本書擴展了金在溫和查爾斯W.米勒的專著《因子分析導論：它是什么以及如何運用》。后者著重對因子分析技術基礎的介紹；關心的是為什么要進行因子分析這個問題，并且希望讀者弄清楚運用這種方法涉及哪些假定。
對閱讀使用因子分析方法的書或文章，或者用自己的數據來簡單試用因子分析方法的讀者來說，本書將把他們引導到另一個階段。在書中，金在溫和米勒用更為明確的數據分析例子，更為詳細地介紹了因子分析的不同方法，以及它們在何種情況下最有用。驗證性和探索性因子分析的差別在這里會比在《因子分析導論：它是什么以及如何運用》中討論得更深入，同樣會進行討論的還有因子旋轉的各種標準。特別值得一提的是對不同形式的斜交旋轉的討論，以及如何解釋從這些分析中得到的各項系數。金在溫和米勒也回答了在探索性因子分析中抽取出的因子數量的問題，討論了在驗證性因子分析中檢驗假設的方法。對于這些研究中抽取出來的尺度得分，他們也討論了分析它們時會遇到的問題。本書會提供一份術語表，同時還會解答使用因子分析技術的人經常提出的一些問題。讀者可能會被其中一些問題的回答所困擾，但只要加以注意，分析者就能避免錯誤的推論。本書盡管有一些矩陣代數的應用，但其數理內容基本上是自明的。如果讀者不能很好地理解矩陣應用，建議參考作者之前的那本專著。
在經濟學中，因子分析被用于抽取一組不相關的變量來做進一步分析，因為此時使用高度相關的變量在回歸分析中可能會產生誤導性的結果。政治學家比較不同國家在一系列政治和社會經濟變量上的特點，嘗試找出什么是區(qū)分國家的最重要特征（例如富裕程度和國家大�。�；社會學家通過研究相互聯系最多的人（而不是與其他人聯系），來確定朋友群體。心理學家和教育學者使用這種技術，研究人們對不同的激勵有什么感受，并把它們區(qū)分為不同的反應系列，例如語言的不同要素是相互聯系的。
正如作者所指出的，本書不可能涵蓋因子分析的所有方面，因為在這個領域里經常會有新的發(fā)展。然而，如果讀者能夠建立起系統(tǒng)性的知識，知道如何運用這種技術，以及我們實際上在無形中至少做了什么假定，那么本書就已經達到其目的了。
E.M.尤斯拉納