因子分析是一种用于降维和探索数据结构的统计方法，而描述性统计则是用来描述数据的基本特征和分布。在因子分析中，可以使用描述性统计来对数据进行初步的了解和分析，以下是一些常用的描述性统计分析方法：
1. 平均值（Mean）：计算样本数据的平均值，反映数据的集中趋势。
2. 中位数（Median）：计算样本数据的中位数，即将数据按从小到大排序后的中间值，用来描述数据的位置。
3. 方差（Variance）和标准差（Standard Deviation）：方差度量数据的离散程度，标准差是方差的平方根，用于描述数据的分散程度。
4. 偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）：偏度描述数据分布的对称性，峰度描述数据分布的尖锐程度。
5. 百分位数（Percentiles）：计算样本数据的百分位数，可用来描述数据的分布特点和位置。
6. 频数分布表（Frequency Distribution Table）：将数据按一定的区间范围划分，并统计每个区间内数据的频数，用来描述数据的分布情况。
7. 相关系数（Correlation Coefficient）：用于描述两个变量之间的线性关系的强度和方向。
以上仅是一些常见的描述性统计方法，根据具体的研究问题和数据特点，还可以使用其他统计指标和图表进行分析，如最大值、最小值、四分位数、箱线图等。在因子分析中，描述性统计可以帮助我们初步了解数据的基本特征和分布情况，为后续的因子提取和解释提供参考依据。