Недостатки факторного анализа

Факторный анализ - это статистический метод попытки найти так называемые скрытые переменные, когда у вас есть данные по большому количеству вопросов. Скрытые переменные - это вещи, которые нельзя измерить напрямую. Например, большинство аспектов личности скрыты. Исследователи личности часто задают выборке людей много вопросов, которые, по их мнению, связаны с личностью, а затем проводят факторный анализ, чтобы определить, какие существуют скрытые факторы.

Факторы, которые появляются, могут появиться только из ответов на вопросы, которые вы задаете. Если вы, например, не спросите о привычках, связанных со сном, никакие факторы, связанные со сном, не появятся. С другой стороны, если вы спросите только о привычках сна, то больше ничего не появится. Выбрать хороший набор вопросов сложно, и разные исследователи будут выбирать разные наборы вопросов.

Если вы генерируете много случайных чисел, факторный анализ все равно может найти очевидную структуру в данных. Трудно сказать, отражают ли возникающие факторы данные или просто являются частью возможностей факторного анализа для поиска закономерностей.

Одна из задач факторного аналитика - решить, сколько факторов оставить. Существует множество методов для определения этого, и нет единого мнения о том, какой из них лучше.

Факторный анализ может сказать вам, какие переменные в вашем наборе данных «сочетаются» не всегда очевидным образом. Но интерпретация того, что на самом деле представляют эти наборы переменных, зависит от аналитика, и разумные люди могут не согласиться.

  • Доля
instagram viewer