而言的
因子分析法与主成分分析法都属于因素分析法，都基于统计分析方法，但两者有较大的区别：主成分分析是通过坐标变换提取主成分，也就是将一组具有相关性的变量变换为一组独立的变量，将主成分表示为原始观察变量的线性组合；而因子分析法是要构造因子模型，将原始观察变量分解为因子的线性组合。通过对上述内容的学习，可以看出因子分析法和主成分分析法的主要区别为：
(1)主成分分析是将主要成分表示为原始观察变量的线性组合，而因子分析是将原始观察变量表示为新因子的线性组合，原始观察变量在两种情况下所处的位置不同。
(2)主成分分析中，新变量Z的坐标维数j(或主成分的维数)与原始变量维数相同，它只是将一组具有相关性的变量通过正交变换转换成一组维数相同的独立变量，再按总方差误差的允许值大小，来选定q个(q<p)主成分；而因子分析法是要构造一个模型，将问题的为数众多的变量减少为几个新因子，新因子变量数m小于原始变量数P，从而构造成一个结构简单的模型。可以认为，因子分析法是主成分分析法的发展。
(3)主成分分析中，经正交变换的变量系数是相关矩阵R的特征向量的相应元素；而因子分析模型的变量系数取自因子负荷量，即。因子负荷量矩阵A与相关矩阵R满足以下关系：
其中，U为R的特征向量。
在考虑有残余项ε时，可设包含εi的矩阵ρ为误差项，则有R − AAT = ρ。
在因子分析中，残余项应只在ρ的对角元素项中，因特殊项只属于原变量项，因此，的选择应以ρ的非对角元素的方差最小为原则。而在主成分分析中，选择原则是使舍弃成分所对应的方差项累积值不超过规定值，或者说被舍弃项各对角要素的自乘和为最小，这两者是不通的。
4. 主成分分析法与因子分析法的区别
一、性质不同
1、主成分分析法性质：通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量。
2、因子分析法性质：研究从变量群中提取共性因子的统计技术。
二、应用不同
1、主成分分析法应用：比如人口统计学、数量地理学、分子动力学模拟、数学建模、数理分析等学科中均有应用，是一种常用的多变量分析方法。
2、因子分析法应用：
（1）消费者习惯和态度研究（U&A）
（2） 品牌形象和特性研究
（3）服务质量调查
（4） 个性测试
（5）形象调查
（6） 市场划分识别
（7）顾客、产品和行为分类
(4)对股票的因子分析法扩展阅读：
主成分分析的原理是设法将原来变量重新组合成一组新的相互无关的几个综合变量，同时，根据实际需要，尽量少取几个求和变量，以反映原始变量的信息。
这种统计方法被称为主成分分析或主成分分析，这也是一种处理降维的数学方法。主成分分析（PCA）是试图用一组新的不相关的综合指标来代替原来的指标。
因子分析为社会研究的一种有力工具，但不能确定一项研究中有几个因子。当研究中选择的变量发生变化时，因素的数量也会发生变化。此外，对每个因素的实际含义的解释也不是绝对的。
5. 因子分析方法
因子分析是一种多变量化简技术，目的是分解原始变量，从中归纳出潜在的“类别”，相关性较强的指标归为一类，不同类间变量的相关性较低，每一类变量代表了一个“共同因子”，即一种内在结构，因子分析就是要寻找该结构。其分析方法有很多种，最常用的有两种：一是主成分分析方法；另外一种是一般因子分析法。通常所说的因子分析指的就是一般因子分析法，它通过原始变量的方差去构造因子，一般情况下，因子的数量总是要少于变量的数量。所以对于一般因子分析而言，如何正确解释因子将会比主成分分析更困难。
因子分析一般可以分成四步：
考察变量之间的相关性，判断是否要进行因子分析；
进行分析，按一定的标准确定提取的因子数目，一般要求特征值大于1；
考察因子的可解释性，并在必要时进行因子旋转，以寻求最佳解释方式；
计算出因子得分等中间指标，供进一步分析使用。
