因子剖析是一种庞大的多元统计剖析方式，经常在社会科学研究中使用，可以展现数据背后的潜在因素。所谓因子，指代的是可以诠释数据变异的隐含变量，其自己并不能直接丈量。
因子剖析法是在一系列相关变量之间，发现隐藏在数据中的更少数目的无关变量因素举行剖析。这些隐含变量因素称为“因子”。通过因子剖析，我们可以从大量的变量中提取更少的相关因向来利便数据剖析。
譬喻说，我们想对某个产物质量举行评估，但有成百上千个质量指标，不行能丈量清晰每一个指标是否重要。这个时刻，因子剖析方式可以辅助我们找到对产物质量展望更为重要的因素，同时可以剔除与展望无关的指标，从而简化研究剖析的庞大度。
因子剖析方式还应用到市场考察和人力资源治理等领域，例如，考察公司想要权衡员工的满足度，面临的数据许多，剖析决议哪些因素影响员工的满足度就很难题。通过因子剖析，我们可以发现影响员工满足度的主要因素是哪些，快速且准确地介入公司治理。
总之，因子剖析是一种强盛的剖析工具，能够更好地挖掘数据属性，辅助研究者更深入体会研究领域的本质与纪律，从而更好地指导决议。
