Tarım alanında yapılan birçok çalışmada çoğu zaman birden fazla değişkene ait veriler elde edilmektedir. Bu veriler tek değişkenli istatistik analiz metotları kullanılarak analiz edildiğinde, ele alınan faktörlerin tam olarak açıklanması yeterli olmayabilir. Dolayısıyla çok değişkenli istatistik analiz metotlarına ihtiyaç duyulmaktadır. Çok değişkenli istatistik analiz metotları değişkenler arası ilişkilerden yararlanarak olayları daha kolay ve daha anlamlı biçimde yorumlanmasını sağlamaktadır. Böylece daha az parametre ile incelenen olaylar ifade edilebilir. Bu çalışma, çok değişkenli istatistik tekniklerinden biri olan faktör analizinin açıklanması ve tarımsal araştırmalarda yararlanma imkanını göstermek amacıyla yapılmıştır. İlave olarak analizin yapılması ve sonuçların yorumlanması bir örnek üzerinde gösterilmiştir. Bu amaçla yerli koyun ırklarında yapılan kuzu besisi denemesi sonunda 46 kuzudan elde edilen vücut ölçülerine ait veriler kullanılmıştır. Bu vücut ölçüleri cidago yüksekliği, sağrı yüksekliği, göğüs derinliği, bel çevresi, kürekler arkası göğüs genişliği, vücut uzunluğu, göğüs çevresi ve incik çevresi değerleridir. Faktör analizi bu verilere hem elde hem de bilgisayarda Minitab Release 14 istatistik programında uygulanmış ve bu aşamalar sırasıyla gösterilmiştir. Vücut ölçüleri verilerine uygulanan faktör analizi sonucunda iki faktör tespit edilmiş olup bu faktörlerin toplam varyansın % 98’ini açıkladığı, 1. faktörün toplam varyansın % 59’unu, 2. faktörün ise % 39’unu açıkladığı belirlenmiştir. Cidago yüksekliği, sağrı yüksekliği, göğüs derinliği ve bel çevresi birinci faktörü; kürekler arkası göğüs genişliği, vücut uzunluğu, göğüs çevresi ve incik çevresi ikinci faktörü oluşturmuştur.

Most of agricultural experiments allow collecting multiples phenotypes from each experimental unit. Univariate analysis method, which evaluate each phenotype separately are limited in such a case. Consequently, multivariate analysis methods that allow analysis and interpretation of results of all phenotypes together are employed. In this study, factor analysis, which is a multivariate technique, is described and its application possibilities in agri-culture is evaluated. Interpretation of results were addition its application and shown on a data set. For this purpose; 46 landrace lamb breeds from different were used, and body measurements of height at wither, rump height, chest depth, loin girth, chest width, body length, chest girth and shin circumference were phenotypes which were used in this study. Factor analysis were performed by using Minitab’s factor analysis menu and algebraic calculation via matrix notation was performed by Minitab package program. Result of factor analysis application on to the data set shows that 2 factor can explain 98 % of the total variation of the original phenotypes. First factor was a combination of height at wither, rump height, chest depth, loin girth while second factor chest width, body length, chest girth and shin circumference.