因子分析是一種統計技術，用於從多個變數中提取共同的、具有代表性的因子，以簡化和理解數據。
因子分析的核心在於找到能夠解釋數據中大部分信息的少數公共因子，同時去除與這些公共因子不相關的特殊因子。因子分析的過程通常包括數據收集、標準化、提取主成分、計算相關係數矩陣、命名和解釋因子等步驟。因子分析的目的是減少變數的數量，同時保持對原變數信息的充分解釋。這種方法常用於高維數據的處理和降維，以及數據挖掘和市場研究等領域。
此外，因子分析還涉及到對數據質量和適用性的檢驗，如KMO值和Bartlett球形檢驗，這些檢驗用於判斷數據是否適合進行因子分析。因子分析的輸出結果可以包括每個變數的因子載荷、因子的方差解釋率以及綜合得分等，這些信息有助於理解變數的相關性和重要性。