兩者相同的地方在於 PCA / FA 都有簡化變數的能力，但 FA 搭配後續轉軸操作可以提供更多的資訊，一般情況而言， PCA 的操作多半止於變數刪減，而 FA 則概稱從變數刪減、轉軸到因素命名詮釋的整套過程。

主要成分析(PCA)是在做資料簡化，其差異性如下:

形成型(Formative)指標。

從原始/觀察O變數進行線性組合，沒有估計程序。

變異數取向。

資料簡化；萃取成分不用進行轉軸。

關注萃取成分對O變數變異的解釋多寡。

因素分析(FA)是找出相關性，其差異性如下:

反映型(Reflective)指標。

從原始/觀察O變數來估計潛在L變數。

共變異數取向。

變數分群；萃取成分必須進行轉軸。

藉著少數共同因素解釋O變數間的相關程度。