因素分析法是一種統計分析方法，用於確定各個因素對分析指標的影響方向和影響程度。它包括多種具體的方法，如：
連環替代法：通過逐個替代因素，觀察對分析指標的影響。
差額分析法：比較實際值與基準值之間的差額，分析各因素對差額的影響。
指標分解法：將分析指標分解為各個組成部分，分析每個組成部分對總指標的影響。
此外，因素分析法也被稱為經驗分析法，它是一種定性分析方法，主要依靠分析人員的知識和經驗來集體研究確定選擇對象。這種方法簡單易行，適用於研究對象差異較大或時間緊迫的情況，但缺點是缺乏定量分析，主觀影響較大。
在更廣泛的套用中，因素分析法能夠簡化複雜的研究課題，同時保持基本的信息量。它通過數學方法處理可觀測事物的外部特徵和聯繫，從而得出事物普遍本質的概括。因素分析法是現代統計學中重要而實用的方法，屬於多元統計分析的一個分支。
其他研究影響關係的方法包括：
逐步回歸：建立最優或合適的回歸模型，研究變數之間的依賴關係。
回歸分析：研究一個變數（Y）對一個或多個變數（X）的影響，其中Y為定量變數。
logit回歸分析：研究一個定類變數（Y）對一個或多個變數（X）的影響。
調節作用：研究一個變數如何調節另一個變數對因變數的影響。
中介作用：探索自變數通過中介變數影響因變數的關係。
結構方程模型：基於機率統計學的多元統計分析方法，研究測量關係和影響關係。
路徑分析：研究變數之間的直接、間接或反向影響關係。