Forscher:innen der Psychologie oder anderer Natur-, Sozial- und Geisteswissenschaften interessieren sich häufig dafür, wie sich Daten auf einige wenige entscheidende Faktoren herunterbrechen lassen, welche ein theoretisches Erklärungsmodell für die Variation in einem Datensatz liefern. Die Annahme ist hierbei, dass die beobachtbaren Messungen eine Linearkombination (also eine Summe) aus einem systematischen (wahren) und einem unsystematischen (Fehler-)Anteil bilden. Die dahinterliegenden Faktoren sind nicht messbare (latente) Variablen, auf welche, unter gewissen Annahmen, nur anhand der Kovariation zwischen den beobachtbaren Items geschlossen werden kann. Durch diese Zusammenhänge zwischen den Messungen können schließlich Hypothesen für die latenten Variablen untersucht werden. Ein theoriegenerierendes Verfahren, das hierzu häufig verwendet wird, ist die exploratorische Faktorenanalyse (im Folgenden EFA, engl. Exploratory Factor Analysis, vgl. Eid, Gollwitzer & Schmitt, 2017, Kapitel 25. Außerdem können Sie sich Brandt, 2020, Kapitel 23 genauer ansehen, wenn Sie weitere Informationen, bzw. eine zusätzliche Erklärung wünschen).