ניתוח גורמים (באנגלית: Factor analysis) היא שיטה סטטיסטית המשמשת כטכניקה לצמצום מספר המשתנים שנבחנו במחקר על ידי חיפוש מגמות משותפות בקרבם. המגמות המשותפות ייוצגו על ידי משתנים חדשים הנקראים גורמים, שהם למעשה משתנים חבויים. הגורמים הם משתנים ליניאריים המבוססים על מתאם (קורלציה) בין משתני המחקר המשוקללים המיוחסים לאותו גורם. מתוך ויקיפדיה

ניתוח רכיבים עיקריים או PCA (ראשי תיבות באנגלית של: Principal Components Analysis) היא שיטה להתמרה ליניארית של נתונים למערכת קואורדינטות חדשה שבה המידע בקואורדינטות השונות הוא אורתוגונלי ובעל שונות הולכת וקטנה. שימוש נפוץ בשיטה הוא לצורך מציאת ייצוג מממד נמוך למידע מממד גבוה (תהליך הנקרא הורדת ממד). שיטה זו הומצאה בשנת 1901 על ידי קרל פירסון והיא שימושית מאוד בסטטיסטיקה ובלמידת מכונה. מתוך ויקיפדיה

ניתוח אשכולות, ניתוח בעזרת חשמל, ניתוח בעזרת רובוט, ניתוח בריאטרי, ניתוח גורמים, ניתוח הגדלת חזה, ניתוח הישרדות, ניתוח הסרת משקפיים, ניתוח הצרת קיבה, ניתוח התנהגות יישומי