因子分析的计算过程大致可分为三步：①估计因子载荷矩阵，②进行因子旋转，③估计公共因子（因子得分）。特殊因子是指每个变量的个性部分，不是因子分析的内容。

因子分析是一种统计方法，用于识别和描述数据集中的潜在因素或结构。通常来说，因子分析的主要步骤包括以下几个：

1. **估计因子载荷矩阵**：这是识别变量与潜在因子的关系的关键步骤。因子载荷矩阵帮助确定哪些变量与哪些因子相关。

2. **进行因子旋转**：旋转技术（如正交旋转和斜交旋转）用于使因子结构更加清晰和解释更加明确。通过旋转，可以使因子载荷更加简明，容易解释。

3. **估计公共因子（因子得分）**：在确定因子结构后，可以计算每个观察样本在因子上的得分，这有助于进一步分析和解释数据。

4. **估计特殊因子得分**：因子分析的目的是解释观测变量中的公共方差，特殊因子（或误差项）通常不是计算的重点，因为它代表的是不被因子分析模型解释的方差。

在所提供的选项中，选项C“估计特殊因子得分”不属于因子分析的主要计算过程。因子分析主要关注的是公共因子，而不是特殊因子。因此，正确答案是：

C: 估计特殊因子得分

分析说明：在因子分析中，特殊因子得分指的是各变量中未被公共因子解释的部分。这部分通常被视为误差，因而并不是因子分析关注的计算对象。因子分析的主要目标是通过估计因子载荷矩阵和公共因子得分来解释变量之间的关系。