多元统计中的降维问题比较常见，通常需要将多个变量转化为少数几个不相关的变量。这样不仅简化了研究问题，信息的丢失也相对较少。主成分（PCA）就是其中一种降维方法，它能够把复杂的多维数据压缩成较少的维度，更好地理解数据结构。因子和对应也是降维的好帮手，常常用于市场研究、社会科学等领域。通过这些方法，能提取出数据中最重要的信息，避免被冗余数据干扰，节省计算成本。

如果你刚接触这类，建议从 PCA 开始，比较简单，而且有不少工具和代码库可以直接用。如果你在用统计软件，像Stata、R，或者MATLAB，都能找到对应的实现。比如，这里有一些相关的资源可以参考：

1. 主成分：降维利器，适合初学者了解 PCA 的基本概念。
2. 主成分/因子节点，深入探讨 PCA 和因子。
3. 主成分，深入了解 PCA 的理论。

，这些降维方法实用，如果你想大数据，肯定能帮你事半功倍。Matlab和R的实现也都不错，尤其是 PCA，可以直接用现成的包来进行，挺方便的。