Exploratory Factor Analysis (Исследовательский факторный анализ)

Центр Знаний

Что такое Exploratory Factor Analysis (Исследовательский факторный анализ) ? Описание

Метод Exploratory Factor Analysis (Исследовательский факторный анализ) (EFA) - метод, кторый можно использовать для определения основной структуры (параметров) большой совокупности переменных. Таким образом, EFA уменьшает большую совокупность переменных до пары основных факторов.

Пример: Вы создали опросник по потребительской удовлетворенности в отрасли гражданской авиации (United Airlines, Дельта, Lufthansa и т.п.). Вы определили 30 пунктов для описания и оценки потребительской удовлетворенности (например, «удобство покупки билетов», «удобство регистрации», «условия в залах ожидания», «приветливость бортпроводников», «выполнение специальных запросов», «качество еды», «комфорт сидений », «специальные предложения такие как кинофильмы во время полета», «точность прибытия» и т.п.). Используя EFA вы можете уменьшить совокупность из 30 пунктов в вашем анализе до пары ключевых факторов. Вы можете рассматривать, например, пункты «удобство покупки билетов», «удобство регистрации», «условия в залах ожидания», «качество еды», «комфорт мест» и «специальные предложения такие как кинофильмы во время полета» как часть потенциального параметра (potential dimension). Конкретные вещи, которые авиакомпании могут реализовывать в управлении бизнесом. Однако, «приветливость бортпроводников», «выполнение специальных запросов» и «точность прибытия» можно рассматривать как часть процессуального параметра (process dimension).

Это означает что, EFA определяет эти структуры - в нашем примере, факторы «потенциал» и «процесс». Менеджеры могут получить более глубокое понимание для развития инициатив в области маркетинга, чтобы повысить удовлетворенность клиентов путем большего фокусирования на «потенциале» или на «процессе».
 

Происхождение Исследовательского факторного анализа. История

Методологии факторного анализа можно представить в виде континуума. Этот континуум колеблется от подтверждающих моделей (confirmatory techniques) к чисто исследовательским процедурам (exploratory procedures). Charles Spearman (1904г. и далее) был заинтересован в подтверждении идеи общего интеллекта (general intelligence). При наличии обширных экспериментальных данных, полученных в процессе многолетних исследований, включающих большую совокупность критериев в выборках, было доказано, что теория Spearman одиночного интеллектуального фактора неадекватна. Необходимо было создать возможность для организации групповых факторов. В начале 1930-ых годов, Thurstone порвал с предыдущим предположением в отношении сущности факторов и разработал общую теорию множественного факторного анализа (multiple factor analysis). Книга «Vectors of Mind» Thurstone (1935) представила математическую и логическую основу для этой теории.

Вычисление Исследовательского факторного анализа. Формула

Для анализа данных с помощью EFA можно использовать статистические приложения такие, как SPSS или SAS.

Применение Исследовательского факторного анализа. Формы применения

• Опросы потребительской удовлетворенности.
• Измерение качества услуг.
• Тест на установление личности.
• Обзоры имиджа.
• Определение рыночных сегментов.
• Типизация клиентов, продукции или поведения.

Стадии Исследовательского факторного анализа. Процесс

Типичный процесс EFA:

1. Определите показатели/пункты в EFA.
2. Высчитайте матрицу корреляции (коэффициент корреляции Bravais-Pearson).
3. Проанализируйте матрицу корреляции для EFA (уровень достоверности, противоположное значение матрицы корреляции, Bartlett-Test, anti-image-covariance-matrix, Kaiser-Meyer-Olkin-Criteria KMO)
4. Выберите метод извлечения фактора (анализ главных компонент, анализ основных факторов).
5. Определите факторы и факторные нагрузки. Факторные нагрузки являются коэффициентами корреляции между переменными (ряды в таблице) и факторами (колонки в таблице).
6. Установите число факторов, которые нужно извлечь (для этой стадии полезно использовать Kaiser-Criteria и Scree-Test с elbow-criteria).
7. Проанализируйте извлеченные факторы (например «потенциал» и «процесс» в предыдущем примере)

Преимущества Исследовательского факторного анализа. Преимущества

• Легко использовать
• Полезен для множественных вопросов,
• Основа для других методов (например, регрессионного анализа с оценками влияния факторов), прост для объединения с другими методами (например, подтверждающим анализом)

Ограничения Исследовательского факторного анализа. Недостатки

• Переменные должны быть c интервальным масштабированием.
• Убывающее число должно быть в три раза больше, чем количество переменных.

Предположения Исследовательского факторного анализа. Условия

• Отсутствие выбросов, интервальных данных, линейности, многомерной нормальности, ортогональности для анализа основных факторов

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

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

Книга: John C. Loehlin - Latent Variable Models

Форум Обсуждения на форуме о Исследовательский факторный анализ. Ниже вы можете задать вопрос по этой теме, поделиться своим опытом, сообщить о новой разработке или что-то пояснить. Начать новую тему об Исследовательский факторный анализ Поделитесь своими знаниями здесь (или задайте вопрос)   2 types of multivariate analys There are two main techniques of multiviariate analysis: 1. Factor Analysis (find the underlying dimensions or 'factors' by investigating the correlation between variables), 2. Cluster Analysis (find ... 14   What to do if the Data of your Research Turn out to be Incomplete? Suppose you have just finished executing an agriculture project in which you were distributing agricultural inputs to farmers. During the analysis of the end-line data, you have seen that three respon... 4   2 комментария Maximum Likelihood Extraction Method I chose Principal Components Analysis and unfortunately there are 17 factors and Varimax table was presented just in the last step. I want to use limited factors with enough (3-5) items to make a good... 4   1 комментария SPSS Factor Analysis on Non-Parametric Data Hi, I have 42 items, coded on binary scale 1 or 0. I wish to perform an Exploratory Factor Analysis using SPSS 15.0 My query: Is it possible to perform Exploratory Factor Analysis with such items co... 4   1 комментария Rotated component matrix Hello, I am doing an exploratory factor analysis with 56 manifest variables using SPSS. However after running it, I don't obtain the rotated component matrix. Any idea about the reasons for this p... 0   1 комментария

Эксперт Советы Продвинутое понимание Exploratory Factor Analysis (Английский). Здесь вы найдете профессиональные советы экспертов. Disadvantages of Exploratory Factor Analysis Applying Exploratory Factor Analysis, EFA Implementation Some of the disadvantages associated with EFA are: - Usefulness of EFA depends mainly on the researchers� ability to de... Advantages of Exploratory Factor Analysis Applying Exploratory Factor Analysis, EFA Implementation Some of the advantages of Exploratory Factor Analysis (EFA) are as follows: - Objective as well as subjective attribute...

Источники Информации Различные источники информации о Исследовательский факторный анализ. Здесь вы найдете PowerPoints, видео, новости и т.д., чтобы использовать в своих собственных лекциях и практических занятиях.

Ссылки на Исследования Автоматический переход к другим полезным источникам, касающимся Исследовательский факторный анализ. Новости Видео Презентации   Книги Академический Более

Сравните с Exploratory Factor Analysis (Исследовательский факторный анализ):  Regression Analysis (Регрессионный анализ)  |  Analytical CRM (Аналитический CRM)  |  Подтверждающий анализ  |  LISREL

Возврат на главную страницу: Человеческие ресурсы  |  Маркетинг и Продажи

Больше: Методы, Модели и Теории Менеджмента