Առանցքային բաղադրիչ

Առանցքային բաղադրիչ, որը հիմնված է փորձում է բացատրել, առավելագույն մակարդակը շեղվում է մի շարք փոփոխականների, եւ կողմնորոշված է տարրերի հարաբերակցության մատրիցով շեղակի. Կա մեկ այլ մեթոդ, հիմնված գործոնների վերլուծության, որի նպատակն է իրականացնել մերձեցման հարաբերակցության մատրիցով օգտագործելով որոշակի շարք գործոններ (ավելի քիչ, քան կանխորոշված թվի փոփոխականների), սակայն, ըստ այդ մեթոդները մոտարկման մեծապես տարբերվում է առաջին առաջարկվող մեթոդի:

Այսպիսով, մեթոդը գործոնների վերլուծության կարելի է բացատրել հարաբերակցությունը միջեւ փոփոխականների հենց իրենց, եւ կողմնորոշված տարրերի հարաբերակցության մատրիցային տեսակի դրսի նրան diagonally.

Հիման վրա գործնական օգտագործման, փորձում են հասկանալ կիրառման անհրաժեշտությունը կոնկրետ մեթոդի: Գործոնը վերլուծությունը , որն օգտագործվում է, երբ կա հետաքրքրություն է հետազոտողների սովորող հարաբերությունները փոփոխականների, առանցքային բաղադրիչ վերլուծությունը, որն օգտագործվում է, երբ որ պետք է նվազեցնել տվյալների ուղղություններ, եւ ավելի փոքր չափով իրենց մեկնաբանության է պահանջվում:

Մեր փորձից, մենք կարող ենք տեսնել, որ մեթոդները գործոնների վերլուծության, օգտագործելով մի բավականին մեծ թվով դիտարկումների: Այս գումարը պետք է լինի կարգը մագնիտուդով բարձր է, քան մի շարք բացահայտված գործոնների.

Առանցքային բաղադրիչ է շատ սիրված է մարքեթինգային հետազոտությունների, քանի որ դա կարող է օգտագործվել ներկայությամբ multicollinearity աղբյուրի տվյալների: Ի գործընթացում շուկայի հետազոտության հարցաթերթերի պարունակել նմանատիպ հարցեր, եւ պատասխանները նրանց ու պիտի համապատասխանի սկզբունքներին multicollinearity:

Առանցքային բաղադրիչ է նպատակահարմար է համարում մի շարք ցուցանիշներ, որոնք պետք է լինեն համար հետազոտող առաջնորդելու նախապատմություն ընտրությունը բաղադրիչների կամ գործոնների. Առավել կարեւոր սրանք են eigenvalues արտահայտելու մակարդակը փոշիացման փոփոխականների բացատրվում են այս գործոնի. Կա մի կարեւոր կանոնը thumb, որը շատ օգտակար է գնահատելով շարք գործոններ (գործոնները պետք է լինի, քանի դեռ այնտեղ արժեքներ ավելի, քան մեկ): Այս կանոնը կարող է բացատրել, մի քիչ ավելի հեշտ է, - որ eigenvalues արտահայտել մասնաբաժինը կարգավորման տարբերությունների փոփոխականների, որոնք բացատրում այն գործոնները, իսկ գերազանցելու դեպքում իր զորամասը, նրանք պետք է արտահայտել այդ dispersions պարունակում է ավելի քան մեկ փոփոխական:

Անհրաժեշտ է հստակեցնել մեկ անգամ եւս, որ կանոնը «առանձին ութվեկտորներ» փորձառական, եւ անհրաժեշտության իր օգտագործման համար կարող է լինել միայն որոշվում է հետազոտող: Օրինակ, ութվալենտական ունի մի արժեք պակաս, քան միասնության, բայց դա պայմանավորված է տարածման, բաշխված միջեւ փոփոխականների. Մեկը հմուտ ոլորտում մարքեթինգի շատ կարեւոր է, որ մասնատվածության նույնացնել գործոնները էին բովանդակալից զգացում. Եւ այդ գործոնները, որը պարունակում է արժեքներ ավելի քան մեկ, բայց չունեք իմաստալից մեկնաբանման, նրանք հաշվի չեն առնվում: Եւ դա կարող է լինել մի իրավիճակում միանգամայն հակառակն է:

Մեկ այլ կարեւոր հարցը վերաբերում է գործնական կիրառումը մեթոդների գործոնների վերլուծության - ի հարցին, ռոտացիայի. Այն կարելի է համարել նման տարբերակներ պտտելու: Առավել տարածված է նրանց varimax մեթոդը. Այն հիմնված է առավելագույն մակարդակի փոշիացման փոփոխականների յուրաքանչյուր անհատի գործոնի: Այս մեթոդը օգնում է գտնել մի ռոտացիա է, որը որոշ փոփոխականներ են բարձր արժեքները, իսկ մյուսները `ցածր բավարար է յուրաքանչյուր առանձին գործոն:

Այլ մեթոդ ռոտացիայի - kvartimaks, այն օգնում է գտնել որոշակի ռոտացիա է, որի գործոնները յուրաքանչյուր առանձին փոփոխականի ունենալ, այնպես էլ ցածր եւ բարձր ծանրաբեռնվածությանը.

ekvimaks ռոտացիա մեթոդը մի փոխզիջում երկու մեթոդների վերը քննարկված:

Բոլոր այդ մեթոդներն են օրթոգոնալ հետ փոխադարձ ուղղահայաց axes, ժամը դրանց օգտագործումը կարող է նկատելի չի հարաբերակցությունը միջեւ առանձին գործոնների.