因子分析とは、関連する項目や変数のグループを特定する統計的手法です。これにより、多数の測定値を、より少数の潜在的な次元、すなわち因子に集約することができます。
知能研究において、様々な精神テストの因子分析により、共通分散の大部分を説明する一般因子gと、言語能力、空間能力、その他の能力に関するより具体的な因子が明らかになった。性格研究においても、同様の手法により、数千もの特性形容詞がこれらの大まかな次元に分類されることが示され、開放性、誠実性、外向性、協調性、神経症傾向という5因子モデルが導き出された。
この手法は相関関係のパターンを分析する。互いに強い相関関係にある変数は、共通の根底にある因子を反映していると仮定される。抽出方法や回転方法が異なると、結果が多少異なる場合があるため、解釈には統計的な判断力と理論的な理解力の両方が必要となる。因子分析は、構造が不明な場合は探索的であり、仮説に基づいた構造を検証する場合は確認的である。
重複する多数の指標を、一貫性のある次元に単純化する必要がある場合、因子分析は標準的な手法である。
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