Analiza factorială este o metodă statistică pentru încercarea de a găsi ceea ce sunt cunoscute sub numele de variabile latente atunci când aveți date despre o mulțime de întrebări. Variabilele latente sunt lucruri care nu pot fi măsurate direct. De exemplu, cele mai multe aspecte ale personalității sunt latente. Cercetătorii de personalitate adresează adesea unui eșantion de oameni o mulțime de întrebări despre care cred că sunt legate de personalitate și apoi fac analize de factori pentru a determina ce factori latenți există.
Factorii care apar pot proveni doar din răspunsurile la întrebările pe care le puneți. Dacă nu întrebați despre obiceiurile de somn, de exemplu, atunci nu va apărea niciun factor legat de obiceiurile de somn. Pe de altă parte, dacă întrebi doar despre obiceiurile de somn, atunci nimic altceva nu poate apărea. Selectarea unui set bun de întrebări este complicată, iar diferiți cercetători vor alege diferite seturi de întrebări.
Dacă generați o mulțime de numere aleatorii, o analiză factorială poate găsi în continuare o structură aparentă în date. Este dificil de spus dacă factorii care apar reflectă datele sau sunt pur și simplu parte a puterii analizei factorilor de a găsi modele.
O sarcină a factorului analist este de a decide câți factori să păstreze. Există o varietate de metode pentru a determina acest lucru și există un acord prea mic cu privire la care este cel mai bun.
Analiza factorială vă poate spune ce variabile din setul de date „merg împreună” în moduri care nu sunt întotdeauna evidente. Dar interpretarea a ceea ce reprezintă aceste seturi de variabile depinde de analist, iar oamenii rezonabili pot fi de acord.
