Mi az a tényezőelemzés?

A faktor analízis egy olyan statisztikai elemzés, amely a mérések között eltérő összefüggéseket és mintákat vizsgál.Kétféle faktor elemzés létezik;felfedező és megerősítő.Ez a két verzió külön -külön vagy kombinálható.Az elemzésben sokféle típusú statisztikai számítás létezik.A korrelációs matematikát használják a meglévő korrelációk meghatározására.A kutató meghatározza, hogy az elemzésből kiszámított összes tényező beépül -e.Egyes kísérletek megkövetelik, hogy bizonyos tényezők beépüljenek a statisztikákba, mások kizárását.Ez a számítás annyira bonyolult, hogy statisztikai számítógépes programokat alkalmaznak, mivel a kutató általában nem tudja kézzel elvégezni a számítást.Az elemzésen belüli tényezők számos módon kombinálhatók.Az elemzés megköveteli a tényezők elforgatását vagy fésülését oly módon, hogy megmagyarázza a nagyok varianciáját vagy az adatok terjedését.A legmagasabb pontszámú tényezők a legnagyobb hatással lesznek a mérésekre.Ezek a pontszámok további statisztikai elemzéshez is felhasználhatók.Más statisztikai elemzéssel ellentétben ez az elemzés korlátlan mennyiségű fontos tényezőt eredményezhet, ahelyett, hogy a tényezőket egy kis csoportra korlátozná.Az, hogy ezek a tényezők milyen erősen befolyásolják a méréseket, szintén érdekli a feltáró változat.Ezeket nem állítják előre a mérések elvégzése előtt.A megerősítő faktor elemzéssel vannak olyan specifikus tényezők, amelyeket a számítások előtt vizsgálnak.

Mindkét típusú faktor -elemzés használható egy kísérletben.A feltáró verzió felhasználható egy elmélet létrehozására, míg a megerősítő verziót használják ennek az elméletnek a bizonyítására.Ha a megerősítő elemzés nem kedvező, akkor a kutatónak meg kell változtatnia a feltáró elemzés kiszámításának módját.

Fontos a számításokhoz szükséges mérések száma.A legtöbb számítás legalább tíz mérést igényel, ha nem több.Általában a megerősítő elemzésnek sokkal több mérésre van szükség, mint a feltáró.Időnként legalább 200 mérésre van szükség a sikeres elemzéshez.Általános szabályként, hogy a több mérés használata általában megbízhatóbb adatokat eredményez, bár a szükséges szám a kísérlettől függ.