Le composant principal est basé sur essayant d'expliquer le niveau maximum de la variance dans un certain ensemble de variables, et orientée vers des éléments situés dans la matrice de corrélation diagonale.Il existe une autre méthode, basée sur l'analyse factorielle visant à appliquer l'approximation de la matrice de corrélation à un certain nombre de facteurs (moins que le nombre prédéterminé de variables), mais par la méthode d'approximation diffère essentiellement de la première méthode proposée.
Ainsi, le procédé de l'analyse de facteur peut expliquer la corrélation entre les variables elles-mêmes, et orientés sur les éléments du type à matrice de corrélation, au-delà de sa diagonale.
Basé sur des applications pratiques, essayer de comprendre la nécessité d'utiliser une méthode particulière.L'analyse factorielle est utilisée quand il est de l'intérêt des chercheurs dans l'étude de la relation entre les variables, la méthode des composantes principales est utilisé en cas de la nécessité de réduire la dimension des données et dans une moindre mesure leur interprétation est nécessaire.
De notre expérience, nous pouvons voir que les méthodes d'analyse des facteurs à l'aide d'un assez grand nombre d'observations.Ce montant devrait être un ordre de grandeur plus élevé que le nombre de facteurs identifiés.
Le composant principal est très populaire dans la recherche en marketing, car il peut être utilisé en présence de sources de données de multicolinéarité.Dans le processus de commercialisation de questionnaires de recherche contiennent des questions semblables, et les réponses à ces questions, et sera conforme aux principes de la multicolinéarité.
Le composant principal est approprié de considérer dans les indicateurs agrégés, qui devrait être un guide pour le chercheur dans le choix préliminaire du nombre de composants ou facteurs.Le plus important d'entre eux sont les valeurs propres de l'expression du niveau de dispersion des variables sont expliquées par ce facteur.Il ya une règle importante, ce qui est très utile pour estimer le nombre de facteurs (comme de nombreux facteurs comme il ya des valeurs propres de plus d'un).Cette règle peut expliquer un peu plus facile - leur propre part des écarts normalisés express de variables qui explique les facteurs dans le cas de dépassement de son unité, ils devraient exprimer ces dispersions contenant plus d'une variable.
nécessaire de préciser une fois encore que la règle des «valeurs propres simples" - le pouce, et la nécessité de son application peut être résolue que par le chercheur.Par exemple, le nombre approprié a une valeur inférieure à l'unité, mais elle est due à la propagation, répartis entre les variables.L'homme dans le domaine du marketing est très important que la segmentation des facteurs identifiés étaient sens substantielle.Et ces facteurs ayant plus de valeurs propres de l'unité, mais ne pas avoir une interprétation significative, ils ne sont pas pris en compte.Et la situation peut se produire bien au contraire.
autre question importante concernant l'application pratique de l'analyse des facteurs - la question de la rotation.Il peut considérer ces options pour la rotation.Le plus populaire d'entre eux - la méthode varimax.Il est basé sur la réalisation du niveau maximum de la dispersion de variables sur chaque facteur individuel.Cette méthode aide à trouver une rotation, dans lequel certaines variables sont des valeurs élevées, tandis que d'autres - suffisamment faibles pour chaque facteur.
autre méthode de rotation - kvartimaks, il aide à trouver un tour particulier dans lequel les facteurs pour chaque variable individuelle sont deux charges basses et hautes.La méthode de rotation de
est un compromis entre les deux méthodes décrites ci-dessus.
Toutes ces méthodes sont orthogonaux à axes perpendiculaires entre eux, leur utilisation peut être tracée pas de corrélation entre les facteurs individuels.
