Основният компонент се основава на опита си да обясни на максималното ниво на вариацията в определен набор от променливи, и ориентирана към елементите, намиращи се в матрицата на съответствието диагонал.Има и друг метод, на базата на фактор анализ за прилагане на сближаване на матрицата на съответствието с определен брой фактори (по-малко от предварително определен брой променливи), но чрез метода на сближаване по същество се различава от първия предложения метод.
Така методът на факторен анализ може да обясни връзката между самите, и ориентирани върху елементите на типа на корелационната матрица, извън неговия диагонал променливи.
Въз основа на практически приложения, се опитват да разберат необходимостта от използването на конкретен метод.Анализ на факторите се използва, когато има интерес от учените в изследването на връзката между променливите, метода на главните компоненти се използва в случай на необходимостта от намаляване на размера на данните и по-малка степен се изисква тяхното тълкуване.
От нашия опит, ние можем да видим, че методите на факторен анализ с помощта на достатъчно голям брой наблюдения.Тази сума трябва да бъде с един порядък по-висок от броя на установените фактори.
Основният компонент е много популярен в маркетинговите изследвания, тъй като тя може да се използва в присъствието на източник на данни мултиколинеарност.В процеса на маркетингово проучване въпросници съдържат подобни въпроси и отговори на тях, и ще се придържа към принципите на мултиколинеарност.
Основният компонент е уместно да се разгледа в агрегираните показатели, които трябва да бъдат ориентир за изследователя в предварителния избор на броя на компонентите или фактори.Най-важните от тях са собствените стойности за изразяване на степента на дисперсия на променливите са обяснени по този коефициент.Има едно важно правило, което е много полезно за определяне на броя на фактори (да бъде много фактори, тъй като има собствени стойности на повече от един).Това правило може да се обясни малко по-лесно - техните собствени акции на експресни нормализирани разлики на променливите, който обяснява факторите в случай на превишаване на единица те трябва да изразява тези дисперсии, съдържащи повече от една променлива.
необходимо да се изясни още веднъж, че върховенството на "единични собствени стойности" - палец, и необходимостта от нейното прилагане може да бъде решен само от изследователя.Например, правилното броя има стойност по-малко от единство, но това се дължи на разпространението, разпределени между променливите.Специалистите в областта на маркетинга е много важно, че сегментирането на идентифицираните фактори са съществени смисъл.И тези фактори, които имат собствени стойности над единицата, но нямат смислен превод, те не са взети под внимание.И ситуацията може да възникне точно обратното.
Друг важен въпрос по отношение на практическото прилагане на факторния анализ - въпросът за ротацията.Той може да разглежда такива варианти за ротацията.Най-популярният от тях - varimax метод.Тя се основава на постигането на максимално ниво на дисперсия на променливи за всеки отделен фактор.Този метод помага за намиране на въртене, в които някои променливи са високи стойности, а други - достатъчно нисък, за всеки отделен фактор.
Друг метод на въртене - kvartimaks, тя помага да намерите конкретна страна, в която факторите за всяка отделна променлива са двете ниски и високи натоварвания.Метод на въртене
ekvimaks е компромис между двата метода, описани по-горе.
Всички тези методи са взаимно перпендикулярни с взаимно перпендикулярни оси, използването им може да се проследи никаква връзка между отделните фактори.
