Это, по-видимому, самый классический и устоявшийся метод многомерного статистического анализа данных. В статистических пакетах программ типа SPSS он фигурирует под названием «Сокращение размерности», и в этом контексте речь идёт об устранении избыточности из массива «Объекты * Параметры» по числу параметров: нет необходимости учитывать такие параметры, которые очень сильно коррелируют с другими и фактических их дублируют. Но… в экспериментальной психосемантике ФА получил иной, гораздо более содержательный и менее утилитарный смысл. Он превратился в инструмент реконструкции «личностного семантического пространства» (см. соответствующую статью). При этом пучки скоррелированных шкал объединяются в факторные оси, так что небольшое число этих факторных осей образует пространство из относительно небольшого числа факторов. Например. прямоугольный массив в методике «Личностная матрица», которую мы предлагаем выполнить слушателям второго модуля курса «ПиОТК», насчитывает 22 объекта шкалирования (ролевые персонажи) и 40 шкал, а свертывается после ФА в пространство из 2-3 факторов, реже — четырех. Таким образом, в индивидуальных данных от одного человека мы, как правило, находим меньше факторов, чем в известной модели «Большая пятерка» (полученной на групповых результатах с участием большого числа испытуемых). Это сокращение размерности происходит в результате «склейки факторов» (см. соответствующую статью). Чем больше факторов «склеиваются», тем меньше оказывается «когнитивная сложность» субъекта и нарастает «когнитивная простота». Эта когнитивная простота приводит к сужению множества альтернативных вариантов поведения (множества стратегий) в ситуации конкуренции, так что поведение оказывается менее гибким. См. также статьи «Личностное семантическое пространство», «Когнитивная сложность», «Тест личностных конструктов», «Многомерное шкалирование».