因素分析法是一種多元統計方法，用于研究多個變量之間的關系。其主要目的是通過提取共同的因素，將多個變量簡化為少量的因素，以便更好地理解和解釋數據。

因素分析法的計算公式如下：
1. 計算協方差矩陣或相關系數矩陣。
2. 對協方差矩陣或相關系數矩陣進行特征值分解，得到特征值和特征向量。
3. 根據特征值大小，選擇前k個特征值對應的特征向量，組成因子載荷矩陣。
4. 根據因子載荷矩陣，計算每個變量對應的因子得分。

因素旋轉是一種常用的技術，用于調整因子載荷矩陣，以便更好地解釋因子。常用的因素旋轉方法包括正交旋轉和斜交旋轉。

正交旋轉方法包括方差最大旋轉（Varimax）和等方差旋轉（Quartimax）。方差最大旋轉的目的是使每個因子的載荷盡可能分散，以便更好地解釋因子。等方差旋轉的目的是使每個因子的載荷盡可能均衡，以便更好地解釋變量。

斜交旋轉方法包括極大似然旋轉（Promax）和直接斜交旋轉（Oblimin）。極大似然旋轉的目的是使每個因子的載荷盡可能接近于0或1，以便更好地解釋因子。直接斜交旋轉的目的是使每個因子的載荷盡可能接近于0，以便更好地解釋變量。

因素旋轉的具體步驟包括：
1. 根據因素分析的結果，得到原始的因子載荷矩陣。
2. 選擇適當的旋轉方法，并進行旋轉。
3. 根據旋轉后的因子載荷矩陣，重新計算每個變量對應的因子得分。
4. 根據旋轉后的因子載荷矩陣，解釋每個因子的含義和影響。