利用因子分析，可以把搜集到的比较杂乱的原始数据进行压缩，找出最重要的因子，并对其按照成因归类、整理，从中找出几条主线，帮助分析充满度的主要控制因素。
本研究中共统计岩性圈闭354个，参与统计分析和计算的圈闭有249个。由于其中的落空圈闭无法参与因子分析及充满度预测模型的建立，因此实际参与分析和预测的岩性油气藏为222个。初步地质分析后，选取平均孔隙度，%；平均渗透率，10-3μm2；排烃强度，104t/km2；与排烃中心的平面距离，km；与排烃中心的垂直距离，m；地层压力系数；砂体厚度，m；砂体面积，km2；有机质丰度，%；围岩厚度，m；平均埋深，m；共11个地质参数进行因子分析。
本研究按不同的成藏体系进行，建立其充满度预测模型并进行回代验证。同一成藏体系内的岩性油气藏的生、储、盖、圈、运、保等成藏条件相互影响、相互制约，关系密切，将同一成藏体系中的岩性油气藏又分别划分为构造－岩性、透镜体油气藏进行预测。
6. spss因子分析在证券市场个股分析中的应用实例
spss因子分析用于证券市场个股分析中，因为因子分析法是从研究变量内部相关的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。它的基本思想是将观测变量进行分类，将相关性较高，即联系比较紧密的分在同一类中，而不同类变量之间的相关性则较低，那么每一类变量实际上就代表了一个基本结构，即公共因子。对于所研究的问题就是试图用最少个数的不可测的所谓公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一分量。
康美药业投资分析
一、上市公司基本面情况：
600518康美药业,最新财务主要指标（08-09-30）每股收益(元)0.2390，每股净资产(元)3.5470，净资产收益率(％) 6.74，总股本(亿股)7.6440 ，实际流通A股(亿股)7.6440，每股资本公积1.843，主营收入(万元)130369.89，同比增 40.04% ，每股未分利润0.606 ，净利润(万元)18264.62，同比增 83.04%；
二、该股票的投资亮点：
1.2007年公司完成了阿莫西林分散片、利巴韦林片等多个再注册产品的研究开发和上报工作，部分仿制药品取得了《药物临床试验批件》；同时公司积极开发中药系列产品，完成了"代用茶"、"植物饮料"的备案号注册以及西洋参胶囊/饮料科技开发立项工作；"红景天"、"毒热平"两个中药新药品种已基本完成临床前研究工作。
2.2008年，随着国家卫生事业改革进一步深化，新农合、城镇职工基本医疗保险、城镇非从业居民基本医疗保险的进一步推广，整个医药市场容量将增大。人们在医疗尤其是在药品上的消费量和消费金额将迅速上升，这将对医药行业快速发展带来有利的影响。
3. 2007年公司中药饮片二期扩产项目顺利建成并试产运营，该项目是公司在传统中医药领域推广应用新技术，实现中药饮片规模化、标准化和产业化生产的一个重大成果。项目的投产缓解了产能紧张压力，保障了市场供给，进一步稳固了公司在国内中药饮片生产龙头企业的地位。
4.公司通过增资扩股募集资金投资中药物流配送中心项目，该项目是发挥公司中药产业的生产经营优势，整合当地中药材专业市场资源，为延伸公司产业链条而实施的一个重点项目。
三、专业投资机构意见：
公司主营业务中药饮片继续拉动公司业绩高速增长，2008 年三季度净利润增长83%，公司将全面布局全国性中药饮片产业链，行业整顿期利用并购稳健扩张，公司正在创建中药饮片行业的高质量标准体系，将发展为现代国内中药饮片龙头，预计公司未来三年复合增长率为40%，2008-2010 年EPS 为0.35，0.48，和0.80给予"增持"的投资评级。
四、综合分析判断结论：
从以上的信息可见康美药业作为国家中药制药的龙头企业，其股票是具有投资价值的，所以该股票后市看好，完全是可以长期投资的。