ניתוח גורמים הוא שיטה סטטיסטית לניסיון למצוא את מה שמכונה משתנים סמויים כאשר יש לך נתונים על הרבה מאוד שאלות. משתנים סמויים הם דברים שלא ניתן למדוד ישירות. לדוגמא, רוב היבטי האישיות סמויים. חוקרי אישיות לעיתים קרובות שואלים מדגם של אנשים הרבה שאלות שלדעתם קשורות לאישיות, ואז עושים ניתוח גורמים כדי לקבוע אילו גורמים סמויים קיימים.
הגורמים המופיעים יכולים לבוא רק מהתשובות לשאלות שאתה שואל. אם לא תשאלו למשל על הרגלי שינה, אז לא יופיע שום גורם הקשור להרגלי שינה. מצד שני, אם אתה שואל רק על הרגלי שינה, אז שום דבר אחר לא יכול להופיע. הבחירה במערכת שאלות טובה היא מסובכת, וחוקרים שונים יבחרו במערכות שאלות שונות.
אם אתה מייצר הרבה מספרים אקראיים, ניתוח גורמים עשוי עדיין למצוא מבנה גלוי בנתונים. קשה לדעת אם הגורמים המופיעים משקפים את הנתונים או שהם פשוט חלק מהכוח של ניתוח גורמים למצוא דפוסים.
משימה אחת של מנתח הגורמים היא להחליט כמה גורמים לשמור. ישנן מגוון שיטות לקביעת זאת, ואין הסכמה לגבי המיטב.
ניתוח גורמים יכול לומר לך אילו משתנים במערך הנתונים שלך "הולכים יחד" בדרכים שלא תמיד ברורות מאליהם. אך הפרשנות של קבוצות המשתנים המייצגות בפועל תלויה באנליסט, ואנשים סבירים יכולים לחלוק על כך.