je glavna sestavina, ki temelji na poskuša razložiti najvišjo raven variance v določenem nizu spremenljivk, in usmerjena na elemente, ki se nahajajo v korelacijsko matriko diagonalno.Obstaja drugo metodo, ki temelji na analizi faktorja usmerjene k izvedbi približevanje korelacijsko matriko z določenega števila faktorjev (manj od vnaprej določenega števila spremenljivk), vendar po metodi približevanja bistveno razlikuje od prvega predlagano metodo.
Tako lahko metoda faktorske analize razloži korelacijo med spremenljivkami samih in usmerjenih na elemente tipa korelacijsko matriko, ki presegajo njegova diagonala.
Na podlagi praktičnih aplikacijah, poskusite razumeti potrebo po uporabi določene metode.Faktorska analiza se uporablja, kadar obstaja interes raziskovalcev v študiji o odnosu med spremenljivkami, je metoda glavnih komponent se uporabljajo v primeru, da je treba za zmanjšanje razsežnosti podatkov in v manjši meri pa je potrebno njihovo interpretacijo.
Iz naših izkušenj, lahko vidimo, da so metode faktorske analize s pomočjo dovolj veliko število pripomb.Ta znesek bi moral biti red velikosti večja od števila ugotovljenih dejavnikov.
Glavna sestavina je zelo priljubljena v tržnem raziskovanju, saj ga je mogoče uporabiti v prisotnosti Multikolinearnost vira podatkov.V procesu trženjskega raziskovanja vprašalnike vsebujejo podobna vprašanja in odgovore na njih, in bo v skladu z načeli Multikolinearnost.
Glavna sestavina je primerno, da se v agregatnih kazalnikov, ki bi morala biti vodilo za raziskovalca v predhodno izbiro števila sestavnih delov ali dejavnikov.Najpomembnejši med njimi so lastne vrednosti, ki izraža stopnjo disperzije spremenljivk so pojasnjene s tem faktorjem.Obstaja ena pomembna pravilo palca, kar je zelo uporabno za oceno števila dejavnikov (da je veliko dejavnikov, kot so lastne vrednosti več kot en mesec).To pravilo se lahko razloži malo lažje - lastne delnice express normiranih varianc spremenljivk, ki pojasnjuje dejavnike v primeru preseganja svoje enote morajo izražati te disperzije, ki vsebujejo več kot eno spremenljivko.
treba še enkrat pojasniti, da pravilo "enojnimi lastnih vrednosti" - se palca, in potrebo po njeni uporabi je mogoče rešiti le s raziskovalca.Na primer, ustrezno število ima vrednost manj kot enotnosti, vendar je zaradi širjenja, porazdeljenih med spremenljivkami.Strokovnjakom na področju trženja je zelo pomembno, da je bilo segmentacija ugotovljenih dejavnikov precejšen smisel.In tisti dejavniki, ki imajo lastne vrednosti več kot enoti, vendar nimajo smiselne razlage, se ne upoštevajo.In stanje se lahko pojavi ravno nasprotno.
Drugo pomembno vprašanje v zvezi s praktično uporabo faktorske analize - vprašanju vrtenja.To lahko obravnava takšne možnosti za rotacije.Najbolj priljubljena med njimi - varimax metoda.To temelji na doseganju najvišjo stopnjo disperzije spremenljivk na posameznega dejavnika.Ta metoda omogoča najti vrtenje, pri čemer so nekatere spremenljivke visoke vrednosti, medtem ko druge - dovolj nizka, da vsak posamezni dejavnik.
Druga metoda rotacije - kvartimaks, da pomaga najti poseben zavoj, v kateri so dejavniki, za vsako posamezno spremenljivko tako nizke in visoke obremenitve.
ekvimaks metoda rotacije je kompromis med obema metodama razpravljali zgoraj.
Vse te metode so pravokotne s seboj pravokotnih osi, lahko njihova uporaba izsledi nobene korelacije med posameznimi dejavniki.
