Hlavnou zložkou

Hlavnou zložkou je založený na snaží vysvetliť maximálnu úroveň rozptylu v určitom súbore premenných, a orientované na prvky v korelačnej matice uhlopriečky. Tam je ďalšia metóda, založená na faktorovej analýzy zameranej na vykonávanie aproximáciu korelačnej matice s použitím určitého počtu faktorov (menšie, než je vopred stanovený počet premenných), ale tieto metódy veľmi približovania sa líši od prvého navrhovanej metódy.

To znamená, že metóda analýzy faktora môže vysvetliť korelácia medzi samotnými a orientovaných na prvky typu korelačnej matice mimo nej diagonálne premenných.

na praktické využitie na báze snažiť pochopiť nutnosť použitia určitej metódy. faktorová analýza sa používa, keď je záujem vedcov, ktorí študujú vzťah medzi premennými je Analýza hlavných komponentov sa používa v prípade, že je potrebné znížiť rozmer dát, a v menšej miere je nutná ich interpretácia.

Z našich skúseností môžeme vidieť, že metódy analýzy faktora za použitia dostatočne veľký počet pozorovaní. Táto suma by mala byť o rád vyššia, než je počet identifikovaných faktorov.

Hlavnou zložkou je veľmi populárny v marketingovom výskume, pretože môže byť použitý v prítomnosti zdrojových multikolinearita dát. V procese prieskum trhu dotazníkov obsahujú podobné otázky a odpovede na ne a bude v súlade so zásadami multikolinearity.

Hlavnou zložkou je vhodné vziať do úvahy celý rad ukazovateľov, ktoré musia byť pre výskumníka vedenie predvýber zložiek alebo faktorov. Najdôležitejšie z nich sú vlastné hodnoty vyjadrujúce mieru rozptylu premenných sú vysvetlené týmto faktorom. Je tu jeden dôležitý pravidlom, čo je veľmi užitočné pre odhad počtu faktorov (faktory by mali byť tak dlho, ako tam vlastné hodnoty viac ako jeden). Toto pravidlo môže vysvetliť trochu jednoduchšie - vlastné hodnoty vyjadrujú podiel normalizovaných rozptylov premenných, ktoré vysvetľuje faktory, a v prípade prekročenia svoje jednotky by mali vyjadrovať také disperzie, ktoré obsahujú viac ako jednu premennú.

Je potrebné znovu zdôrazniť, že pravidlo "individuálnych čísel" objasnila - empirické a nutnosť jeho používanie môže byť určená len podľa výskumníka. Napríklad, vlastné číslo má hodnotu menšiu ako jedna, ale to je vzhľadom k šíreniu, distribuované medzi premennými. Odborník v oblasti marketingu, je veľmi dôležité, aby segmentácia identifikovať faktory boli značné zmysel. A tie faktory, ktoré obsahuje vlastné hodnoty viac ako jedného, ale nemajú zmysluplné interpretácii, že sa neberú do úvahy. A to môže byť situácia, pravý opak.

Ďalšou dôležitou otázkou týkajúce sa praktického uplatňovania metód analýzy faktor - otázku otáčania. To môže byť považované za také možnosti rotácie. Najpopulárnejšie z nich - Varimax metóda. Je založený na maximálnej úrovni rozptylu premenných na každom jednotlivom faktora. Táto metóda pomáha nájsť rotácie, v ktorom by niektoré premenné sú vysoké hodnoty, zatiaľ čo iní - dosť nízke, aby každý jednotlivý faktor.

Inou metódou otáčania - kvartimaks, pomáha nájsť určité rotáciu, v ktorom faktory pre jednotlivé ukazovatele majú ako nízke a vysoké zaťaženie.

ekvimaks spôsob otáčania je kompromisom medzi týmito dvoma metódami diskutovaných vyššie.

Všetky tieto metódy sú ortogonálne sa vzájomne kolmých osí, pri ich použití možno vysledovať žiadnu koreláciu medzi rôznymi faktormi.