在因子分析里，有个词叫因子载荷(factor loadings)，此词简单地说就是个别变数与因子之间的相关性(没转轴前)，所以这个值如同Pearson correlations一样，数值介于- 1至1之间。因子载荷的平方也就是这个因子可以解释多少这个变数。举例来说，如果因子载荷是0.4，那表示该因子可解释此变数0.16的variance。
由于一个因子会与多个变数相关，所以因子载荷也可以解读成：这些变数在这个因子里面的weight有多少，或是这个变数多接近这个因子。
在跑完因子分析之后，有一个要作的重要决定就是：哪些变数可归入某个因子？依照Hair et al. (1992)的说法，低于0.4的因子载荷是太低，0.6以上是高。但要注意的是：这些只是一个准则而已，要决定一个变数是否应归为一个因子取决于理论而非数据，数据只是佐证而已，有时候因为sampling或种种因子，得到结果或许稍微不如预期也是可以接受的。
如果对因子分析有兴趣又不怕读点英文，这个网页http://faculty.chass.ncsu.edu/garson/PA765/factor.htm作得非常不错，深入浅出，大家可以参考。