Главната состојка

Главната состојка е врз основа на се обидува да објасни на максималното ниво на варијансата во одреден збир на променливи, и да се ориентирани елементи во матрицата на корелација дијагонала. Постои и друг метод, врз основа на фактор анализа, со цел имплементирање на приближување на матрица корелација со користење на одреден број на фактори (помалку од претходно определен број на променливи), но од страна на приближување методи во голема мера се разликува од првиот предложениот метод.

Така, начинот на фактор анализа може да се објасни на корелација помеѓу себе, и да се ориентирани на елементи од типот на корелација матрица надвор од неа дијагонално променливи.

Врз основа на практична употреба, обидете се да се разбере потребата од примена на одреден метод. фактор анализа се користи кога постои интерес на истражувачите проучување на односите помеѓу варијаблите, анализа главната состојка се користи кога треба да се намали димензија на податоци, и во помала мера се бара нивното толкување.

Од нашето искуство, можеме да видиме дека методите на фактор анализа со користење на доволно голем број на забелешки. Оваа сума треба да биде цел на големина поголема од бројот на идентификувани фактори.

Главната состојка е многу популарна во маркетинг истражување, како што може да се користи во присуство на податоци multicollinearity извор. Во процесот на истражување на пазарот прашалници содржат слични прашања, а одговорите на нив и ќе бидат во согласност со принципите на multicollinearity.

Главната состојка е препорачливо да се разгледа на сет на индикатори кои мора да бидат за истражувачот води пред-избор на компоненти и фактори. Најважните од нив се eigenvalues на изразување на ниво на дисперзија на променливите се објасни со овој фактор. Постои една важна правило, што е многу корисно за проценка на бројот на фактори (фактори треба да биде се 'додека има eigenvalues повеќе од еден). Ова правило може да се објасни малку полесно - на eigenvalues изразат удел на нормализирани варијансите на променливи што објаснува фактори, а во случај на надминување единицата тие треба да го изразат своето дисперзии содржат повеќе од една променлива.

Неопходно е да се разјаснат уште еднаш дека владеењето на "индивидуална eigenvalues" - емпириски, како и потребата за нејзино користење може да се утврди од страна на истражувачот. На пример, eigenvalue има вредност помалку од единството, но тоа се должи на ширењето, дистрибуирани меѓу променливи. Со искуство во областа на маркетингот е многу важно што сегментација идентификувани фактори беа значително смисла. И оние фактори, содржи eigenvalues на повеќе од една, но не имаат значајно толкување, тие не се земени во предвид. И тоа може да биде во ситуација сосема спротивното.

Друга важно прашање во врска со практичната примена на методите за анализа фактор - на прашањето на ротација. Тоа може да се смета како опции ротации. Од најпопуларните од нив - varimax метод. Таа се заснова на максималното ниво на дисперзија на променливи на секој фактор. Овој метод помага да ги најдете на ротација, во кои некои променливи се високи вредности, а другите - доволно ниска за секој поединечен фактор.

Друг метод на ротација - kvartimaks, тоа им помага да се најде одреден ротација, во која фактори за секој поединец променлива да имаат ниско и високо товари.

ekvimaks метод ротација е компромис меѓу двете методи дискутирани погоре.

Сите овие методи се ортогонални со заемно нормални оски, на нивната употреба може да се проследи нема корелација меѓу одделните фактори.