Existen situaciones de investigación en las que es imposible separar las variables en dependientes e independientes. Y lo que interesa determinar es cómo y por que las variables están correlacionadas entre ellas.
Es una técnica de reducción de datos (métricos) cuyo objetivo fundamental es construir combinaciones lineales de las variables originales que expliquen la mayor parte de la informaciónprovista por las variables interdependientes; por ejemplo, un analista contable puede extraer del balance muchos ratios financieros para diagnosticar una empresa. Con el empleo de esta técnica, el analista puede simplificar a un par de gruposde ratios, esta información para describir mejor el problema, obteniendo conclusiones más claras de la situación, plasmando los resultados en un mapa perceptual, agrupando características.
Es una técnica de reducción de datos, pero a diferencia de la técnica anterior, el interés se centra en establecer qué causas (factores) pueden estar causando la correlación entre las variables manifiestas.
Esta técnica agrupa observaciones de tal forma que cada observación es lo mas similar posible dentro su grupo; pero lo más diferente de los restantes grupos (segmentación). Por ejemplo se podrían generar campañas publicitarias para cada segmento de la población si se demuestra la heterogeneidad entre los grupos.
Es una técnica de reducción de datos, de tal forma que la distorsión causada por la reducción de variables sea la menor posible, visualizando la percepción de los consumidores ya que esta técnica genera mapas bidimensionales, donde las variables estudiadas están tanto más cercanas cuanto más parecidos son para el conjunto deindividuos entrevistados.
Esta técnica permite visualizar gráficamente tablas de contingencia (relaciones entre variables no métricas). Por ejemplo se desea investigar qué categorías de hoteles se asocian con atributos específicos de consumidores, como nivel de ingreso, zona geográfica y tamaño de la familia