Die Exploratorische Faktorenanalyse (EFA) dient der Strukturentdeckung: Aus vielen Variablen werden wenige zugrunde liegende Faktoren extrahiert, ohne dass deren Anzahl oder Inhalt vorher festgelegt ist.
Die Konfirmatorische Faktorenanalyse (CFA) prüft eine vorab spezifizierte Faktorstruktur: Passt das hypothesisierte Modell zu den Daten? Wird oft mit Strukturgleichungsmodellen durchgeführt.
Hauptkomponentenanalyse (PCA) vs. Hauptachsenanalyse (PAF). PCA berücksichtigt auch Unique Variance, PAF nur Common Variance. Für reine Faktorenstruktur ist PAF angemessener.
Kaiser-Kriterium (Eigenwert > 1), Scree-Test (Cattell), Parallelanalyse (Horn), theoretische Begründung.
Orthogonal (Varimax: Faktoren unkorreliert) vs. Oblique (Oblimin/Promax: Faktoren korreliert erlaubt). Wahl hängt von theoretischen Annahmen ab.