analisi fattoriale esplorativa è un metodo analitico di comprendere le correlazioni tra le variabili . Mentre il suo scopo principale è quello di comprendere le relazioni tra le variabili , allo stesso tempo ha la capacità di ridurre la dimensionalità dei dati . Per gli utenti di analisi delle componenti principali , queste caratteristiche suona familiare , ma l’analisi fattoriale ha molte caratteristiche che l’analisi delle componenti principali non ha. È questo insieme di caratteristiche distintive che ha fatto l’analisi fattoriale prevalente nella comunità scientifica . Analisi Semplificazione

Factor permette ai suoi utenti di inserire un gran numero di variabili e produrre un output di poche variabili (ora chiamati “fattori “) . In sostanza , l’analisi fattoriale è simile analisi delle componenti principali in quanto riduce una grande quantità di dati da una chiara serie di fattori che possono essere utilizzati per descrivere alcuni aspetti nei dati . Inoltre , l’ uso di analisi fattoriale ha un moderato grado di libertà nella scelta del numero di fattori in una soluzione , che consente all’utente di pianificare quanto semplificare i dati .

Correlazione Elucidation

differenza di analisi delle componenti principali , analisi fattoriale ha la capacità di descrivere le correlazioni nascoste nei dati . In effetti , uno dei principali vantaggi di utilizzare l’analisi fattoriale è che è possibile conoscere istantaneamente le correlazioni tra un ampio insieme di variabili; questo sarebbe difficile da fare in un modo significativo utilizzando altri metodi statistici . In definitiva, l’analisi fattoriale utilizza queste correlazioni per determinare quali variabili sono abbastanza simili tra loro deve essere interpretato come un unico fattore.

Interpretabilità

Uno dei le ragioni principali analisi fattoriale è così popolare nel campo delle scienze è la sua capacità di prendere i dati astratti e convertirlo in interpretabili , elementi concreti . Questa caratteristica di interpretabilità non esiste in analisi componenti principali. L’ interpretabilità di analisi fattoriale è abbastanza chiaro che anche un utente inesperto può utilizzare direttamente l’output di una analisi fattoriale per classificare i fattori che ne derivano.

Più soluzioni

Un altro interessante caratteristica che l’analisi fattoriale ha è la sua molteplicità di soluzioni . Se l’utente di analisi fattoriale non accetta o non può interpretare l’output dell’analisi , l’utente può ruotare la soluzione fino a quando appare una soluzione accettabile . Questa caratteristica dà fattore analisi versatilità che è impossibile con l’analisi delle componenti principali .