1. Сбор эмпирических данных и подготовка корреляционной матрицы;

2. Выделение первоначальных (ортогональных) факторов;

3. Вращение факторной структуры и содержательная интерпретация результатов факторного анализа. Остановимся на них поподробнее.

1. Сбор эмпирических данных в психологическом исследовании разведочного плана всегда опосредован использованием какой-либо измерительной процедуры, в ходе которой испытуемый оценивает измеряемый объект по ряду предложенных исследователем характеристик. Важно, чтобы исследователем был предложен достаточно большой набор характеристик, всесторонне описывающих измеряемый объект. Вслед за Терстоуном многие авторы считают, что на один фактор должно приходится не менее трех переменных. Формальный итог первого этапа — получение матрицы смешения и на ее основе — корреляционной матрицы. Матрица смешения — это таблица, в которую заносятся результаты измерения и наблюдаемых переменных: в столбцах матрицы представлены оценки испытуемых каждой из переменной; строки матрицы — это различные наблюдения каждой переменной. Как правило, корреляционная матрица рассчитывается с использованием коэффициента линейной корреляции Пирсона.

2. Следующий важный этап факторного анализа — выделение первоначальных (ортогональных) факторов. В настоящее время это полностью компьютеризованная процедура, которую можно найти во всех современных статистических программах. В них используются следующие методы факторизации корреляционной матрицы: метод главных факторов; метод наименьших квадратов; метод максимального правдоподобия; альфа-факторный анализ; факторизация образов.

После компьютерного расчета матрицы факторных нагрузок наступает наиболее сложный этап — определение минимального числа Факторов. Компьютерная программа распечатывает на экране таблицу, в которой важным показателем является величина собственного значения каждого фактора; факторы расположены по убыванию этой величины.

Факторы, у которых этот показатель меньше единицы, не вносят значительного вклада в объяснение корреляционной матрицы.