Streng genommen gehört nur die die Hauptachsenanalyse (engl. Principal Axis Factoring, PAF) zu den Faktorenanalysen. Bei dieser Methode werden nur die Kovarianzen aller Variablen – meist sind es die Items eines Fragebogens – analysiert, es ist also nicht unbedingt das Ziel, die vollständige Varianz der Variablen aufzuklären, sondern nur ihre gemeinsame Varianz. Das Verfahren wird in erster Linie dann eingesetzt, wenn es darum geht, latente Konstrukte oder Strukturen hinter den Variablen zu entdecken und diese „sichtbar“ zu machen. Der Anteil an Varianz einer Variablen, der nicht mit anderen Variablen kovariiert, wird also nicht berücksichtigt. Bei der Hauptkomponentenanalyse (engl. Principal Component Analysis, PCA) wird hingegen versucht, die vollständige Varianz aller Variablen mit wenigen Komponenten zu erklären. Sie wird dann eingesetzt, wenn das Ziel darin besteht, die Datenstruktur zu reduzieren.
Kurz zusammengefasst kann man formulieren, dass die Hauptachsenanalyse kovarianz- und die Hauptkomponentenanalyse varianzorientiert ist. Oft kommen jedoch beide Verfahren zu ähnlichen Ergebnissen. Die Hauptkomponentenanalyse wird häufiger eingesetzt, was vor allem daran liegt, dass sie in den gängigen statistischen Softwarepaketen die Standardeinstellung belegt, obwohl eher eine Hauptachsenanalyse angezeigt wäre. Hinzu kommt, dass oftmals eine orthogonale Rotationsmethode gewählt wird, ohne die Ergebnisse einer obliquen Rotation zu betrachten. Letztere bietet meist eine deutlich bessere Lösung und ist mit den theoretischen Überlegungen vereinbar, in diesem Fall, dass die Faktoren untereinander korrelieren dürfen. Sind Sie unsicher, welches Verfahren Sie genau einsetzen sollten und sind mit der Materie nur wenig vertraut, empfiehlt es sich, einen Experten zu Rate zu ziehen.