Kategorial beschriebene Faktoren eignen sich besonders für die Anwendung das FACTORFINDER-Relevanzmodelles. Übereinstimmung und Differenz der Ausprägungen lassen sich unmittelbar feststellen. Andere Analyseansätze stoßen bei kategorialen Faktoren auf Schwierigkeiten. Ersatzweise werden Kategorien deshalb dort gern in metrische Merkmale überführt. Die prominente Vergleichsgröße in ökonomischen Fragestellungen ist in diesem Fall das Geld: Alternative Mittelverwendungen werden gemeinhin in monetäre Größen transformiert und so quantifiziert. Diese Umwandlung ist beim FACTORFINDER-Verfahren überflüssig.
Bei metrischen Merkmalen bestehen die Ausprägungen aus Maßzahlen. Sie eignen sich eingeschränkt für das FACTORFINDER-Relevanzmodell. Werden empirische Größen sehr genau gemessen, entsteht häufig das Problem, daß kein Meßwert (keine Ausprägung) mit keinem Meßwert (keiner Ausprägung) einer anderen Alternative übereinstimmt. Es wird unmöglich, Übereinstimmungen festzustellen und aus den Unterschieden auf deren Wichtigkeit zu schließen. Vergleiche zwischen den Alternativen führen dann immer zur Diagnose der Verschiedenartigkeit der Alternativen, was für den weiteren Analysegang wertlos bleiben muß. Als Ausweg bleibt dem Analysierenden, Klassen zu bilden und weniger genau zu messen. So gelangt der Anwender zu einer kategorialen Beschreibung des Merkmales. Kritisch ist dabei, daß die Wahl der Klassengrenzen das Analyseergebnis vorweg beeinflußt. Hat der Anwender die Klassengrenzen passend im Sinne eines aussagekräftigen Analyseergebnisses gewählt, lassen sich die einzelnen Klassen wie kategoriale Ausprägungen behandeln.
Durch das Anwenden des FACTORFINDER-Verfahrens auf metrische Merkmale gehen Informationen, die in einer Metrik enthalten sind, verloren. Beim Vergleich verschiedener Alternativen lassen sich bei jedem Merkmal der Betrag und das Vorzeichen der Differenz feststellen. Beides wird nicht weiter interpretiert. Dies läßt sich als Nachteil, aber auch als Vorteil des FACTORFINDER-Verfahrens auslegen. Würde das Vorzeichen Eingang in die Analyse finden, dann würden bestehende Hypothesen bezüglich der Wirkungsrichtung von Merkmalen in die Analyse gelangen. Das kann unter Umständen ungerechtfertigt sein, z.B. wenn bei steigendem Preis wider Erwarten die Präferenz für ein Gut steigt. Ebenso legt eine Metrik Hypothesen über die Interpolierbarkeit und über die Extrapolierbarkeit dieses Merkmals nahe, die bei nichtlinearen Wirkungszusammenhängen ebenso ungerechtfertigt sind.