Analiza czynnikowa to metoda statystyczna służąca do próby znalezienia tak zwanych zmiennych ukrytych, gdy masz dane dotyczące bardzo wielu pytań. Zmienne ukryte to rzeczy, których nie można bezpośrednio zmierzyć. Na przykład większość aspektów osobowości jest utajona. Badacze osobowości często zadają próbce ludzi wiele pytań, które ich zdaniem są związane z osobowością, a następnie przeprowadzają analizę czynnikową, aby określić, jakie czynniki ukryte istnieją.
Pojawiające się czynniki mogą pochodzić tylko z odpowiedzi na pytania, które zadajesz. Jeśli na przykład nie zapytasz o nawyki snu, nie pojawi się żaden czynnik związany z nawykami snu. Z drugiej strony, jeśli zapytasz tylko o nawyki związane ze snem, nic innego nie może się pojawić. Wybór dobrego zestawu pytań jest skomplikowany, a różni badacze wybiorą różne zestawy pytań.
Jeśli generujesz wiele liczb losowych, analiza czynnikowa może nadal znaleźć widoczną strukturę danych. Trudno powiedzieć, czy pojawiające się czynniki odzwierciedlają dane, czy są po prostu częścią mocy analizy czynnikowej w znajdowaniu wzorców.
Jednym z zadań analityka czynnikowego jest podjęcie decyzji, ile czynników należy zachować. Istnieje wiele metod określania tego i nie ma zgody co do tego, która z nich jest najlepsza.
Analiza czynnikowa może wskazać, które zmienne w zestawie danych „pasują do siebie” w sposób, który nie zawsze jest oczywisty. Ale interpretacja tego, co faktycznie reprezentują te zestawy zmiennych, należy do analityka i rozsądni ludzie mogą się z tym nie zgodzić.