因子分析は、非常に多くの質問に関するデータがある場合に、潜在変数として知られているものを見つけようとするための統計的方法です。 潜在変数は、直接測定できないものです。 たとえば、性格のほとんどの側面は潜在的です。 パーソナリティ研究者は、多くの場合、人格に関連すると思われる多くの質問を人々のサンプルに尋ね、次に因子分析を行って、どの潜在的要因が存在するかを判断します。
現れる要因は、あなたが尋ねる質問への答えからのみ来ることができます。 たとえば、睡眠習慣について尋ねない場合、睡眠習慣に関連する要因は表示されません。 一方、睡眠習慣についてだけ尋ねると、他には何も現れません。 適切な質問のセットを選択することは複雑であり、さまざまな研究者がさまざまな質問のセットを選択します。
多数の乱数を生成する場合でも、因子分析によってデータに明らかな構造が見つかる可能性があります。 出現する因子がデータを反映しているのか、それとも単にパターンを見つけるための因子分析の力の一部であるのかを判断するのは困難です。
因子アナリストの1つのタスクは、保持する因子の数を決定することです。 これを決定するためのさまざまな方法があり、どれが最良であるかについてはほとんど合意がありません。
因子分析は、データセット内のどの変数が常に明白であるとは限らない方法で「一緒に行く」かを知ることができます。 しかし、これらの変数のセットが実際に何を表しているかを解釈するのはアナリスト次第であり、合理的な人々は同意できない可能性があります。