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Für die Bestimmung der Anzahl an Faktoren gibt es fünf üblicherweise herangezogene Kriterien

• Faktorenzahl wird a priori festgelegt
• alle Restkorrelationen sind nahe 0 (z.B.: <.2)
• der Eigenwert des zuletzt extrahierten Faktors ist kleiner 1* (auch "Kaiser-Kriterium": im übertragenen Sinn ist damit die „Information, die über den Faktor vorliegt“ geringer als die Information eines einzigen Items),
Ein Item hat die Varianz 1; wenn ein Faktor einen Eigenwert von weniger als 1 hat, dann enthält der Faktor weniger Information als ein einziges Item. Es macht dann keinen Sinn diesen Faktor zu verwenden.
• der Verlauf des Eigenwertediagramms (Screeplot)
Bei der Betrachtung des Eigenwertediagramms, wird jene Stelle gesucht, an der Verlauf das Eigenwertediagramm „abflacht“ (= Elbow Kriterium). Die Faktoren vor dem „Knick“ werden in der weiteren Analyse berücksichtigt.
• die Parallelanalyse
Bei der Parallelanalyse werden zumindest 100 Datensätze von Zufallszahlen erzeugt, wobei die Anzahl an Items und der Stichprobenumfang dem empirisch gewonnenen Datensatz entspricht. All diese Datensätze werden einer Faktorenanalyse unterzogen und die aus jeder Analyse gewonnenen Eigenwerte werden pro Faktor gemittelt. Als relevante nichttriviale Faktoren werden all jene Faktoren bezeichnet, deren Eigenwerte über jenen der (gemittelten) Eigenwerte der Parallelanalyse liegen.Dort wo die Parallelanalyse (zufällige Werte) die realen Eigenwerte schneidet, dort liegt die Grenze. PROBLEM: sehr aufwändig.

Für die Bestimmung der Faktorenzahl gibt es keine generellen Vorschriften, sodass der Grad an Subjektivität hier relativ hoch ist.