一つの対象に対し多数の変数が観測されているとき，各変数が，複数の変数のばらつきを共通に説明する潜在的な変数（共通因子）と各変数固有のばらつきである特殊因子の和から構成されていると想定し，その構造をデータから推定し因子の解釈を通じ現象を理解しようとする多変量データ解析の古典的手法．共通因子と元の変数の間の相関係数を因子負荷量といい，これが解釈しやすくなるよう共通因子の線形変換を行うことを回転と呼ぶ．回転を含む計算法としてはさまざまな手法が提唱されている．