O teste de Bartletts pode ser usado para testar a hipótese de que a matriz de correlação é uma matriz identidade; quando o valor da estatística do teste de Bartletts é grande e o nível de significância é pequeno, é provável que a matriz de correlação da população possa ser considerada a matriz identidade.

Se as correlações entre as variáveis forem altas, é improvável que essas variáveis compartilhem fatores comuns.

O coeficiente de correlação múltipla entre uma variável e todas as outras variáveis é também um indicador da força da associação linear entre as variáveis e os fatores, denominado de autovalor na matriz contraimagem.

Se os fatores obedecem ou não à suposição de ortogonalidade, as cargas fatoriais são coeficientes de regressão padronizados em uma equação de regressão múltipla na qual a variável original de interesse no estudo é a variável dependente e os fatores são variáveis independentes.

Em uma análise fatorial, para selecionar os fatores que permanecerão na análise, o autovalor associado a um determinado fator deve ser pequeno para garantir significância.