最大變異數轉軸法

最大變異數轉軸法（Maximum Variance Rotation, MVR）是一種數據分析技術，特別是用於因素分析中。在因素分析中，數據會被轉換成較少的潛在因素或變量，這些因素或變量可以解釋原始數據中的大部分變異。MVR 的目標是最大化因素之間的差異，以便更好地解釋數據中的變異。

MVR 是一種正交轉軸法（orthogonal rotation method），意味著它會產生一組正交的因素。正交因素之間相互獨立的，它們之間的相關性為零。這有助於解釋每個因素的獨特貢獻，並減少了解釋數據變異所需的因素數量。

在執行 MVR 時，因素的負荷量（factor loadings）會被重新排列，以便最大化每個因素的變異數。這通常通過疊代算法來實現，直到達到最大變異數或接近最大變異數的局部最大值。

MVR 的一個常見應用是在心理學研究中，用於減少問卷調查數據的維度，以便更好地理解和解釋數據。它也可以用於市場研究、教育評估和其他領域的數據分析。

需要注意的是，MVR 並不是唯一的轉軸方法，還有其他方法如主成分轉軸法（Principal Component Analysis, PCA）、斜交轉軸法（oblique rotation methods）等。選擇哪種轉軸方法取決於數據的特性和研究的目的。