L'analisi fattoriale è un metodo statistico per tentare di trovare le cosiddette variabili latenti quando si hanno dati su un gran numero di domande. Le variabili latenti sono cose che non possono essere misurate direttamente. Ad esempio, la maggior parte degli aspetti della personalità sono latenti. I ricercatori della personalità spesso pongono a un campione di persone molte domande che pensano siano correlate alla personalità, quindi eseguono un'analisi fattoriale per determinare quali fattori latenti esistono.
I fattori che appaiono possono derivare solo dalle risposte alle domande che poni. Se non chiedi informazioni sulle abitudini del sonno, ad esempio, non verrà visualizzato alcun fattore relativo alle abitudini del sonno. D'altra parte, se chiedi solo delle abitudini del sonno, non può apparire nient'altro. Selezionare un buon set di domande è complicato e ricercatori diversi sceglieranno diversi set di domande.
Se generi molti numeri casuali, un'analisi fattoriale potrebbe ancora trovare una struttura apparente nei dati. È difficile dire se i fattori che emergono riflettono i dati o fanno semplicemente parte del potere dell'analisi fattoriale di trovare modelli.
Un compito dell'analista di fattori è decidere quanti fattori mantenere. Ci sono una varietà di metodi per determinarlo, e c'è poco accordo su quale sia il migliore.
L'analisi fattoriale può dirti quali variabili nel tuo set di dati "vanno insieme" in modi che non sono sempre ovvi. Ma l'interpretazione di ciò che questi insiemi di variabili rappresentano effettivamente spetta all'analista e le persone ragionevoli possono non essere d'accordo.
