因子载荷系数是因子分析中的重要统计指标，具有以下统计意义：
1. 衡量变量与因子之间的相关性：因子载荷系数可以衡量每个变量与因子之间的相关性有多强。当载荷系数接近1时，表示变量与因子之间存在较强的相关性；当载荷系数接近0时，表示变量与因子之间的相关性较弱。
2. 识别主要因子：通过观察因子载荷系数的大小，可以判断每个因子对应的变量中哪些是主要因子。较高的载荷系数表示变量在该因子上具有较大的影响力，因此可以帮助确定主要因子。
3. 提供变量选择参考：根据因子载荷系数可以对变量进行排序，从而提供变量选择的参考。选择载荷系数较高的变量可以增加模型的稳定性和可解释性。
4. 评价模型适配度：在进行因子分析时，可以通过观察因子载荷系数的大小来评价模型的适配度。较高的载荷系数表示模型拟合效果较好。
总之，因子载荷系数能够帮助研究者理解变量与因子之间的关系，并用于模型的建立和评价，因此具有重要的统计意义。
