Pääasiallinen komponentti perustuu yrittää selittää enimmäismäärä varianssia tietty joukko muuttujia, ja suuntautunut osia, jotka sijaitsevat korrelaatiomatriisi lävistäjä.On toinenkin tapa, joka perustuu faktorianalyysi täytäntöönpanoon tähtäävien lähentämisestä korrelaatiomatriisin tietyllä useiden tekijöiden (alle ennalta määritetty määrä muuttujia), mutta arviointimenetelmän olennaisesti eroaa ensimmäisestä ehdotettu menetelmä.
Täten menetelmä tekijä analyysi voi selittää korrelaatio muuttujien itse, ja suunnattava elementit korrelaatiomatriisin tyyppi, kuin sen lävistäjä.
perusteella käytännön sovelluksia, yrittää ymmärtää, että on tarpeen käyttää tiettyä menetelmää.Faktorianalyysi käytetään, kun on kiinnostusta tutkijoiden tutkimuksessa suhde muuttujien, pääkomponentit menetelmää käytetään, jos tarve vähentää ulottuvuutta kuvaavaa tietoa ja vähäisemmässä määrin niiden tulkinta on tarpeen.
Kokemuksemme, voimme nähdä, että menetelmät Faktorianalyysin käyttämällä riittävän suurta määrää huomautuksia.Tämä määrä olisi suuruusluokkaa korkeampi kuin määrä tutkitut tekijät.
tärkein komponentti on hyvin suosittu markkinoinnin tutkimusta, koska sitä voidaan käyttää, kun läsnä on multikollineaarisuus lähtötietojen.Prosessissa markkinointitutkimus kyselylomakkeet sisältävät samankaltaisia kysymyksiä, ja vastaukset niihin, ja mukautuu periaatteita multikollineaarisuus.
Pääkomponentti on tarkasteltava kokonaisuutena indikaattoreita, joiden pitäisi olla opas tutkija alustavassa valinnassa komponenttien määrää tai tekijöistä.Tärkeimmät näistä ovat ominaisarvot ilmaista tason hajonta muuttujat selitetään tällä tekijällä.On yksi tärkeä nyrkkisääntö, joka on erittäin hyödyllinen arvioitaessa useita tekijöitä (olla monia tekijöitä kuin on ominaisarvot on enemmän kuin yksi).Tämä sääntö voi selittää hieman helpompaa - oman osuutensa nimenomaisesti normalisoitu varianssien muuttujien selittää tekijöitä, kun on kyse yli hänen yksikkönsä ne pitäisi ilmaista nämä dispersiot sisältävät enemmän kuin yhden muuttujan.
tarpeen selventää jälleen kerran, että sääntö "yhden ominaisarvojen" - peukalo, ja tarve sen soveltamista voidaan ratkaista vain tutkija.Esimerkiksi, oikea numero on pienempi kuin yhtenäisyyttä, mutta se johtuu leviäminen, jaettu muuttujia.Ammattimiehet alalla markkinointi on erittäin tärkeää, että segmentointi tutkitut tekijät olivat merkittäviä merkityksessä.Ja nämä seikat, joiden ominaisarvot yli yksikkö, mutta ei ole mielekästä tulkintaa, niitä ei oteta huomioon.Ja tilanne voi syntyä päinvastoin.
Toinen tärkeä kysymys koskee käytännön soveltamista Faktorianalyysin - kysymys kierto.Se voi harkita tällaisia vaihtoehtoja kierto.Suosituin niistä - VariMAX menetelmä.Se perustuu saavuttaa enimmäistason hajonta muuttujien kunkin yksittäisen tekijän.Tämä menetelmä auttaa löytämään kierto, jossa jotkut muuttujat ovat korkeita arvoja, kun taas toiset - tarpeeksi alhainen kunkin yksittäisen tekijän.
Toinen menetelmä kierto - kvartimaks, se auttaa löytämään tietyn käänne, jossa tekijät kunkin muuttujan ovat sekä matala ja korkea kuormia.
ekvimaks kierto menetelmä on kompromissi näiden kahden menetelmän edellä.
Kaikki nämä menetelmät ovat ortogonaalisia toisiinsa nähden kohtisuoran akselin, niiden käyttö voidaan jäljittää ei korrelaatiota yksittäisten tekijöiden.
