因子分析を使用して、変数間の相関を評価することでデータの構造を評価します。因子分析は、数の多い変数を、直接測定しないものまたは観測しないものの解釈をしやすくできる、変数より数の少ない潜在因子に圧縮することで、データをいくつかの次元に要約します。この分析を使用して、元の各変数を、これらの基本的な因子の線形関数としてモデル化できます。因子分析は、一般に社会科学、市場調査、および大きなデータセットを使用するその他の業界で使われます。
たとえば、クレジットカード会社は、因子分析を使用して、数多くの顧客にアンケートを送る前に顧客満足度アンケートが3つの因子を確実に解決します。アンケートによって3つの因子が適切に測定されない場合は、質問を評価し直し、顧客に配布する前にアンケートを送付する前にもう一度検定する必要があります。
因子分析を実行するには、
を選択します。元の変数の線形結合として表される新しい変数を作成する場合、主成分分析を使用します。