Alcune forme di analisi dei dati , come i risultati delle indagini , richiedono ai ricercatori di lavorare con un gran numero di elementi correlati o variabili . Per tali studi , analisi fattoriale principale componente aiuta a ridurre i dati in un insieme più gestibile delle informazioni . Teorie /speculazione

Paul Vogt , autore del “Dizionario di Statistica e Metodologia “, definisce analisi delle componenti principali come una tecnica di riduzione dei dati che trasforma un ampio insieme di variabili correlate in un piccolo gruppo di variabili non correlate . E ‘ strettamente legato alla analisi fattoriale ed è spesso il primo passo in uno studio di analisi fattoriale . Componente principale e l’analisi fattoriale presuppongono che uno o più fattori non misurati influenzano una serie di misure osservati , come ad esempio una serie di risposte alle domande dell’indagine .

Funzione

componente principale analisi estrae i fattori alla base di un insieme di dati . Il sito Statsoft osserva che gli analisti spesso determinano il numero di fattori basati sui autovalori , statistiche che misurano la quantità di variazione dei dati . Molti componente principale analizza utilizzare un criterio in cui il numero di fattori sottostanti è pari al numero di autovalori con valori superiori a 1 .

Considerazioni

causa della complessità della procedura , analisi fattoriale principale componente richiede l’ uso di un programma software statistico, come SAS o SPSS . Excel richiede un programma add-on statistica , come XLSTAT , per condurre questo tipo di analisi .