Factoranalyse is een statistische methode om te proberen zogenaamde latente variabelen te vinden wanneer u gegevens hebt over een groot aantal vragen. Latente variabelen zijn dingen die niet direct kunnen worden gemeten. De meeste aspecten van persoonlijkheid zijn bijvoorbeeld latent. Persoonlijkheidsonderzoekers stellen vaak een steekproef van mensen veel vragen waarvan zij denken dat ze verband houden met persoonlijkheid, en doen vervolgens factoranalyse om te bepalen welke latente factoren er zijn.
De factoren die verschijnen, kunnen alleen voortkomen uit de antwoorden op de vragen die u stelt. Als u bijvoorbeeld niet naar slaapgewoonten vraagt, verschijnt er geen factor die verband houdt met slaapgewoonten. Aan de andere kant, als je alleen naar slaapgewoonten vraagt, kan er niets anders verschijnen. Het selecteren van een goede set vragen is ingewikkeld en verschillende onderzoekers zullen verschillende sets vragen kiezen.
Als je veel willekeurige getallen genereert, kan een factoranalyse toch een duidelijke structuur in de data aantreffen. Het is moeilijk te zeggen of de factoren die naar voren komen de gegevens weerspiegelen of gewoon deel uitmaken van de kracht van factoranalyse om patronen te vinden.
Een taak van de factoranalist is om te beslissen hoeveel factoren hij moet behouden. Er zijn verschillende methoden om dit te bepalen, en er is weinig overeenstemming over welke het beste is.
Factoranalyse kan u vertellen welke variabelen in uw dataset "samen gaan" op manieren die niet altijd voor de hand liggen. Maar het is aan de analist om te interpreteren wat die reeksen variabelen eigenlijk vertegenwoordigen, en redelijke mensen kunnen het daar niet mee eens zijn.