因子分析は、多変量データの中に潜む共通要因を特定するための多変量解析手法です。

この手法は、観測できない潜在的な要因（共通因子）が複数の観測変数に影響を与えているという考えに基づいています。因子分析は、多くの観測変数に共通する因子を見つけ出すことで、データの潜在的な構造を把握し、消費者行動などの背後にある要因を明らかにするのに役立ちます。

具体例を考えると、学校の生徒の複数の教科のテスト点数データを取り上げてみましょう。これらの点数は相関があることは予想されますが、どの教科がどの程度関連しているかは不明です。因子分析を用いることで、これらの教科の点数が2つの共通因子に関連していることが示唆されます。一つは「理系能力」を表す共通因子で、数学、理科、英語と関連しており、もう一つは「文系能力」を表す共通因子で、国語、社会、英語と関連しています。

因子分析は、複数の変数に共通する因子を見つけ出すことで、データの要約と解釈を支援し、潜在的な概念や要因を明らかにする有用な手法です。