L'analisi fattoriale è un metodo statistico per tentare di trovare quelle che sono note come variabili latenti quando si hanno dati su moltissime domande. Le variabili latenti sono cose che non possono essere misurate direttamente. Ad esempio, molti aspetti della personalità sono latenti. I ricercatori di personalità spesso chiedono ad un campione di persone un sacco di domande che pensano siano legate alla personalità, e quindi eseguono analisi fattoriali per determinare quali siano i fattori latenti.

La risposta che si ottiene dipende dalle domande che si pongono

I fattori che appaiono possono venire solo dalle risposte alle domande che chiedi. Se non chiedi informazioni sulle abitudini del sonno, ad esempio, non comparirà alcun fattore relativo alle abitudini del sonno. D'altra parte, se chiedi solo le abitudini del sonno, allora non può apparire nient'altro. Selezionare una buona serie di domande è complicato, e diversi ricercatori sceglieranno diversi gruppi di domande.

Dati casuali dà Fattori

Se generi molti numeri casuali, un'analisi fattoriale può ancora trovare struttura apparente nei dati. È difficile stabilire se i fattori che emergono riflettono i dati o sono semplicemente parte della potenza dell'analisi fattoriale per trovare i modelli.

È difficile decidere quanti fattori includere

One compito dell'analista dei fattori è decidere quanti fattori tenere. Esistono diversi metodi per determinarlo e non c'è accordo su quale sia il migliore.

L'interpretazione del significato dei fattori è soggettiva

L'analisi fattoriale può dirvi quali variabili i tuoi set di dati "vanno insieme" in modi che non sono sempre evidenti. Ma interpretare ciò che questi insiemi di variabili rappresentano effettivamente dipende dall'analista, e le persone ragionevoli possono essere in disaccordo.