Factor Analyse Rotation Methoden

De juiste methode van de rotatie kan gegevens begrijpelijker te maken. beeld Aantallen door paul hampton van Fotolia.com

In factoranalyse, dat is een methode om een ​​groot aantal variabelen in een kleiner aantal "factoren," verschillende methoden van de "rotatie" canworden gebruikt om patronen in data te vinden.Elk draagt ​​verschillende aannames over de data.Dus het kiezen van de juiste methode van de rotatie is cruciaal voor het maken van de gegevens gemakkelijker te begrijpen.

Orthogonal Rotation

  • In een orthogonale rotatie, de geproduceerde factoren zijn gecorreleerd, waardoor de oplossingen die het produceert makkelijker te interpreteren maakt.In de kwestie van juli 2005 "Praktische Assessment, onderzoek en evaluatie, 'Anna B. Costello en Jason W. Osborne meldde dat orthogonale rotatie werd gebruikt in meer dan de helft van de studies in een overzicht van de PsycINFO database.Dit is mogelijk omdat orthogonaal is de standaardinstelling in de meeste statistische analyse programma's, maar het is vaak niet de meest geschikte me

    thode.

    Variabelen in een factoranalyse worden meestal aangesloten op een bepaalde manier.In de sociale wetenschappen bijvoorbeeld correlatie tussen factoren te verwachten omdat onderzoekers zelden studie grote aantallen volledig onafhankelijk aspecten van menselijk gedrag tegelijkertijd.Indien de variabelen gecorreleerd moeten oblique rotatie worden gebruikt.

    De drie meest gebruikte vormen van orthogonale rotatie zijn varimax, quartimax en equamax.

Varimax Rotation

  • Varimax rotatie is de meest gebruikte methode van orthogonale rotatie.Maximaliseert de variantie factoren over de variabelen, die een eenvoudiger oplossing produceert.Dit is de standaardinstelling in de meeste statistische programma's, zoals de Statistical Package voor de Social Sciences (SPSS) en statistische analyse Systems (SAS).

Quartimax Rotation

  • Quartimax rotatie is ook orthogonale, maar minder vaak gebruikt.Het minimaliseert de variatie van factoren over de variabelen, die minder factoren produceert en variabelen vaker geassocieerd met meer dan een factor.Dit maakt de oplossing complexer en moeilijker te interpreteren.

Equamax Rotation

  • Equamax rotatie niet maximaliseren of minimaliseren van de variantie van factoren over de variabelen.De resultaten zijn ergens tussen de resultaten van varimax en quartimax rotatie.

Oblique Rotation

  • Oblique rotatie kan de productie te correleren factoren.Hierdoor interpretatie van de oplossing is iets gecompliceerder dan bij orthogonale rotatie.Wanneer de factoren verwachting correleren dan echter oblique rotatie de juiste keuze en nauwkeurigere resultaten.

    Sommige veel gebruikte vormen van schuine rotatie worden oblimin, Promax en directe quartimin rotatie.Zoals Costello en Osborne opgemerkt, hoewel ze allemaal vergelijkbare resultaten opleveren, en de standaardinstellingen in statistische programma's aanvaardbaar zijn om te gebruiken.

Resources

  • Stat-Help.com: Overzicht van Factor Analysis;Jamie DeCoster
356
0
1
Spreadsheets