বেশিরভাগ সময়, ফ্যাক্টর বিশ্লেষণটি সেওর জন্য কোনও পরিসংখ্যানগত পরীক্ষা ছাড়াই পরিচালিত হয়। এটি রিগ্রেশন, স্ট্রাকচারাল সমীকরণ মডেলিং ইত্যাদির মতো পদ্ধতির চেয়ে অনেক বেশি বিষয়গত এবং ব্যাখ্যামূলক pre এবং সাধারণত এটি অনুমানমূলক পরীক্ষা হয় যা অনুমানের সাথে আসে: পি মান এবং আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানগুলি সঠিক হওয়ার জন্য, সেই অনুমানগুলি অবশ্যই মেটানো উচিত।
এখন, যদি উপাদানগুলির সংখ্যা বাছাই করার পদ্ধতিটি সর্বাধিক সম্ভাবনা পদ্ধতি হিসাবে সেট করা থাকে, তবে একটি অনুমান যা এর সাথে যায়: ফ্যাক্টর বিশ্লেষণের ভেরিয়েবল ইনপুটটিতে সাধারণ বিতরণ হবে।
ইনপুট ভেরিয়েবলগুলির ননজারো পারস্পরিক সম্পর্ক রয়েছে যা সত্য হওয়া ছাড়া এটি এক ধরণের অনুমান যা ফ্যাক্টর বিশ্লেষণের ফলাফলগুলি (সম্ভবত) অকেজো হবে: কোনও ইনপুট ভেরিয়েবলের সেটগুলির পিছনে সুপ্ত পরিবর্তনশীল হিসাবে কোনও ফ্যাক্টর আবির্ভূত হবে না।
যতদূর পর্যন্ত "কারণগুলির মধ্যে কোনও সাধারণ সম্পর্ক নেই (সাধারণ এবং নির্দিষ্টকরণ) এবং একটি ফ্যাক্টর থেকে ভেরিয়েবল এবং অন্যান্য উপাদানগুলির সাথে ভেরিয়েবলের মধ্যে কোনও সম্পর্ক নেই," এগুলি বিশ্বব্যাপী অনুমান যা ফ্যাক্টর বিশ্লেষকরা করেন তা নয়, যদিও মাঝে মাঝে শর্ত (অথবা একটি আনুমানিক) এটি) কাম্য হতে পারে। পরেরটি, যখন এটি ধারণ করে, এটি "সাধারণ কাঠামো" নামে পরিচিত।
এর মধ্যে আরও একটি শর্ত রয়েছে যা কখনও কখনও "অনুমান" হিসাবে বিবেচিত হয়: যে ইনপুট ভেরিয়েবলগুলির মধ্যে শূন্য-ক্রম (ভ্যানিলা) পারস্পরিক সম্পর্কগুলি বৃহত আংশিক সম্পর্কের দ্বারস্থ হয় না। সংক্ষেপে এর অর্থ যা হ'ল সম্পর্কগুলি কিছু জুটির জন্য দৃ strong় এবং অন্যদের জন্য দুর্বল হওয়া উচিত; অন্যথায়, ফলাফলগুলি "জঞ্জাল" হবে। এটি সাধারণ কাঠামোর আকাঙ্ক্ষার সাথে সম্পর্কিত এবং এটি কায়সার-মেয়ার-ওলকিন পরিসংখ্যান বা কেএমও ব্যবহার করে বাস্তবে মূল্যায়ন (যদিও আনুষ্ঠানিকভাবে "পরীক্ষিত" নয়) can .8 বা .9 এর নিকটবর্তী কেএমও মানগুলি সাধারণত তথ্যবহুল ফ্যাক্টর বিশ্লেষণ ফলাফলের জন্য খুব আশাব্যঞ্জক বলে বিবেচিত হয়, যখন .5 বা .6 এর কাছাকাছি কেএমওগুলি খুব কম প্রতিশ্রুতিবদ্ধ হয় এবং .5 এর নীচে থাকা কোনও বিশ্লেষককে তার কৌশলটি পুনর্বিবেচনা করতে অনুরোধ করতে পারে।