Nevýhody faktorovej analýzy

Faktorová analýza je štatistická metóda pri pokuse o nájdenie takzvaných latentných premenných, keď máte k dispozícii údaje o mnohých otázkach. Latentné premenné sú veci, ktoré sa nedajú priamo merať. Napríklad väčšina aspektov osobnosti je skrytá. Vedci zaoberajúci sa osobnosťou často kladú vzorke ľudí množstvo otázok, o ktorých si myslia, že súvisia s osobnosťou, a potom robia faktorovú analýzu, aby určili, ktoré latentné faktory existujú.

Faktory, ktoré sa objavia, môžu pochádzať iba z odpovedí na vaše otázky. Ak sa napríklad nepýtate na spánkové návyky, neobjaví sa žiadny faktor súvisiaci so spánkovými návykmi. Na druhej strane, ak sa pýtate iba na spánkové návyky, potom sa už nič iné nemôže objaviť. Výber dobrého súboru otázok je komplikovaný a rôzni vedci vyberú rôzne súbory otázok.

Ak generujete veľa náhodných čísel, faktorová analýza môže v údajoch ešte nájsť zjavnú štruktúru. Je ťažké povedať, či vznikajúce faktory odrážajú údaje alebo sú iba súčasťou sily faktorovej analýzy na hľadanie vzorcov.

instagram story viewer

Jednou z úloh faktorového analytika je rozhodnúť sa, koľko faktorov zachovať. Existuje mnoho spôsobov, ako to určiť, a existuje len malá zhoda, ktorá z nich je najlepšia.

Faktorová analýza vám môže povedať, ktoré premenné vo vašej množine údajov „idú spolu“ spôsobmi, ktoré nie sú vždy zrejmé. Výklad toho, čo tieto množiny premenných v skutočnosti predstavujú, je však na analytikovi a rozumní ľudia môžu nesúhlasiť.

Teachs.ru
  • Zdieľam
instagram viewer