因子分析方法是心理科學對統計學的偉大貢獻，它被廣泛用於心理與教育研究及其他學科領域。在心理學研究中，尤其是在心理測量領域，因子分析技術有著重要的功能。它可用於協助測驗研究者進行測驗效度的驗證，建立量表的因子效度（factorial validity）；協助研究者簡化測量內容，選用最具有代表性的題目來測量特質，以最少的項目實施最合適的測量；用來協助測驗編製，進行項目分析，檢驗項目的優劣，等等。
近年來，隨著電腦的發展，因子分析的應用已有多種不同的變化，其中以驗證性因子分析為核心的結構方程模型（Structural Equation Modeling）技術與應用軟件不斷被開發、更新。在未來，因子分析依然有著相當廣闊的發展空間和應用空間。
前麵介紹的多因子方差分析、多重回歸分析、因子分析等多變量統計分析技術和方法，是當代心理學和教育科學研究領域中最受關注與討論的統計方法，它們有著非常廣泛的用途。除此之外，其他的多變量統計方法還有判別分析、聚類分析，等等。這些方法一個共同的特點是計算過程都比較繁複，須借助於電子計算機和統計軟件包才能完成。隨著計算機在心理與教育研究中使用的普及，以及統計軟件的開發推廣，這些方法，包括在各種不同情況、不同假設條件下才能使用的多因子分析方法的實際應用，展現出了十分重要的研究工具性價值和方法學的價值，它們越來越顯示出其重要作用。
最後，需要說明的是，研究中統計方法的選擇運用一定要服務於研究目的，用最簡捷的方法解決比較複雜的問題一直是科學研究遵循的一個準則，千萬不要形而上的追求方法的絕對運用，而忽視了研究的實質。另外，在選擇、使用多變量統計方法的時候，一定要懂得各種多變量統計分析方法的基本原理、基本過程，了解其基本假設條件，這也是利用計算機進行各種統計分析的基本原則和前提。