在因子分析中，使用主成分法主要用于估计**原始因子载荷矩阵**，因此正确答案是：

C: 原始因子载荷矩阵的估计

### 专业分析

因子分析的目的是通过少数潜在变量（因子）来解释数据中变量之间的相关结构。使用主成分法进行因子分析的基本步骤包括：

1. **计算相关矩阵**：首先计算变量之间的相关矩阵，以便了解它们的相互关系。

2. **提取因子**：主成分法通过对相关矩阵进行特征值分解来提取主成分。这些主成分是线性组合的形式，可以解释数据的最大方差。在因子分析中，选择前几个主成分作为初始因子载荷矩阵的估计。

3. **估计因子载荷矩阵**：一旦选定因子数量，主成分法会提供初始的因子载荷矩阵，这个矩阵显示了每个观测变量在提取因子上的载荷。

4. **因子旋转**：尽管主成分法提供了因子载荷的初始估计，但为了更好解释因子意义，通常需要进一步旋转因子载荷矩阵（如使用正交旋转或斜交旋转）。旋转后的因子载荷矩阵能使因子具有更明确的解释性。

5. **解释因子**：利用旋转后的载荷矩阵，分析各个因子在观测变量上的表现，进而给出对因子的解释。

因此，主成分法在因子分析中的关键作用是生成原始因子载荷矩阵的估计，它是后续分析和旋转的基础。因子旋转、因子方差和因子误差的估计则是后续步骤中的任务。