Faktorska analiza je vrsta statistične analize, ki raziskuje različne korelacije in vzorce, ki se lahko pojavijo med meritvami. Obstajata dve vrsti faktorske analize; raziskovalno in potrditveno. Ti dve različici se lahko uporabljata posamezno ali kombinirano. V tej analizi se uporablja veliko različnih vrst statističnih izračunov.
Pogost prvi korak, ki se uporablja pri faktorski analizi, vključuje zbiranje meritev v poskusu. Korelacijska matematika se uporablja za določanje obstoječih korelacije. Raziskovalec bo ugotovil, ali bodo vključeni vsi dejavniki, izračunani iz analize. Nekateri poskusi bodo zahtevali vključitev nekaterih dejavnikov v statistiko, druge pa izključitev.
Ena metoda, ki se uporablja za izločanje možnih dejavnikov, je največja verjetnost. Ta izračun je tako zapleten, da se uporabljajo statistični računalniški programi, saj raziskovalec običajno ne more opraviti izračuna ročno. Dejavnike v analizi je mogoče tudi kombinirati na več načinov. Analiza bo zahtevala zaporedje dejavnikov, ki jih je treba zasukati ali prečesati na način, ki pojasnjuje veliko odstopanje ali razširjenost podatkov.
Ko so končni faktorji in rezultati izračunani, je mogoče podatke interpretirati. Na meritve bodo najbolj vplivali dejavniki, ki imajo najvišje ocene. Te rezultate je mogoče uporabiti tudi za nadaljnjo statistično analizo. Za razliko od drugih vrst statistične analize lahko ta analiza povzroči neomejeno količino pomembnih dejavnikov, namesto da bi jih omejila na majhno skupino.
Raziskovalna faktorska analiza se uporablja za razumevanje, katere stvari v naravi lahko vplivajo na določene meritve. Kako močno ti dejavniki vplivajo na meritve, je zanimivo tudi v raziskovalni različici. Ti niso prednastavljeni pred izvedbo meritev. S potrditveno faktorsko analizo obstajajo specifični dejavniki, ki se raziskujejo pred izračuni.
Obe vrsti faktorske analize je mogoče uporabiti v enem poskusu. Raziskovalna različica se lahko uporabi za ustvarjanje teorije, medtem ko se potrditvena različica uporablja za dokaz te teorije. Če potrditvena analiza ni ugodna, bo morda moral raziskovalec spremeniti način izračuna raziskovalne analize.
Število meritev, potrebnih za te izračune, je pomembno. Večina izračunov zahteva vsaj deset meritev, če ne več. Običajno bo za potrditveno analizo potrebno veliko več meritev kot za raziskovalno. Včasih je za uspešno analizo potrebnih vsaj 200 meritev. Splošno pravilo je, da uporaba več meritev običajno povzroči bolj zanesljive podatke, čeprav bo potrebno število odvisno od poskusa.