המרכיב העיקרי מבוסס על הניסיון להסביר את הרמה המרבית של שונות בקבוצה מסוימת של משתנים, ומכוון לאלמנטים הממוקמים במטריצת קורלציה האלכסונית.יש שיטה אחרת, המבוססת על ניתוח גורמים שמטרתה ליישם את הקירוב של מטריצת קורלציה עם מספר מסוים של גורמים (פחות מהמספר הקבוע מראש של משתנים), אבל בשיטת קירוב מהות שונה מהשיטה המוצעת הראשונה.
כך, השיטה של ניתוח גורמים יכולה להסביר את הקשר בין המשתנים עצמם, ואורינטציה על האלמנטים מסוג מטריצת מתאם, מעבר באלכסון.
בהתבסס על יישומים מעשיים, לנסות להבין את הצורך להשתמש בשיטה מסוימת.ניתוח גורמים משמש כאשר יש העניין של החוקרים במחקר של הקשר בין המשתנים, שיטת הרכיבים העיקריים נמצאת בשימוש במקרה של הצורך לצמצם את הממד של נתונים ומידה פחותה נדרשת הפרשנות שלהם.
מהניסיון שלנו, אנו יכולים לראות כי השיטות של ניתוח גורמים באמצעות מספר גדול מספיק של תצפיות.סכום זה צריך להיות בסדר גודל גבוה יותר ממספר גורמים שזוהו.
המרכיב העיקרי הוא פופולרי מאוד במחקר שיווק, כי זה יכול לשמש בנוכחות נתוני מקור יניאריות.בתהליך של שיווק שאלוני מחקר מכיל שאלות דומות, ואת התשובות אליהם, ויהיה בהתאם לעקרונות של יניאריות.
המרכיב העיקרי הוא ראוי לשקול באינדיקטורים מצטברים, שאמורה להיות מדריך לחוקר בבחירה הראשונית של מספר הרכיבים או גורמים.החשוב ביותר של אלה הם הערכים העצמיים של מבטא את רמת הפיזור של המשתנים מוסברים על ידי גורם זה.יש כלל אחד חשוב של אגודל, וזה שימושי מאוד להערכת מספר הגורמים (להיות גורמים רבים כמו שיש ערכים עצמיים של יותר מאחד).כלל זה יכול להסביר קצת יותר קל - הנתח שלהם מסטיות מנורמלות מפורשות של משתנים המסביר את הגורמים במקרה של חריגה מיחידתו הם צריכים להביע את אלה תפוצות המכילות יותר ממשתנה אחד.
צורך להבהיר שוב כי הכלל של "ערכים עצמיים יחידים" - אגודל, ואת הצורך ביישומה יכול להיפתר רק על ידי החוקר.לדוגמא, המספר הנכון יש ערך פחות מאחדות, אבל זה נובע מההתפשטות, חילקה בין משתנים.אלה מיומנים בתחום השיווק הוא מאוד חשובים כי הפילוח של הגורמים המזוהים היתה תחושה משמעותית.וגורמים אלה שיש ערכים עצמיים על היחידה, אבל אין לי פרשנות משמעותית, הם לא נלקחו בחשבון.והמצב יכול להתעורר להיפך.
נוסף שאלה חשובה לגבי היישום המעשי של ניתוח גורמים - השאלה של הסיבוב.זה עשוי לשקול כגון אפשרויות לסיבוב.הפופולרית ביותר שלהם - שיטת varimax.היא מבוססת על השגת הרמה מקסימלית של פיזור של משתנה כל גורם בודד.שיטה זו מסייעת למצוא רוטציה, שבו חלק מהמשתנים הם ערכים גבוהים, ואילו אחרים - נמוכים מספיק לכל גורם בודד.
שיטה נוספת של סיבוב - kvartimaks, זה עוזר למצוא תור מסוים שבה הגורמים לכל אחד ממשתנים הבודדים שניהם המון נמוכים וגבוהה.שיטת הרוטציה ekvimaks
היא פשרה בין שתי השיטות שנדונו לעיל.
כל השיטות אלה הן מאונך עם צירי ניצבים הדדית, השימוש בם ניתן לייחס אין קשר בין הגורמים האישיים.
