Co to jest analiza czynnikowa?

Analiza czynnikowa jest rodzajem analizy statystycznej, która bada różne korelacje i wzorce, które mogą wystąpić między pomiarami. Istnieją dwa rodzaje analizy czynnikowej; eksploracyjny i potwierdzający. Te dwie wersje mogą być używane pojedynczo lub łącznie. Istnieje wiele różnych rodzajów obliczeń statystycznych wykorzystywanych w ramach tej analizy.

Wspólny pierwszy krok stosowany w analizie czynnikowej obejmuje zebranie pomiarów w eksperymencie. Matematyka korelacji służy do określania istniejących korelacji. Badacz ustali, czy uwzględnione zostaną wszystkie czynniki obliczone na podstawie analizy. Niektóre eksperymenty będą wymagały uwzględnienia pewnych czynników w statystykach, a inne zostaną wykluczone.

Jedną z metod stosowanych do wyodrębnienia możliwych czynników jest maksymalne prawdopodobieństwo. Obliczenia są tak skomplikowane, że wykorzystywane są statystyczne programy komputerowe, ponieważ badacz zazwyczaj nie może wykonać obliczeń ręcznie. Czynniki w ramach analizy można również łączyć na wiele sposobów. Analiza będzie wymagała obracania lub przestawiania kolejności czynników w sposób, który wyjaśnia wariancję wielkich lub rozrzut danych.

Po obliczeniu ostatecznych czynników i wyników dane można interpretować. Czynniki, które mają najwyższe wyniki, będą miały największy wpływ na pomiary. Te wyniki mogą być również wykorzystane do dalszej analizy statystycznej. W przeciwieństwie do innych rodzajów analizy statystycznej, analiza ta może skutkować nieograniczoną ilością ważnych czynników, zamiast ograniczać je do małej grupy.

Eksploracyjna analiza czynnikowa służy do zrozumienia, które rzeczy w przyrodzie mogą wpływać na określone pomiary. To, jak silnie czynniki te wpływają na pomiary, jest również interesujące w wersji eksploracyjnej. Nie są one ustawione przed wykonaniem pomiarów. Dzięki potwierdzającej analizie czynnikowej istnieją określone czynniki, które są badane przed obliczeniami.

Oba rodzaje analizy czynnikowej można zastosować w ramach jednego eksperymentu. Wersja eksploracyjna może być wykorzystana do stworzenia teorii, a wersja potwierdzająca służy do udowodnienia tej teorii. Jeśli analiza potwierdzająca nie jest korzystna, badacz może potrzebować zmiany sposobu obliczania analizy eksploracyjnej.

Ważna jest liczba pomiarów wymaganych do tych obliczeń. Większość obliczeń wymaga co najmniej dziesięciu pomiarów, jeśli nie więcej. Zwykle analiza potwierdzająca będzie wymagała znacznie więcej pomiarów niż badań. Czasami do pomyślnej analizy potrzeba co najmniej 200 pomiarów. Zasadniczo stosowanie większej liczby pomiarów zwykle prowadzi do uzyskania bardziej wiarygodnych danych, chociaż niezbędna liczba będzie zależeć od eksperymentu.