Huvudkomponenten är baserad på att försöka förklara den maximala nivån av varians i en viss uppsättning variabler, och inriktade till element belägna i korrelationsmatrisen diagonalen.Det finns en annan metod, som bygger på faktoranalys syftar till att genomföra en tillnärmning av korrelationsmatrisen med ett visst antal faktorer (mindre än det förutbestämda antalet variabler), men genom tillnärmning metod som i huvudsak skiljer sig från den första föreslagna metoden.
Sålunda kan förfarandet enligt faktoranalysen förklara korrelationen mellan variablerna själva, och orienterade på de delar av den typ som korrelationsmatrisen, utanför dess diagonal.
Baserat på praktiska tillämpningar, försök att förstå behovet av att använda en viss metod.Faktoranalys används när det finns intresse av forskarna i studien av sambandet mellan variablerna är huvudkomponenter metod som används i fråga om behovet av att minska dimensionen av data och i mindre utsträckning deras tolkning är nödvändig.
Från vår erfarenhet, kan vi se att de metoder för faktoranalys med användning av ett tillräckligt stort antal observationer.Detta belopp bör vara en storleksordning högre än antalet identifierade faktorer.
Den huvudsakliga komponenten är mycket populär inom marknadsundersökningar, eftersom det kan användas i närvaro av multikollinearitet källdata.I processen att marknadsföra forsknings frågeformulär innehåller liknande frågor, och svaren på dem, och kommer att uppfylla principerna för multikollinearitet.
Huvudkomponenten är lämpligt att överväga i aggregerade indikatorer, som ska vara en vägledning för forskare i det preliminära valet av antalet komponenter eller faktorer.De viktigaste av dessa är egenvärdena att uttrycka graden av dispergering av variablerna förklaras av denna faktor.Det finns en viktig tumregel, som är mycket användbart för att uppskatta antalet faktorer (för att vara många faktorer som det finns egenvärden på mer än ett).Denna regel kan förklara lite lättare - sin egen andel av express normaliserade variationer av variabler som förklarar faktorerna när det gäller att överskrida hans enhet de ska uttrycka dessa dispersioner som innehåller mer än en variabel.
nödvändigt att klargöra en gång att regeln om "enskilda egenvärden" - tumme, och behovet av dess tillämpning kan lösas enbart av forskaren.Till exempel har rätt antal ett värde mindre än ett, men det är på grund av spridningen, fördelat mellan variabler.Fackmannen inom området för marknadsföring är mycket viktigt att segmenteringen av de identifierade faktorerna var betydande mening.Och de faktorer som har egenvärden över enheten, men inte har en meningsfull tolkning, de beaktas inte.Och situationen kan uppstå tvärtom.
En annan viktig fråga när det gäller den praktiska tillämpningen av faktoranalys - frågan om rotationen.Det kan överväga sådana alternativ för rotation.Den mest populära av dem - Varimax metod.Den bygger på att uppnå den maximala nivån för spridning av variabler på varje enskild faktor.Denna metod hjälper till att hitta en rotation, där vissa variabler höga värden, medan andra - tillräckligt lågt till varje enskild faktor.
Ett annat förfarande för rotation - kvartimaks, hjälper det att hitta en viss sväng där faktorer för varje enskild variabel är både låga och höga belastningar.
ekvimaks rotationsmetod är en kompromiss mellan de två metoderna som diskuterats ovan.
Alla dessa metoder är ortogonala med inbördes vinkelräta axlar, kan deras användning spåras någon korrelation mellan de individuella faktorerna.
