Die Hauptkomponente

Die Hauptkomponente basiert auf versuchen, die maximale Höhe der Varianz in einem bestimmten Satz von Variablen und ausgerichtet auf die Elemente in der Korrelationsmatrix diagonal zu erklären. Es gibt eine andere Methode, basierend auf Faktoranalyse, zur Umsetzung von zur Angleichung der Korrelationsmatrix, eine bestimmte Anzahl von Faktoren (weniger als die vorbestimmte Anzahl von Variablen) verwendet, aber die durch die Verfahren unterscheidet sich stark von der Näherung ersten vorgeschlagenen Verfahren.

Somit kann die Methode der Faktoranalyse erklärt, die die Korrelation zwischen den Variablen selbst und orientiert auf die Elemente der Korrelationsmatrix-Typ außerhalb ihrer diagonal.

Basierend auf dem praktischen Einsatz versuchen, die Notwendigkeit der Anwendung eines bestimmten Verfahrens zu verstehen. Faktoranalyse verwendet, wenn es Interesse für Forscher ist es, die Beziehung zwischen den Variablen zu studieren, die Hauptkomponentenanalyse wird verwendet, wenn die Notwendigkeit , die Datendimension zu reduzieren, und in geringerem Maße auch ihre Interpretation erforderlich.

Aus unserer Erfahrung können wir sehen, dass eine ausreichend große Anzahl von Beobachtungen die Methoden der Faktoranalyse. Dieser Betrag sollte eine Größenordnung höher ist als die Zahl der identifizierten Faktoren sein.

Die Hauptkomponente ist sehr beliebt in der Marktforschung, wie sie in Gegenwart von multicollinearity Quelldaten verwendet werden können. Im Prozess der Marktforschung Fragebögen enthalten ähnliche Fragen und die Antworten auf diese und werden mit den Grundsätzen der multicollinearity entsprechen.

Die Hauptkomponente ist ratsam, einen Satz von Indikatoren zu berücksichtigen, die für die Forscher sein muss, die Vorauswahl der Komponenten oder Faktoren führen. Die wichtigsten davon sind die Eigenwerte von den Grad der Streuung der Variablen zum Ausdruck um diesen Faktor erläutert. Es eine wichtige Faustregel, die zur Abschätzung der Anzahl von Faktoren sehr nützlich ist (Faktoren sollten so lang sein, wie es mehr als eine Eigenwerte). Diese Regel kann ein wenig einfacher erklären – der Eigenwert Anteil der normierten Varianzen von Variablen Ausdruck bringt, dass die Faktoren, und in dem Fall erklärt, seine Einheit zu überschreiten sollten sie diese Dispersionen exprimieren mehr als eine Variable enthalten.

Es ist notwendig, noch einmal klarstellen, dass die Regel der „individueller Eigenwerte“ – empirischer und die Notwendigkeit für den Einsatz kann nur vom Forscher bestimmt werden. Zum Beispiel hat der Eigenwert ein Wert kleiner als eins, aber es ist aufgrund der Ausbreitung zwischen den Variablen verteilt. Ein Fachmann auf dem Gebiet des Marketings ist sehr wichtig, dass die Segmentierung identifizierte Faktoren wesentlicher Sinn waren. Und diese Faktoren, mit den Eigenwerten von mehr als einem, aber nicht über eine sinnvolle Interpretation, werden sie nicht berücksichtigt. Und es kann eine Situation ganz im Gegenteil.

Ein weiteres wichtiges Thema, die praktische Anwendung der Methoden der Faktoranalyse in Bezug auf – die Frage nach der Rotation. Es kann solche Optionen Drehungen in Betracht gezogen werden. Die beliebtesten von ihnen – Varimax Methode. Es wird auf jedem einzelnen Faktor für die maximale Höhe der Dispersion von Variablen basiert. Diese Methode hilft, eine Drehung zu finden, in denen einige Variablen sind hohe Werte, während andere – niedrig genug, um jeden einzelnen Faktor.

Ein weiteres Verfahren zur Rotation – kvartimaks, hilft es, eine gewisse Rotation zu finden, in denen die Faktoren für jede einzelne Variable sowohl niedrige als auch hohe Belastungen haben.

ekvimaks Rotationsverfahren ist ein Kompromiß zwischen den oben erörterten zwei Verfahren.

Alle diese Methoden sind mit orthogonal zueinander senkrechten Achsen, bei deren Verwendung kann keine Korrelation zwischen den einzelnen Faktoren zurückgeführt werden.