Вращение факторов помогает в интерпретации результатов факторного анализа следующим образом:

• Упрощает структуру данных. 1 Большое количество переменных сводится к меньшему числу факторов, что облегчает их интерпретацию. 1
• Получает понятную матрицу нагрузок. 4 Факторы ясно отмечены высокими нагрузками для некоторых переменных и низкими — для других. 4
• Позволяет интерпретировать каждый фактор как общую причину взаимосвязи группы переменных. 3 Для этого по таблице факторных нагрузок после вращения выделяют наибольшую по абсолютной величине нагрузку по каждой переменной (строке) — она считается доминирующей. 3 Затем по каждому фактору выписывают наименования (обозначения) переменных, имеющих наибольшие нагрузки по этому фактору. 3 При этом обязательно учитывается знак факторной нагрузки переменной: если знак отрицательный, это отмечается как противоположный полюс фактора. 3 После просмотра всех факторов каждому из них присваивается наименование, обобщающее по смыслу включенные в него переменные. 3

Также вращение факторов даёт возможность графического изображения переменных, координатами которых служат величины факторных нагрузок. 2 Так, в конце оси расположены переменные, которые имеют большие нагрузки только в связи с этим фактором и, следовательно, характеризуют его. 2 Переменные в начале координат имеют небольшие нагрузки в связи с обоими факторами. 2 Переменные, расположенные вдали от осей, связаны с обоими факторами. 2