Un'analisi fattoriale è utilizzata per scoprire i fattori tra variabili osservate o variabili 'latenti'. Analogamente, se un set di dati contiene un numero schiacciante di variabili, è possibile eseguire un'analisi fattoriale per ridurre il numero di variabili da analizzare. Un'analisi fattoriale raggrupperà variabili simili, producendo una serie di fattori o variabili compilate da utilizzare per ulteriori analisi. Un pacchetto software di analisi statistica sarà determinante nel calcolo di Factor Analysis. Esempi di pacchetti di analisi statistiche sono SPSS e SAS.
Articoli di cui avrai bisogno
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Un set di dati (con un gran numero di variabili)
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Software di analisi statistica
Genera una matrice di correlazione sul set di dati. Una matrice di correlazione è una tabella di coefficienti di correlazione. Un coefficiente di correlazione è l'unità di quantificazione della correlazione. Questo numero esprime la direzione e la forza di una relazione lineare misurata tra due variabili casuali.
Stabilire linee di base per i fattori desiderati (variabili compilate). Ad esempio, se lo strumento di raccolta dei dati è un sondaggio e le risposte sono misurate da 1 - Risultato minimo preferibile a 10 - Risultato più desiderabile, i valori di 8, 9 e 10 possono essere esaminati e le variabili corrispondenti raggruppate in base alle somiglianze da creare fattori.
Ruota i fattori per massimizzare le relazioni lineari tra fattori e variabili. Per questa funzione, l'applicazione statistica dimostra il suo valore. Il numero di calcoli manuali richiesti sarebbe massiccio su un grande set di dati.
Genera e stampa il report di output. Il rapporto di output includerà le seguenti sezioni: Statistica descrittiva, Matrix di correlazione, Kaiser-Meyer-Olkin e Bartlett's Test, Comunalità, un diagramma del ghiaione, una matrice del fattore e una matrice del fattore ruotato.
Interpretare l'output dall'applicazione statistica sulla base della conoscenza intuitiva dei dati e delle domande empiriche a cui rispondere.
