Trong bài học trước về Phân tích Thành phần chính (PCA), chúng ta đã học cách biến đổi một tập hợp các biến tương quan thành các thành phần trực giao để tối đa hóa phương sai. PCA là một kỹ thuật biến đổi toán học thuần túy. Hôm nay, chúng ta sẽ khám phá một phương pháp có liên quan nhưng mang một triết lý sâu sắc hơn: Phân tích Nhân tố (Factor Analysis – FA). Thay vì chỉ đơn thuần tóm tắt dữ liệu, FA đi tìm các cấu trúc tiềm ẩn, hay các “nhân tố” không quan sát được, mà được cho là nguyên nhân gây ra sự tương quan giữa các biến mà chúng ta quan sát được. Sự khác biệt cốt lõi nằm ở đây: PCA cho rằng các thành phần là kết quả của các biến quan sát, trong khi FA giả định rằng các biến quan sát là kết quả của các nhân tố tiềm ẩn. Ví dụ, điểm số cao ở các môn toán, lý, hóa có thể được giải thích bởi …