最優斜交轉軸
"最優斜交轉軸"（Optimal oblique rotation）是指在因素分析中，為了獲得更符合實際意義的因子結構，而使用的一種數據轉換方法。在心理學和社會科學的研究中，因素分析是一種常見的方法，用來找出數據背後的潛在結構。
在因素分析中，通常會進行數據轉換，以便將變量投影到正交（orthogonal）軸上，這使得解釋因素變得更加容易。然而，有時使用正交轉換會導致某些變量在解釋上的困難，因為它們可能與多個因素相關。這種情況下，使用斜交轉軸（oblique rotation）可以更好地反映數據中的實際關係。
最優斜交轉軸是一種尋找最佳斜交轉軸的方法，它能夠最大化解釋變化的比例，同時保持因子負荷的簡單結構。這種方法允許因子之間存在相關性，這有助於解釋數據中觀察到的複雜關係。最優斜交轉軸的具體方法有很多，包括但不限於以下幾種：
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直接斜交轉軸（Direct oblimin rotation）：這是最簡單的斜交轉軸方法，它允許因子之間存在相關性。
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目標斜交轉軸（Target rotation）：這種方法旨在將某些變量更好地投影到特定的因子中，這有助於解釋特定的理論模型。
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最大變異斜交轉軸（Promax rotation）：這種方法使用一種疊代算法來最大化因子負荷的變異，同時保持因子之間的相關性。
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主成分分析（PCA）與斜交轉軸：在PCA中，通常使用正交轉換，但也可以結合斜交轉軸來獲得更符合實際的因子結構。
選擇最適合的研究數據的斜交轉軸方法需要考慮研究目的、變量的特性以及理論框架。研究人員通常會比較不同斜交轉軸方法的結果，並選擇那些能夠最好地解釋數據和理論的結果。