多数の量的変数から少数の潜在的な因子を抽出する統計手法。いくつかの変数の背後に共通の因子が潜んでいると想定し、各変数を少数個の共通因子（通常は固有値１以上）と１つの独自因子（各変数に固有の因子）に分解する。各因子が変数全体の変数全体の情報の何パーセントを説明できるかは寄与率で表される。因子の解釈は因子負荷量に基づいて行われるが、解釈しやすくするために軸を回転させることも多い。回転の方法には、バリマックスやプロマックスなどが知られている。