Qu'est-ce que l'analyse factorielle?

L'analyse factorielle est un type d'analyse statistique qui étudie différentes corrélations et modèles qui peuvent se produire entre les mesures.Il existe deux types d'analyse factorielle;exploratoire et confirmatoire.Ces deux versions peuvent être utilisées individuellement ou combinées.Il existe de nombreux types de calculs statistiques qui sont utilisés dans cette analyse.

Une première étape courante utilisée dans l'analyse factorielle comprend la collecte des mesures dans l'expérience.Les mathématiques de corrélation sont utilisées pour déterminer les corrélations existantes.Le chercheur déterminera si tous les facteurs calculés à partir de l'analyse seront inclus.Certaines expériences nécessiteront que certains facteurs seront intégrés dans les statistiques et d'autres à exclure.

Une méthode qui est utilisée pour extraire les facteurs possibles est le maximum de vraisemblance.Ce calcul est si compliqué que des programmes informatiques statistiques sont utilisés, car un chercheur ne peut généralement pas effectuer le calcul à la main.Les facteurs de l'analyse peuvent également être combinés de plusieurs façons.L'analyse nécessitera l'ordre des facteurs à tourner ou à peigner d'une manière qui explique la variance ou la propagation des données.

Une fois les facteurs et les scores finaux, les données peuvent être interprétées.Les facteurs qui ont les scores les plus élevés auront le plus d'influence sur les mesures.Ces scores peuvent également être utilisés pour une analyse statistique supplémentaire.Contrairement à d'autres types d'analyse statistique, cette analyse peut entraîner une quantité illimitée de facteurs importants, plutôt que de restreindre les facteurs à un petit groupe.

L'analyse factorielle exploratoire est utilisée pour comprendre quelles choses dans la nature peuvent influencer certaines mesures.La force de ces facteurs influence les mesures est également intéressante pour la version exploratoire.Ce ne sont pas prédéfinis avant que les mesures ne soient prises.Avec une analyse factorielle confirmatoire, il existe des facteurs spécifiques qui sont étudiés avant les calculs.

Les deux types d'analyse factorielle peuvent être utilisés dans une seule expérience.La version exploratoire peut être utilisée pour créer une théorie, tandis que la version confirmatoire est utilisée pour prouver cette théorie.Si l'analyse confirmatoire n'est pas favorable, le chercheur peut avoir besoin de modifier la façon dont l'analyse exploratoire est calculée.

Le nombre de mesures requis pour ces calculs est important.La plupart des calculs nécessitent au moins dix mesures sinon plus.Habituellement, l'analyse confirmatoire nécessitera beaucoup plus de mesures que l'exploration.Parfois, au moins 200 mesures sont nécessaires pour une analyse réussie.En règle générale, l'utilisation de plus de mesures entraîne généralement des données plus fiables, bien que le nombre nécessaire dépendra de l'expérience.