Analiza czynnikowa to metoda
statystyczna
, służąca odnajdywaniu struktur w zbiorze zmiennych losowych. Znalazła ona szerokie zastosowanie w
psychologii
(przy analizie struktury zjawisk, badanych przez narzędzia kwestionariuszowe),
marketingu
, zarządzaniu produktem i
teorii decyzji
.
Celem analizy czynnikowej jest zredukowanie dużej liczby zmiennych losowych do mniejszego zbioru, co uzyskujemy przez założenie, że pewne grupy zmiennych losowych reprezentują zmienność tych samych czynników, czyli zmienne losowe w danej grupie są od siebie w pewnym stopniu zależne.
W analizie czynnikowej istnieją dwa podejścia:
- eksploracyjna analiza czynnikowa (EFA - ang. Exploratory Factor Analysis) - czynniki są początkowo nieznane i zostają wyodrębnione dzięki analizie wartości zmiennych losowych, to podejście jest bardziej rozpowszechnione
- konfirmacyjna analiza czynnikowa (CFA - ang. Confirmatory Factor Analysis) - zakładamy istnienie pewnego określonego zbioru czynników i dzięki analizie wartości zmiennych losowych badamy zasadność naszego przypuszczenia i estymujemy parametry naszego modelu (zob.
Modelowanie równań strukturalnych
)
Istnieje wiele metod analizy czynnikowej, jednak najbardziej popularne są dwie:
-
analiza głównych składowych
(PCA od ang. Principal Component Analysis)
- analiza czynników głównych (PFA od ang. Principal Factor Analysis)
Niezależnie od metody, analizę czynnikową rozpoczynamy od budowy
macierzy korelacji
i sprawdzenia, czy możliwe jest zastosowanie analizy czynnikowej.
Zobacz też