我不明白我们应该说“因子负载变量”而不是反之亦然

抽象解释。如果被视为对象的点在被视为特征的轴上具有坐标，则该坐标是特征加载该点的多少，它本身对该点充电多少。如果我的身高是 1.86 m，那么这就是我按高度加载的方式（而不是我加载了多少高度）。请注意，负载是负载图上因子轴上的变量坐标。

潜在特征解释。因素被概念化为一个实体，它在变量“中”或“背后”它们并使它们相互关联。因此，“负载”直观地是一个很好的词来表达变量依赖于潜在因素的程度，由潜在因素驱动。因子分析模型是回归模型，其中因子解释或“影响”观察到的变量。任何回归系数（不仅是因子分析）都可以标记为“载荷”：回归系数 = 回归权重 = 回归载荷。将因子的系数称为“负载”的更多理由是，在因子模型中，因子被设置为标准化的，每个单位方差，而变量$F$$V$不一定是标准化的。因此，对的影响是完全实现/表达的，并且仅通过加载系数。每当在回归模型中，标准化变量预测潜在的非标准化变量 - 将系数称为“加载”。$V$

当我们已经有了术语“回归系数”时，为什么我们还需要术语“加载”

我们其实不需要。单词“加载”只是源于心理学家喜欢比喻意义的传统（FA在一个世纪前开始在心理学家中发展）。此外，术语“加载”在其他相关的多变量方法（例如判别分析）中可能具有不同的统计含义。一般来说，有些人在某些情况下称“负荷”回归系数，而在其他情况下或在其他情况下 - 相关系数。所以这个词很混乱。归根结底，这不是一个统计术语。

如果您不喜欢这个词，请不要使用它。如果你愿意，你也可以说“可变负载（开）因子”；对我来说，这只是一种轻率的演讲，而不是恶习。

PS我刚刚查看了一本英语词典（英语不是我的语言）并观察到加载可能具有以下含义：（1）“我装载了购物车”（通过一个袋子，或者我自己装载）；（2）“船载（上）许多乘客（上）”。如果按照第二个词的用法，可以说“变量很好地加载了因子（在自身上，变量上）”。