تحليل العامل هو طريقة إحصائية لمحاولة العثور على ما يعرف بالمتغيرات الكامنة عندما يكون لديك بيانات حول عدد كبير من الأسئلة. المتغيرات الكامنة هي أشياء لا يمكن قياسها بشكل مباشر. على سبيل المثال ، معظم جوانب الشخصية كامنة. غالبًا ما يطرح باحثو الشخصية على عينة من الأشخاص الكثير من الأسئلة التي يعتقدون أنها مرتبطة بالشخصية ، ثم يقومون بتحليل العوامل لتحديد العوامل الكامنة الموجودة.
يمكن أن تأتي العوامل التي تظهر فقط من إجابات الأسئلة التي تطرحها. إذا لم تسأل عن عادات النوم ، على سبيل المثال ، فلن يظهر أي عامل متعلق بعادات النوم. من ناحية أخرى ، إذا سألت فقط عن عادات النوم ، فلن يظهر أي شيء آخر. يعد اختيار مجموعة جيدة من الأسئلة أمرًا معقدًا ، وسيختار باحثون مختلفون مجموعات مختلفة من الأسئلة.
إذا قمت بتوليد الكثير من الأرقام العشوائية ، فقد يستمر تحليل العوامل في العثور على بنية واضحة في البيانات. من الصعب معرفة ما إذا كانت العوامل التي تظهر تعكس البيانات أم أنها ببساطة جزء من قوة تحليل العوامل للعثور على الأنماط.
تتمثل إحدى مهام محلل العوامل في تحديد عدد العوامل التي يجب الاحتفاظ بها. هناك مجموعة متنوعة من الطرق لتحديد ذلك ، ولا يوجد اتفاق يذكر حول الأفضل منها.
يمكن أن يخبرك تحليل العوامل بالمتغيرات في مجموعة البيانات "التي تتوافق" بطرق غير واضحة دائمًا. لكن تفسير ما تمثله هذه المجموعات من المتغيرات في الواقع متروك للمحلل ، ويمكن أن يختلف الأشخاص العقلاء.