Método matemático-estadístico que se propone llevar las correlaciones de un elevado número de variables a la acción de un número más limitado de factores, abstractos o derivados, según la hipótesis del principio de la variación de las variables.
A esta reducción sigue la definición, hipotética o experimental, de una matriz posterior de muestras factoriales que, por medio de la estandarización de la varianza de cada uno de los factores, establece la incidencia de tal varianza en las variaciones de cada uno de los factores. El objetivo del análisis factorial es el común a todo método científico orientado a obtener de los fenómenos observados una cantidad más reducida de conceptos fundamentales de cuya interacción es posible obtener explicaciones del fenómeno observado. Con este objetivo se recurre al experimento factorial organizado para poder estudiar la acción de dos (análisis bifactorial) o más factores (análisis multifactorial) en todas sus combinaciones, por separado o juntos. Si tratando con los factores A y B al mismo tiempo se obtiene la suma de los efectos de A y B tomados por separado, se dice que las acciones de A y B son independientes y que su interacción es nula. Si en cambio el tratamiento simultáneo de A y B da un efecto superior a la suma de los dos componentes aislados se dice que B potencia el efecto de A, si da un efecto inferior se dice que B inhibe el efecto de A. El análisis factorial, adoptado inicialmente en física y química, se difundió a las ciencias sociales y psicológicas para los problemas que son susceptibles de acciones de tipo cuantitativo, como en el caso de los tests mentales, las pruebas de aptitudes y la identificación de los factores de la personalidad. En psicología el análisis factorial encontró sus aplicaciones más importantes en: