Glavna sestavina

Glavna sestavina temelji na poskuša razložiti najvišjo raven variance v določenem nizu spremenljivk, in usmerjena elementov v korelacijsko matriko diagonalno. Obstaja drugo metodo, ki temelji na analizi faktorja, usmerjene k izvedbi približevanje korelacijsko matriko, ki uporablja določeno število faktorjev (manj od vnaprej določenega števila spremenljivk), ampak metode lahko približevanju razlikuje od prvega predlagano metodo.

Tako lahko metoda faktorske analize pojasniti odnos med spremenljivkami samih in usmerjenih na elemente tipa korelacijsko matriko zunaj nje diagonalno.

Na podlagi praktični uporabi, poskusite razumeti potrebo po uporabi na poseben način. faktorska analiza se uporablja, kadar obstaja interes za raziskovalce, ki študirajo odnos med spremenljivkami, je analiza glavna sestavina uporablja, ko je treba za zmanjšanje razsežnosti podatkov, in v manjši meri pa je potrebno njihovo razlago.

Iz naših izkušenj, lahko vidimo, da so metode faktorske analize s pomočjo dovolj veliko število pripomb. Ta znesek mora biti red velikosti večja od števila opredeljenih dejavnikov.

Glavna sestavina je zelo priljubljena v tržnem raziskovanju, saj ga je mogoče uporabiti v prisotnosti vira Multikolinearnost podatkov o. V procesu tržnih raziskav vprašalnikov vsebujejo podobna vprašanja in odgovore na njih in se bodo v skladu z načeli Multikolinearnost.

Glavna sestavina je priporočljivo razmisliti nabor kazalnikov, ki morajo biti za raziskovalca usmerja predizbor sestavnih delov ali dejavnikov. Najpomembnejši med njimi so lastne vrednosti, ki izraža stopnjo disperzije spremenljivk so pojasnjene s tem faktorjem. Obstaja ena pomembna pravilo, ki je zelo uporaben za oceno števila dejavnikov (dejavniki, ki mora biti tako dolgo, kot lastne vrednosti več kot eno). To pravilo se lahko razloži malo lažje - za lastne vrednosti izražajo delež normiranih varianc spremenljivk, ki pojasnjuje dejavnike, in v primeru preseganja svoje enote morajo izražanja le-teh disperzije, ki vsebujejo več kot eno spremenljivko.

Treba je še enkrat, da je pravilo "posameznih lastnih vrednosti" pojasni - lahko empiričnih, in potrebo po njegovi uporabi se določi le raziskovalec. Na primer, lastna vrednost je vrednost manj kot enotnosti, vendar pa je zaradi širjenja, porazdeljene med spremenljivkami. Strokovnjak na področju trženja je zelo pomembno, da so segmentacije ugotovili dejavnike precejšen smisel. In tisti dejavniki, ki vsebuje lastne vrednosti več kot enega, vendar nimajo smiselne razlage, se ne upoštevajo. In morda situacija ravno nasprotno.

Drugo pomembno vprašanje v zvezi s praktično uporabo metod faktorske analize - vprašanje rotacije. To se lahko šteje za take možnosti rotacije. Najbolj priljubljena med njimi - varimax metoda. Temelji na najvišjo stopnjo disperzije spremenljivk za vsakega posameznega dejavnika. Ta metoda pomaga najti rotacije, v katerem so nekatere spremenljivke visoke vrednosti, medtem ko so druge - dovolj nizke, da vsak posamezen dejavnik.

Druga metoda rotacije - kvartimaks, da pomaga, da bi našli neko vrtenje, v katerem bi imeli dejavniki za vsako posamezno spremenljivko tako nizke in visoke obremenitve.

ekvimaks Postopek rotacija je kompromis med dvema metodama razpravljali zgoraj.

Vse te metode so pravokotno s seboj pravokotnih osi, na se njihova uporaba lahko zasledimo nobene korelacije med posameznimi dejavniki.