複数の変数を1つにまとめて，変数群のもつ構成概念（主成分）を探る手法です．重回帰分析やロジスティック回帰分析のような多変量解析で，多くの説明変数を対象とする場合に変数間の相互関係を把握することにも利用されます．
　相関係数を利用して，関連の強い似通った変数をまとめていきます（第1主成分）．関連の強さは主成分負荷量として求められます．次に，似通っていない変数群に対して，別の視点から再度まとめていきます（第2主成分）．このようなことを繰り返して，いくつかの主成分を作成します．
　例として，体力測定を行い，各評価項目（身長，体重，上肢長，下肢長，垂直跳び，走り幅跳び，立位体前屈）をまとめたい（構成概念を探りたい）ときに，主成分負荷量が大きい値を示す変数を順次まとめていきます（第1主成分，第2主成分…）．仮に，第1主成分で身長，下肢長，体重，第2主成分で垂直跳び，身長，走り幅跳び，下肢長，第3主成分で立位体前屈，身長，上肢長と主成分負荷量が大きければ，第1主成分は体格，第2主成分は跳躍力，第3主成分は柔軟性を表す主成分とイメージできます．主成分の意味づけ（構成概念の解釈）は解析者の主観に委ねられます．