在进行因子分析时，我们可以通过因子旋转来使得最终得到的因子更具有解释性。

在因子分析中，为了帮助解释因子，正确的答案是 **C:因子旋转**。

### 专业分析

因子分析是一种统计方法，用于识别和描述观测数据中潜在的变量（因子），这些因子可以解释数据的结构和关系。在因子分析中，以下几个概念和步骤有助于解释因子：

- **因子得分（A）**：指的是每个样本在识别的因子上的得分。因子得分可以用于进一步的统计分析或预测，但本身并不用于解释因子。

- **因子负载（B）**：是变量与因子之间的相关系数，显示了每个观察变量在不同因子上的贡献。因子负载矩阵帮助识别哪些变量与哪些因子关联最强，是解释因子的重要依据之一。

- **因子旋转（C）**：通过旋转因子负载矩阵，因子旋转（如正交旋转中的Varimax，或斜交旋转中的Promax）可以使得因子的结构更加简单和明确。旋转的目的是使得每个因子负载矩阵的元素更接近于0或1，从而使得因子有更清晰的解释。因子旋转是解释因子的关键步骤，因为它简化了变量与因子的关系。

- **主成分分析（D）**：虽然常与因子分析同时讨论，但它是一种不同的方法，主要用于降维，并不直接用于因子解释。

因此，**因子旋转**是帮助解释因子的最常用技术，因为它能够通过简化结构来提高因子可解释性。