使用旋转可更改因子的参考轴，从而使因子更容易解释。旋转应用于从数据中提取的因子。旋转方法基于各种复杂性或简便性函数。有关旋转的详细信息，请参见 SAS Institute Inc.(2020c) 中的“FACTOR 过程”一章、Browne (2001) 或 Frank and Todeschini (1994)。
初始提取之后的因子彼此之间是不相关的。若因子是通过正交变换旋转的，则旋转之后的因子也不相关。若因子是通过斜交变换旋转的，则旋转之后的因子就会彼此相关。斜交旋转往往生成比正交旋转更容易解释的因子。不过因子相关后，在考察对变量的解释时，很难衡量各因子的重要性。
最大方差法
将某个因子在所有变量上的载荷平方的方差之和最大化。这种公共方法导致每个变量在每个因子上都有或小或大的载荷。（γ = 1 的直交旋转法。）
双四次幂极大法
最大方差法和四次方最大正交旋转法的等权解。（γ = 0.5 的直交旋转法。）
相等最大值法
最大方差法旋转和四次方最大正交旋转之间的加权解。（γ = N/2 的直交旋转法，其中 N = 因子数。）
Parsimax 因子法
旨在将因子复杂性最小化的一种解决方案。该方法可能导致交叉载荷，因为算法中未考虑变量复杂性。（γ = N 的直交旋转法，其中 N = 因子数。）
直交旋转法
一种常规加权旋转方法，其中的权重用 γ 表示。许多特定正交旋转方法都是带有特定 γ 的直交旋转法。
Parsimax
平衡变量与因子复杂性。（γ = (I(N-1))/(I+N-2) 的直交旋转法，其中 I = 项数，N = 因子数。）
四次方最大正交旋转
将解释每个变量所需的因子数最小化。（γ = 1 的直交旋转法。）
双四次幂极小法
将协方差比最小化的旋转方法（τ = 0.5 的斜交转轴法。）
协方差极小法
“斜交最大方差法”旋转。（τ = 1 的斜交转轴法。）
斜交双四次幂极大法
“斜交双四次幂极大法”旋转。
斜交相等最大值法
“斜交相等最大值法”旋转。
斜交 Parsimax 因子法
“斜交 Parsimax 因子法”旋转。
斜交转轴法
一种常规加权斜交旋转方法，其中的权重用 τ 表示。许多特定斜交旋转方法都是带有特定 τ 的“斜交转轴法”旋转。
斜交 Parsimax 法
“斜交 Parsimax 法”旋转
四次最大正交旋转法
“斜交四次最大正交旋转法”旋转，等效于“四次方最小正交旋转”方法。
方差最大旋转法
“斜交最大方差法”旋转。
四次方最小正交旋转
“斜交四次方最小正交旋转”旋转，等效于“斜交四次方最大正交旋转法”（τ = 0 的斜交转轴法。）
斜交旋转法
两步旋转，首先执行最大方差法旋转，然后使用 Procrustes 旋转获得简单结构。这是一种计算高效的方法，可作为斜交转轴法的备选方法。