ana değişkenlerinin belirli bir dizi varyansın maksimum düzeyde açıklamak için çalışmaya dayalı ve çapraz bağıntı matrisinin bulunan elemanlara yönlendirilmiştir.Ayrıca başka bir yöntem, (değişken önceden belirlenmiş sayıda daha az) faktör belirli sayıda bağıntı matrisinin yaklaşım uygulamaya yönelik faktör analizine dayanan, ancak yaklaşım yöntemi esas itibarıyla ilk önerilen yöntemden farklıdır.
Böylece, faktör analizi yöntemi değişkenleri kendileri ve diyagonal ötesinde korelasyon matrisi Çeşidi unsurları üzerinde yönelik arasındaki ilişkiyi açıklayabilir.Pratik uygulamalar dayanarak
, belirli bir yöntemi kullanmak ihtiyacını anlamaya çalışın.Değişkenler arasındaki ilişkinin incelenmesinde araştırmacıların ilgi olduğunda faktör analizi kullanılır temel bileşenler yöntemi verilerinin boyutunu azaltmak için ihtiyaç halinde kullanılan ve bir dereceye kadar yorumlanması gerekmektedir.Bizim deneyim
, biz faktör analizi yöntemleri gözlem yeterli sayıda kullanarak görebilirsiniz.Bu miktar belirlenen faktörlerin sayısından daha yüksek büyüklükte bir sipariş olmalıdır.Bu çoklu bağlantı kaynak verileri varlığında kullanılabilir çünkü
ana bileşeni, pazarlama araştırmalarında çok popüler.Araştırma anketleri pazarlama sürecinde benzer soruları ve onlara cevaplar içeren ve çoklu ilkelerine uygun olacaktır.
ana bileşeni bileşenleri veya faktörlerin sayısı ön seçim araştırmacı için bir rehber olmalıdır agrega göstergelerde, dikkate almak uygun olur.Bunlardan en önemlisi, bu faktör tarafından açıklanan değişkenlerin dağılım düzeyini ifade özdeğerleri bulunmaktadır.Faktörlerin (birden fazla özdeğerlerinin var gibi birçok faktör olmaya) sayısını tahmin etmek için çok yararlıdır başparmak önemli bir kural vardır.Bu kural biraz daha kolay açıklayabilir - Onun birimi aşan durumunda faktörleri açıklar değişkenlerin açık normalize sapmaların kendi payının birden fazla değişkeni içeren bu dağılımların ifade etmelidir.Başparmak ve uygulanması için ihtiyaç sadece araştırmacı tarafından çözülebilir - "Tek özdeğerler" kuralı bir kez daha açıklığa kavuşturmak için gerekli
.Örneğin, uygun bir sayısı birden daha küçük bir değer alır, ancak değişken arasında dağıtıldı yayılması kaynaklanmaktadır.Pazarlama alanında uzman olanlar tespit faktörlerin segmentasyon önemli anlamda olduğu çok önemlidir.Ve bu faktörler de dikkate alınmamıştır, ünitenin üzerinde özdeğerleri olan, ancak anlamlı bir yorumlamaya gerek yoktur.Ve durum tam tersi ortaya çıkabilir.Dönme soru -
faktör analizi pratik uygulama ile ilgili bir başka önemli soru.Bu rotasyon için bu tür seçenekler düşünebilirsiniz.Bunlardan en popüler - varimax yöntemi.Bu, her bir etken değişkenlerin dağılım maksimum seviyesini elde dayanır.Bu yöntem, bazı değişkenler yüksek değerler olduğu bir rotasyon, bulmak için yardımcı olur, diğerleri - her bir faktör kadar düşük.
dönme için bir başka yöntem - kvartimaks, bu, her bir değişken için faktörleri hem düşük hem de yüksek ağırlık olan belirli bir dönüş bulmak için yardımcı olur.
ekvimaks rotasyon yöntemi yukarıda tartışılan iki yöntem arasında bir uzlaşmadır.Tüm bu yöntemler karşılıklı dik eksenler ile ortogonal olan
, bunların kullanımı, bireysel faktörler arasında bir korelasyon izlenebilmektedir.
