多変量解析の主成分分析と因子分析の違いについて教えてください．ご質問にある通り、因子分析は「多変量解析」の一分野です。因子分析の手法の一種に主成分分析(principal component analysis)があり、主因子法(principal factor method)とも呼びます。 因子分析に共通しているのは、一つのサンプルから多数の変量を測定する、そういうデータをいっぱい集めて、相関係数という考え方を基本にして解析を行う。その際に、ある変量の変動が「他の変量の線形結合（一次式で表される関係）として表せるような系統的変動と、ランダムな変動とから成っている」という仮定を置く。そして共分散行列（もしくは相関行列）を作ってこれを線形変換する。 データの性格や分析の目的によって、手法を使い分けます。 主成分分析では、どの変量とも高い相関を持つ因子（変量の一次式で表される指標）を抽出するという考え方。 同じ因子分析でも、例えばバリマックス法(varim
