Faktoranalyse Rotation Metoder

Den korrekte metode til rotation kan gøre data mere forståeligt. Numbers billede ved paul hampton fra Fotolia.com

I faktoranalyse, som er en metode til at reducere et stort antal variabler i et mindre antal "faktorer", forskellige metoder til "rotation" kanbruges til at finde mønstre i data.Hver bærer forskellige antagelser om dataene.Så vælger den korrekte metode til rotation er afgørende for at gøre dataene lettere at forstå.

Ortogonale Rotation

  • I en ortogonal rotation, de faktorer, der produceres, er ukorrelerede, hvilket gør de løsninger, den producerer lettere at fortolke.I nummer af juli 2005 "praktisk vurdering, forskning og evaluering," Anna B. Costello og Jason W. Osborne rapporterede, at ortogonal rotation blev brugt i mere end halvdelen af ​​studierne i en undersøgelse af PsycINFO databasen.Det er muligvis fordi retvinklede er standardindstillingen på de fleste statistiske analyse programmer, men det er ofte ikke den mest hensigtsmæssige metode.

    Variabler i en faktoranalyse er normalt forbundet på en eller anden må

    de.I samfundsvidenskaberne, for eksempel, korrelation mellem faktorer ville forventes, fordi forskerne sjældent studere et stort antal helt uafhængige aspekter af menneskelig adfærd på samme tid.Hvis variablerne er korreleret bør skrå rotation anvendes i stedet.

    De tre almindeligt anvendte former for ortogonal rotation er Varimax, quartimax og equamax.

varimax rotation

  • varimax rotation er den mest anvendte metode til ortogonal rotation.Det maksimerer variansen af ​​faktorer på tværs af variabler, som frembringer en enklere løsning.Dette er standardindstillingen på de fleste statistiske programmer, såsom statistiske pakke for Social Sciences (SPSS) og statistiske analyser Systems (SAS).

Quartimax Rotation

  • Quartimax rotation er også ortogonal men mindre almindeligt anvendt.Det minimerer variansen af ​​faktorer på tværs af variabler, som producerer færre faktorer og variabler er mere tilbøjelige til at være forbundet med mere end en faktor.Dette gør løsningen mere kompleks og vanskelig at fortolke.

Equamax Rotation

  • Equamax rotation ikke maksimere eller minimere variansen af ​​faktorer over variabler.Resultaterne er et sted mellem resultaterne af Varimax og quartimax rotation.

Oblique Rotation

  • Oblique rotation giver de faktorer der produceres at korrelere.På grund af dette, fortolke opløsningen er lidt mere kompliceret end med ortogonal rotation.Hvis de faktorer forventes at korrelere dog så skrå rotation er det rette valg, og vil give mere præcise resultater.

    Nogle almindeligt anvendte former for skrå rotation er oblimin, ProMax og direkte quartimin rotation.Som Costello og Osborne bemærkede dog, at de alle producerer lignende resultater, og standardindstillingerne i de statistiske programmer er acceptabelt at anvende.

Ressourcer

  • Stat-Help.com: Oversigt over Faktor Analyse;Jamie DeCoster
281
0
1
Regneark