Faktorenanalyse - Was ist das, Definition und Konzept

Die Faktorenanalyse ist eine statistische Reduktionsmethode, die darauf abzielt, die möglichen Korrelationen zwischen bestimmten Variablen zu erklären. Berücksichtigen Sie dazu die Auswirkungen anderer Faktoren, die nicht beobachtbar sind.

Daher reduziert diese Analyse. Daher nehmen wir eine große Anzahl von Variablen und schaffen es durch diese Technik, sie auf eine überschaubarere Größe zu reduzieren. Dazu wird eine Reihe von Linearkombinationen der beobachteten mit anderen, die nicht sichtbar sind, verwendet.

Die beiden Modelle: explorativ und konfirmatorisch

Wir haben zwei Möglichkeiten, diese statistische Technik durchzuführen, es gibt klare Unterschiede zwischen den beiden, die bekannt sein sollten.

• Erforschungsfaktoranalyse: In diesem Fall besteht das Ziel darin, die latenten Konstrukte (die nicht gesehen werden) zu kennen, um zu überprüfen, ob sie gültig sind. Wir haben es also mit Informationen explorativen Typs zu tun, die dazu dienen, ein späteres Modell zu erstellen, aber wir wissen dies nicht a priori.
• Bestätigende Faktorenanalyse: In diesem Fall stehen wir vor einem statistischen Bestätigungsprozess. Wir gehen von einem theoretischen Modell aus, das mit der vorhandenen Literatur zu dem untersuchten Phänomen erstellt wurde. Später kontrastieren wir es, um seinen Gültigkeitsgrad zu kennen.

So führen Sie eine Faktorenanalyse durch

Lassen Sie uns auf einfache Weise sehen, wie eine explorative Faktorenanalyse durchgeführt werden kann, die in den Sozialwissenschaften am häufigsten verwendet wird. Es ist zu beachten, dass die unten genannten Punkte in Statistikprogrammen wie SPSS bei der Durchführung der Analyse ausgewählt werden können.

1. Zuverlässigkeitsanalyse: Normalerweise wird Cronbachs Alpha verwendet, was es ermöglicht, die interne Konsistenz des Modells zu kennen. Werte über 0,70 gelten als akzeptabel.
2. Beschreibende Statistik: Diese liefern uns grundlegende Informationen über die analysierten Daten. Der Mittelwert, die Varianz oder das Maximum und Minimum.
3. Korrelationsmatrixanalyse: Diese Berechnungen werden von SPSS durchgeführt. Hier müssen wir darauf achten, ob die Determinante nahe Null ist. Andererseits müssen die berechneten Korrelationen von Null verschieden sein.
4. KMO-Probenangemessenheitsmessung: Erlaubt uns, die Korrelationskoeffizienten gegenüberzustellen. Einerseits die beobachteten und andererseits die partiellen. Er nimmt Werte zwischen 0 und 1 an und gilt als akzeptabel, wenn er größer als 0,5 ist.
5. Bartletts Sphärizitätstest: In diesem Fall steht im Gegensatz, dass die Korrelationsmatrix eine Identitätsmatrix ist, in diesem Fall konnte die Analyse nicht durchgeführt werden. Das geschätzte Chi-Quadrat wird berechnet und wenn es kleiner als das theoretische ist, kann die faktorielle Analyse durchgeführt werden.
6. Gemeinsamkeitsanalyse: Auch hier handelt es sich um einen Relevanzindikator. Um gültig zu sein, muss es Werte größer als 0,5 annehmen.
7. Gedrehte Komponentenmatrix: Es wird verwendet, um die Eigenwerte zu extrahieren, die größer als ein Wert sind, normalerweise 1. Auf diese Weise werden die reduzierten Faktoren erhalten, die die Variablen darstellen. Sedimentationsgraphen und die Matrix selbst werden verwendet, um die Zahl zu wählen.
8. Gesamtabweichung erklärt: Schließlich sagt uns diese Analyse, wie hoch die Gesamtvarianz ist, die durch das vorgeschlagene Modell erklärt wird. Je höher dieser Wert ist, desto besser kann das Modell den gesamten Datensatz erklären.

Beispiele für die Faktorenanalyse

Die Faktorenanalyse hat viele Anwendungen in verschiedenen Bereichen der Wissenschaft.

Sehen wir uns einige Beispiele an:

• Im Marketing ist es weit verbreitet, wenn wir den Willen zum Kauf wissen wollen. Beispielsweise analysieren wir verschiedene sozioökonomische, emotionale oder persönliche Variablen. Sobald wir sie haben, reduzieren wir ihre Anzahl mit Faktorenanalysen und können sie besser interpretieren.
• In der Buchhaltung können wir wissen, welche Posten die Erzielung von Unternehmensgewinnen am deutlichsten beeinflussen. So wissen wir, wo wir mehr Einfluss haben sollten.
• In der Bildung können wir die Veranlagung eines Schülers zu einem Fach kennen. Durch die Durchführung bestimmter Erhebungen zu seiner Untersuchung können wir eine Datenbank erhalten, in der die Faktorenanalyse angewendet werden kann.