因子分析的作用主要包括以下幾點：
結構簡化。因子分析可以通過識別一組隱藏的潛在因素，將大量的變數簡化為少數幾個因子，這有助於理解和解釋複雜的數據結構，同時減少變數間的冗餘信息，提高數據的解釋性和可理解性。
變數降維。通過因子分析，我們可以將一組相關性較高的變數聚合成為一個因子，從而實現變數的降維，這有助於減少變數數量，簡化研究模型，提高後續分析的效率。
變數分類。因子分析可以幫助我們將一組相關變數劃分為幾個不同的類別或維度，通過研究因子載荷矩陣，我們可以了解每個變數與每個因子之間的關係，從而將變數歸類為同一因子的變數具有相似的特徵和屬性，這為進一步的分析提供了有用的線索和指導。
數據化簡。在將變數化為少數的幾個因子之後，可以再利用因子代替原來的變數進行統計分析，這樣就可以達到數據化簡的目的。
變數關係分析。通過因子分析,我們可以分析不同變數之間的關係。通過識別主要的因子,我們可以了解哪些變數共同影響數據集的變化。
綜合競爭力分析。因子分析可以通過生成的綜合得分，研究企業的綜合競爭力。
此外，因子分析還廣泛套用於經濟分析、市場研究、教育評估等多個領域。