A análise fatorial é um método estatístico para tentar encontrar o que é conhecido como variáveis latentes, quando você tem dados sobre um grande número de questões. Variáveis latentes são coisas que não podem ser medidas diretamente. Por exemplo, muitos aspectos da personalidade estão latentes. Os pesquisadores da personalidade costumam fazer a uma amostra de pessoas muitas perguntas que elas acham que estão relacionadas à personalidade e, então, fazem uma análise fatorial para determinar quais fatores latentes existem.
Os fatores que aparecem só podem vir das respostas às perguntas que você faz. Se você não perguntar sobre os hábitos de sono, por exemplo, nenhum fator relacionado aos hábitos de sono aparecerá. Por outro lado, se você perguntar apenas sobre hábitos de sono, nada mais poderá aparecer. Selecionar um bom conjunto de perguntas é complicado e diferentes pesquisadores escolherão diferentes conjuntos de perguntas.
Se você gerar muitos números aleatórios, uma análise fatorial ainda pode encontrar uma estrutura aparente nos dados. É difícil dizer se os fatores que emergem refletem os dados ou simplesmente fazem parte do poder da análise fatorial para encontrar padrões.
Uma tarefa do analista de fator é decidir quantos fatores manter. Há uma variedade de métodos para determinar isso, e há pouco acordo sobre qual é o melhor.
A análise fatorial pode dizer quais variáveis em seu conjunto de dados "andam juntas" de maneiras que nem sempre são óbvias. Mas interpretar o que esses conjuntos de variáveis realmente representam depende do analista, e pessoas razoáveis podem discordar.