Exploratory Factor Analysis

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Descobrindo a estrutura subjacente de um jogo grande das variáveis. Explanação de Exploratory Factor Analysis.

Contribuído perto: Jens Grafarend

Índice

  1. Resumo
  2. Fórum
  3. Melhores Práticas
  4. Expert Tips
  5. Recursos
  6. Imprimir

Que é Exploratory Factor Analysis? Descrição

O método de Exploratory Factor Analysis (EFA) é uma técnica que possa ser usada descobrindo a estrutura subjacente (dimensões) de um jogo grande das variáveis. Conseqüentemente, EFA reduz um jogo grande das variáveis a um par de fatores subjacentes.

Exemplo: Você ajustou acima um questionário sobre a satisfação de cliente na indústria da aviação civil (linhas aéreas unidas, no delta, Lufthansa). Você identificou 30 itens para descrever e avaliar a satisfação de cliente (por exemplo “conveniência de bilhetes de compra”, “conveniência de verific-em”, “circunstâncias dos lounges”, “friendliness dos assistentes de vôo”, “desejos especiais cumprindo”, “qualidade do alimento na placa”, “conforto dos assentos”, “ofertas especiais tais como filmes de bordo”, “exatidão da chegada”). Usando EFA você pode reduzir o jogo de 30 itens dentro de seu processo de análise a um par dos fatores centrais que underlay seu jogo dos itens. Você pode considerar por exemplo que os itens “conveniência de bilhetes de compra”, “conveniência de verific-em”, “circunstâncias dos lounges”, “qualidade do alimento na placa”, “conforto dos assentos” e “ofertas especiais tais como filmes de bordo” são parte de uma dimensão potencial. As coisas duras que as linhas aéreas podem executar para dirigir seu negócio. Entretanto, o “friendliness dos assistentes de vôo”, “os desejos especiais cumprindo” e a “exatidão da chegada” são mais parte de uma dimensão process.


Isso significa que EFA está encontrando para fora exatamente estas estruturas - em nosso exemplo o fator “potencial” e “processo”. As gerente agora podem começar uma introspecção mais profunda para que as atividades tornando-se do marketing melhorem a satisfação de seus clientes focalizando mais no “potencial” - parte ou no “processo” - parte.
 

Origem de Exploratory Factor Analysis. História

As metodologias analíticas do fator podem conceived em um continuum. Este continuum varia das técnicas confirmatory para procedimentos exploratory puros. Charles Spearman (1904 para a frente) estava interessado em confirmar a idéia de uma inteligência geral. Com a evidência experimental prolongada, desenvolvida com os anos dos estudos que envolvem as baterias maiores do teste dadas às amostras maiores dos indivíduos, a teoria do Spearman de um único fator intelectual provou ser inadequada. Uma possibilidade teve que ser criada para tratar dos fatores do grupo. Nos 1930s adiantados, Thurstone quebrou com uma presunção comum baseada em suposições prévias a respeito da natureza dos fatores e desenvolveu uma teoria geral da análise de fator múltipla. O livro “vetores de Thurstone da mente” (1935) apresentou a base matemática e lógica para esta teoria.


Cálculo de Exploratory Factor Analysis. Fórmula

Para analisar dados usando EFA você pode usar pacotes estatísticos tais como SPSS ou SAS.


Uso de Exploratory Factor Analysis. Aplicações

  • Exames da satisfação de cliente.
  • Qualidade de medição do serviço.
  • Testes da personalidade.
  • Exames da imagem.
  • Identificando segmentos de mercado.
  • Clientes ou produtos ou comportamento datilografando.

Etapas em Exploratory Factor Analysis. Processo

Um processo típico de EFA é como segue:

  1. Identifique os indicadores/itens que vão no EFA.
  2. Calcule uma matriz de correlação (coeficiente da correlação de Bravais-Pearson).
  3. Examine a matriz de correlação a ser usada para um EFA (em nível do significado, do inverse da matriz de correlação, do Bartlett-Teste, da anti-imagem-covariance-matriz, dos Kaiser-Meyer-Olkin-Critérios KMO)
  4. Escolha um método da extração do fator (análise dos componentes principais, análise de fator principal).
  5. Descubra os fatores e dos carregamentos do fator. Os carregamentos do fator são os coeficientes de correlação entre as variáveis (fileiras na tabela) e os fatores (colunas na tabela).
  6. Repare o número dos fatores a ser extraídos (para esta etapa é útil fazer exame dos Kaiser-Critérios e do Scree-Teste com os cotovelo-critérios).
  7. Interprete os fatores extraídos (por exemplo “potencial” e o “processo” no exemplo dado acima)

Forças de Exploratory Factor Analysis. Benefícios

  • Fácil de usar-se
  • Útil para lotes de perguntas do exame,
  • Base de outros instrumentos (por exemplo análise da regressão com contagens do fator), fácil de combinar com outros instrumentos (por exemplo análise confirmatory)

Limitações de Exploratory Factor Analysis. Desvantagens

  • As variáveis têm que intervalo-ser escaladas.
  • O número de queda deve ser maior de três vezes da quantidade de variáveis.

Suposições de Exploratory Factor Analysis. Circunstâncias

  • Nenhuns outliers, dados do intervalo, linearidades, normality multivariate, orthogonality para a análise de fator principal

Livro: Klaus Backhaus, Bernd Erichson, Wulff Plinke - Multivariate Analysemethoden -

Livro: Joseph F Hair, Ronald L Tatham, Rolph E. Anderson, William Black - Multivariate Data Analysis  -

Livro: John C. Loehlin - Latent Variable Models -


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Disadvantages of Exploratory Factor Analysis

Some of the disadvantages associated with EFA are:
- Usefulness of EFA depends mainly on the researchers’ ability to develop a complete and accur...
Usage (application): Applying Exploratory Factor Analysis, EFA Implementation
 
 
 

Advantages of Exploratory Factor Analysis

Some of the advantages of Exploratory Factor Analysis (EFA) are as follows:
- Objective as well as subjective attributes can be used.
- EFA ...
Usage (application): Applying Exploratory Factor Analysis, EFA Implementation
 
 

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