Komponenti kryesor

Komponenti kryesor është i bazuar në duke u përpjekur për të shpjeguar nivelin maksimal të variancës në një grup të caktuar të variablave, dhe të orientuar në elemente në matricën e korrelacionit diagonale. Nuk është një tjetër metodë, në bazë të analizës faktor, që synon zbatimin përafrimin e matricës korrelacionit duke përdorur një numër të caktuar të faktorëve (më pak se numri i paracaktuar të variablave), por me metodat e përafrimit në masë të madhe ndryshon nga metoda e parë të propozuar.

Kështu, metoda e analizës faktor mund të shpjegojë lidhjen ndërmjet vetë, dhe të orientuar në elementet e tipit korrelacion matricës jashtë saj diagonalisht variablave.

Bazuar në përdorim praktik, të përpiqet për të kuptuar domosdoshmërinë e aplikimit të një metode të veçantë. Analiza faktor është përdorur kur ka interes për studiuesit që studiojnë marrëdhëniet midis variablave, analiza kryesor komponent është përdorur kur nevoja për të zvogëluar dimensionin e të dhënave, dhe në një masë më të vogël interpretimi i tyre është i nevojshëm.

Nga përvoja jonë, ne mund të shohim se metodat e analizës faktor duke përdorur një numër mjaft të madh të vëzhgimeve. Kjo shumë duhet të jetë një urdhër të magnitudë më të lartë sesa numri i faktorëve të identifikuara.

Komponenti kryesor është shumë popullor në hulumtim të marketingut, si ajo mund të përdoret në prani të të dhënave burimore multicollinearity. Në procesin e pyetësorëve të hulumtimit të tregut të përmbajnë pyetje të ngjashme, si dhe përgjigjet e tyre dhe do të jenë në përputhje me parimet e multicollinearity.

Komponenti kryesor është e këshillueshme të marrin në konsideratë një sërë treguesish që duhet të jenë për studiues të udhëhequr para-përzgjedhjen e përbërësve apo faktorë. Më e rëndësishmja nga këto janë ajgenvlerat të shprehur nivelin e shpërndarjes së variablave janë shpjeguar nga ky faktor. Nuk është një rregull i rëndësishëm i pranoj, i cili është shumë i dobishëm për vlerësimin e numrit të faktorëve (faktorë duhet të jetë për aq kohë sa ka ajgenvlerat më shumë se një). Ky rregull mund të shpjegojë pak më e lehtë - ajgenvlerat shprehin pjesa e mospërputhje normalizuar të variablave që shpjegon faktorët, dhe në rast të tejkalimit njësinë e saj ata duhet të shprehin ato dispersions përmbajnë më shumë se një variabël.

Është e nevojshme për të sqaruar edhe një herë se sundimi i "Eigenvalues individuale" - empirike, dhe nevojën për përdorimin e tij mund të përcaktohet vetëm nga studiues. Për shembull, eigenvalue ka një vlerë më pak se uniteti, por kjo është për shkak të përhapjes, të shpërndara në mes të variablave. Një të aftë në fushën e marketingut është shumë e rëndësishme që faktorët segmentimit identifikuar ishin kuptim të konsiderueshme. Dhe ata faktorë, që përmban ajgenvlerat prej më shumë se një, por nuk kanë një interpretim kuptimplotë, ato nuk janë marrë parasysh. Dhe kjo mund të jetë një situatë krejt e kundërta.

Një tjetër çështje e rëndësishme në lidhje me zbatimin praktik të metodave të analizës faktor - çështjen e rotacionit. Ajo mund të konsiderohet e tillë opsionet rotacionet. Më të popullarizuara të tyre - Metoda varimax. Ajo është e bazuar në nivelin maksimal të dispersionit të variablave në çdo faktor individual. Kjo metodë ndihmon për të gjetur një rotacion, në të cilën disa variabla janë vlera të larta, ndërsa të tjerët - të ulët të mjaftueshme për secilin faktor individual.

Një tjetër metodë e rotacionit - kvartimaks, ajo ndihmon për të gjetur një rotacion të caktuar, në të cilën faktorët për çdo variabël individual të ketë ngarkesa të dy të ulët dhe të lartë.

ekvimaks metodë rotacioni është një kompromis mes dy metodave të diskutuara më lart.

Të gjitha këto metoda janë ortogonale me akse reciprokisht pingul, në përdorimi i tyre mund të gjurmohen asnjë korrelacion midis faktorëve individualë.