因子分析（Factor analysis）是主成分分析的推广和发展，它也是多元统计分析中降维的一种方法。因子分析的形成和早期发展一般认为是从查尔斯·斯皮尔曼（Charles Spearman）在1904年发表的文章开始。因子分析是研究通过相关矩阵或协差阵的内部依赖关系，探求数据中的基本结构，它将多个变量浓缩为少数几个因子，以再现原始变量与因子之间的相关关系。
因子分析与主成分分析是有区别的。
主成分分析不能作为一个模型来描述，它只是通常的变量变换，而因子分析需要构造因子模型；主成分分析中主成分的个数和变量个数p相同，它是将一组具有相关性的变量变换为一组独立的变量，应用主成分分析解决实际问题时，一般只选取前m（m﹤p）个主成分，而因子分析的目的是要用尽可能少的公因子，以便构造一个结构简单的因子模型；主成分分析是将主成分表示为原变量的线性组合，而因子分析是将原始变量表示为公因子和特殊因子的线性组合。
