Come interpretare analisi fattoriale

July 4

L'analisi fattoriale è una procedura di analisi e riduzione dei dati statistici che esamina come dimensioni sottostanti chiamati fattori influenzano i valori di una serie di misurazioni, o variabili. L'analisi fattoriale viene utilizzato in molte applicazioni, in particolare Survey Research. Interpretazione analisi fattoriale richiede una forte conoscenza statistica, compresa la comprensione di correlazione. misure correlate Altamente sono suscettibili di essere influenzata dagli stessi fattori.

istruzione

Analisi fattoriale: Estrazione, rotazione e interpretazione

1 Estrarre il numero di fattori. estrazione dei fattori è la prima fase di analisi fattoriale. Si può avere una ipotesi circa il numero di fattori da includere, oppure si può decidere la tua analisi per tenere conto di quanto più possibile la varianza. programmi software statistici come SAS e SPSS, per citarne due dei più popolari, hanno procedure per l'esecuzione estrazioni fattore.

2 Esaminate gli autovalori, che misurano la quantità di varianza, per identificare il numero di fattori sottostanti. Un criterio comune è quello di utilizzare un numero di fattori pari al numero di autovalori che sono maggiori di uno. Ad esempio, se l'analisi delle risposte in un sondaggio che è stato progettato per misurare il pregiudizio dei soggetti rivela due autovalori maggiore di uno, ci sono due fattori.

3 Ruotare le fattori, utilizzando la procedura di rotazione fattore nel programma software statistico. Questo produrrà una matrice fattore ruotato che visualizza i punteggi di correlazione tra ogni elemento di indagine e fattore di fondo.

4 Interpretare la struttura dei vostri fattori nella matrice di rotazione fattore identificando per ogni fattore (due fattori nel nostro esempio qui) gli elementi che hanno alti correlazioni (noto anche come fattore di carichi). I coefficienti di correlazione variano da meno uno (perfetta correlazione negativa) a più uno (perfetta correlazione positiva). Un coefficiente di zero significa alcuna correlazione. Più alto è il coefficiente di correlazione (positivo o negativo), il che voce più forte è associato con il fattore corrispondente.

5 Sulla base del contenuto degli elementi correlati, è possibile sviluppare un nome o un'etichetta per ogni fattore sottostante. Il fattore diventa un quadro teorico per spiegare, in questo esempio, restando di un dato soggetto.

Consigli e avvertenze

  • La maggior parte dei programmi di fogli di calcolo come Excel non possono condurre l'analisi dei fattori senza l'ausilio di programmi di add-on che si espandono le sue capacità come uno strumento di analisi statistica. Una varietà di tali programmi sono disponibili online.