การวิเคราะห์ปัจจัยคือการวิเคราะห์ทางสถิติชนิดหนึ่งที่ตรวจสอบความสัมพันธ์และรูปแบบที่แตกต่างกันซึ่งอาจเกิดขึ้นระหว่างการวัด การวิเคราะห์ปัจจัยมีสองประเภท สำรวจและยืนยัน ทั้งสองเวอร์ชันนี้สามารถใช้แยกกันหรือรวมกันได้ มีการคำนวณทางสถิติหลายประเภทที่ใช้ในการวิเคราะห์นี้
ขั้นตอนแรกทั่วไปที่ใช้ในการวิเคราะห์ปัจจัยรวมถึงการรวบรวมการวัดในการทดสอบ คณิตศาสตร์สหสัมพันธ์ใช้เพื่อกำหนดสหสัมพันธ์ที่มีอยู่ ผู้วิจัยจะพิจารณาว่าจะรวมปัจจัยทั้งหมดที่คำนวณได้จากการวิเคราะห์หรือไม่ การทดสอบบางอย่างจะต้องมีปัจจัยบางอย่างที่จะรวมอยู่ในสถิติและอื่น ๆ ที่จะได้รับการยกเว้น
วิธีหนึ่งที่ใช้เพื่อแยกปัจจัยที่เป็นไปได้คือโอกาสสูงสุด การคำนวณนี้ซับซ้อนมากจนใช้โปรแกรมคอมพิวเตอร์เชิงสถิติเนื่องจากผู้วิจัยไม่สามารถทำการคำนวณด้วยมือได้ ปัจจัยภายในการวิเคราะห์อาจรวมกันได้หลายวิธี การวิเคราะห์จะต้องการลำดับของปัจจัยที่จะหมุนหรือหวีในลักษณะที่อธิบายความแปรปรวนหรือการแพร่กระจายของข้อมูลที่ยิ่งใหญ่
เมื่อคำนวณปัจจัยและคะแนนสุดท้ายแล้วข้อมูลสามารถตีความได้ ปัจจัยที่มีคะแนนสูงสุดจะมีอิทธิพลต่อการวัดมากที่สุด คะแนนเหล่านี้อาจใช้สำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติเพิ่มเติม แตกต่างจากการวิเคราะห์ทางสถิติประเภทอื่น ๆ การวิเคราะห์นี้อาจส่งผลให้เกิดปัจจัยสำคัญจำนวนไม่ จำกัด แทนที่จะ จำกัด ปัจจัยไว้ที่กลุ่มเล็ก ๆ
การวิเคราะห์ปัจจัยเชิงสำรวจใช้เพื่อทำความเข้าใจว่าสิ่งใดในธรรมชาติที่สามารถมีอิทธิพลต่อการวัดบางอย่าง ปัจจัยเหล่านี้มีอิทธิพลอย่างมากต่อการวัดยังเป็นที่สนใจในรุ่นสำรวจ สิ่งเหล่านี้ไม่ได้ถูกตั้งค่าไว้ก่อนที่จะทำการวัด ด้วยการวิเคราะห์ปัจจัยยืนยันมีปัจจัยเฉพาะที่ถูกตรวจสอบก่อนการคำนวณ
การวิเคราะห์ปัจจัยทั้งสองประเภทสามารถใช้ภายในการทดสอบเดียว รุ่นสำรวจอาจใช้ในการสร้างทฤษฎีในขณะที่รุ่นยืนยันใช้เพื่อพิสูจน์ทฤษฎีนั้น หากการวิเคราะห์ยืนยันไม่ดีนักวิจัยอาจต้องเปลี่ยนวิธีการคำนวณการวิเคราะห์เชิงสำรวจ
จำนวนการวัดที่จำเป็นสำหรับการคำนวณเหล่านี้มีความสำคัญ การคำนวณส่วนใหญ่ต้องการการวัดอย่างน้อยสิบถ้าไม่เกิน การวิเคราะห์ยืนยันมักจะต้องใช้การวัดมากกว่าสำรวจ บางครั้งจำเป็นต้องมีการวัดอย่างน้อย 200 รายการเพื่อการวิเคราะห์ที่ประสบความสำเร็จ ตามกฎทั่วไปการใช้การวัดเพิ่มเติมโดยทั่วไปแล้วจะส่งผลให้ข้อมูลมีความน่าเชื่อถือมากขึ้นแม้ว่าจำนวนที่จำเป็นจะขึ้นอยู่กับการทดสอบ
