Cómo realizar el análisis factorial
Un factor de análisis se utiliza para descubrir factores entre variables observadas o variables latentes ``. declarado mismo modo, si un conjunto de datos contiene un número abrumador de variables, un análisis factorial se puede realizar para reducir el número de variables para el análisis. Un análisis del grupo voluntad factor de variables similares, produciendo un conjunto de factores o variables compilados, para usar para el análisis adicional. Un paquete de software de análisis estadístico jugará un papel decisivo en el cálculo el análisis factorial. Ejemplos de paquetes de análisis estadísticos son SPSS y SAS.
Cosas que necesitará
- Un conjunto de datos (con un gran número de variables)
- software de análisis estadístico
Video: Conceptos básicos Análisis Factorial 1
Generar una matriz de correlación en el conjunto de datos. Una matriz de correlación es una tabla de coeficientes de correlación. Un coeficiente de correlación es la unidad de cuantificación de la correlación. Este número expresa la dirección y la fuerza de una relación lineal medida entre dos variables aleatorias.
Video: SPSS ANALISIS FACTORIAL
Establecer líneas de base para los factores (variables deseadas compilados). Por ejemplo, si el instrumento de recolección de datos es una encuesta y las respuestas se miden desde 1 - Resultado menos deseables a 10 - Resultado más deseable, los valores de 8, 9 y 10 pueden ser examinados y las correspondientes variables agrupadas de acuerdo a similitudes para crear factores.
Gire factores para maximizar las relaciones lineales entre los factores y variables. Para esta función, la aplicación estadística demuestra su valor. El número de cálculos manuales necesarios sería masiva en un gran conjunto de datos.
Generar e imprimir el informe de salida. El informe de salida incluirá las siguientes secciones: estadística descriptiva, la matriz de correlación, Kaiser-Meyer-Olkin y prueba de Bartlett, comunalidades, un gráfico de sedimentación, una matriz de factores y un factor de matriz rotada.
Interpretar la salida de la aplicación estadística basada en el conocimiento intuitivo de los datos empíricos y preguntas a ser respondidas.
