极大似然法中确定因子个数通常通过以下几个步骤进行：
1. 初始因子分析：首先进行因子分析，选择一个初始的因子个数。这可以通过计算特征值的方法来确定，通常保留特征值大于1的因子。
2. 模型拟合：使用这个初始因子个数拟合模型，计算极大似然估计值。
3. 模型比较：引入新的因子，逐步增加因子个数，重复模型拟合和计算极大似然估计值。
4. 模型选择标准：使用以下标准来选择最佳的因子个数：
- 卡方检验：比较不同因子个数下的卡方值，选择卡方值变化最小的点。
- 赤池信息准则（AIC）：AIC越小，模型拟合效果越好。
- 贝叶斯信息准则（BIC）：BIC综合考虑模型拟合和模型复杂度，BIC越小，模型越优。
- 似然比检验：通过比较不同模型之间的似然比来判断。
5. 理论解释：除了上述统计指标外，还需要结合理论背景和实际意义来解释因子个数的选择。
通过上述步骤，可以在极大似然法中确定最佳的因子个数。
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