Veiksnių analizė yra statistinis metodas bandant rasti vadinamuosius latentinius kintamuosius, kai turite duomenų apie daugybę klausimų. Latentiniai kintamieji yra dalykai, kurių negalima tiesiogiai išmatuoti. Pavyzdžiui, dauguma asmenybės aspektų yra latentiniai. Asmenybės tyrinėtojai dažnai užduoda daug žmonių klausimų, kurie, jų manymu, yra susiję su asmenybe, ir tada atlieka faktorių analizę, kad nustatytų, kokie latentiniai veiksniai egzistuoja.
Pasirodę veiksniai gali atsirasti tik iš atsakymų į jūsų užduotus klausimus. Pavyzdžiui, jei neklausiate apie miego įpročius, neatsiras veiksnys, susijęs su miego įpročiais. Kita vertus, jei klausiate tik apie miego įpročius, tada nieko daugiau negali pasirodyti. Pasirinkti gerą klausimų rinkinį yra sudėtinga, o skirtingi tyrėjai pasirinks skirtingus klausimų rinkinius.
Jei sugeneruosite daug atsitiktinių skaičių, faktorių analizė vis tiek gali rasti akivaizdžią duomenų struktūrą. Sunku pasakyti, ar atsiradę veiksniai atspindi duomenis, ar tiesiog yra veiksnių analizės galios dalis rasti modelius.
Viena veiksnių analitiko užduotis yra nuspręsti, kiek veiksnių išlaikyti. Yra daugybė būdų tai nustatyti, ir mažai sutariama, kuris yra geriausias.
Veiksnių analizė gali pasakyti, kurie jūsų duomenų rinkinio kintamieji „eina kartu“ ne visada akivaizdžiais būdais. Tačiau interpretuoti, ką tie kintamųjų rinkiniai iš tikrųjų reiškia, turi analitikas, o protingi žmonės gali nesutikti.