Die Faktorenanalyse ist eine statistische Methode, mit der versucht wird, sogenannte latente Variablen zu finden, wenn Daten zu sehr vielen Fragen vorliegen. Latente Variablen sind Dinge, die nicht direkt gemessen werden können. Zum Beispiel sind die meisten Aspekte der Persönlichkeit latent. Persönlichkeitsforscher stellen einer Stichprobe von Menschen oft viele Fragen, die ihrer Meinung nach mit der Persönlichkeit zusammenhängen, und führen dann eine Faktorenanalyse durch, um festzustellen, welche latenten Faktoren existieren.
Die erscheinenden Faktoren können nur aus den Antworten auf die von Ihnen gestellten Fragen resultieren. Wenn Sie beispielsweise nicht nach Schlafgewohnheiten fragen, wird kein Faktor in Bezug auf Schlafgewohnheiten angezeigt. Fragt man hingegen nur nach Schlafgewohnheiten, dann kann nichts anderes auftauchen. Die Auswahl eines guten Fragenkatalogs ist kompliziert, und verschiedene Forscher wählen unterschiedliche Fragenkomplexe.
Wenn Sie viele Zufallszahlen generieren, kann eine Faktorenanalyse dennoch eine scheinbare Struktur in den Daten finden. Es ist schwer zu sagen, ob die entstehenden Faktoren die Daten widerspiegeln oder einfach nur Teil der Leistungsfähigkeit der Faktorenanalyse sind, um Muster zu finden.
Eine Aufgabe des Faktoranalytikers besteht darin, zu entscheiden, wie viele Faktoren er behalten soll. Es gibt eine Vielzahl von Methoden, um dies zu bestimmen, und es besteht wenig Einigkeit darüber, welche die beste ist.
Die Faktorenanalyse kann Ihnen sagen, welche Variablen in Ihrem Datensatz auf eine nicht immer offensichtliche Weise "zusammenpassen". Aber die Interpretation dessen, was diese Variablensätze tatsächlich darstellen, liegt beim Analytiker, und vernünftige Leute können anderer Meinung sein.