El análisis de factores es un método estadístico para intentar encontrar lo que se conoce como variables latentes cuando tiene datos sobre muchas preguntas. Las variables latentes son cosas que no se pueden medir directamente. Por ejemplo, la mayoría de los aspectos de la personalidad están latentes. Los investigadores de la personalidad a menudo le hacen a una muestra de personas muchas preguntas que piensan que están relacionadas con la personalidad, y luego hacen un análisis factorial para determinar qué factores latentes existen.

La respuesta que obtienes depende de las preguntas que haces

Los factores que aparecen solo pueden venir de las respuestas a las preguntas que hace. Si no pregunta por los hábitos de sueño, por ejemplo, no aparecerá ningún factor relacionado con los hábitos de sueño. Por otro lado, si solo preguntas sobre los hábitos de sueño, entonces no puede aparecer nada más. Seleccionar un buen conjunto de preguntas es complicado, y diferentes investigadores elegirán diferentes conjuntos de preguntas.

Datos aleatorios da factores

Si genera muchos números aleatorios, un análisis factorial aún puede encontrar estructura aparente en los datos. Es difícil determinar si los factores que emergen reflejan los datos o simplemente son parte del poder del análisis factorial para encontrar patrones.

Es difícil decidir cuántos factores incluir.

Uno La tarea del analista factorial es decidir cuántos factores conservar. Hay una variedad de métodos para determinar esto, y hay poco acuerdo sobre cuál es el mejor.

Interpretación del significado de los factores es subjetivo

El análisis de factores puede indicarle qué variables su conjunto de datos "van juntos" de formas que no siempre son obvias. Pero interpretar qué representan realmente esos conjuntos de variables depende del analista, y las personas razonables pueden estar en desacuerdo.