Faktoranalyse er en statistisk metode til at forsøge at finde såkaldte latente variabler, når du har data om mange spørgsmål. Latente variabler er ting, der ikke kan måles direkte. For eksempel er de fleste aspekter af personlighed latente. Personlighedsforskere stiller ofte en prøve af mennesker mange spørgsmål, som de mener er relateret til personlighed, og foretager derefter faktoranalyse for at bestemme, hvilke latente faktorer der findes.
De faktorer, der vises, kan kun komme fra svarene på de spørgsmål, du stiller. Hvis du for eksempel ikke spørger om søvnvaner, vises der ingen faktor relateret til søvnvaner. På den anden side, hvis du kun spørger om søvnvaner, kan intet andet vises. At vælge et godt sæt spørgsmål er kompliceret, og forskellige forskere vælger forskellige sæt spørgsmål.
Hvis du genererer mange tilfældige tal, kan en faktoranalyse muligvis stadig finde tilsyneladende struktur i dataene. Det er vanskeligt at fortælle, om de faktorer, der fremkommer, afspejler dataene eller simpelthen er en del af faktoranalysens evne til at finde mønstre.
En opgave for faktoranalytikeren er at beslutte, hvor mange faktorer der skal holdes. Der er en række forskellige metoder til bestemmelse af dette, og der er ringe enighed om, hvad der er bedst.
Faktoranalyse kan fortælle dig, hvilke variabler i dit datasæt "går sammen" på måder, der ikke altid er indlysende. Men at fortolke, hvad disse sæt variabler faktisk repræsenterer, er op til analytikeren, og rimelige mennesker kan være uenige.