Características de análisis factorial exploratorio

Análisis factorial exploratorio es un método de análisis de la comprensión de las correlaciones entre las variables. Mientras que su principal objetivo es entender las relaciones entre las variables , que al mismo tiempo tiene la capacidad de reducir la dimensionalidad de los datos. Para los usuarios de los análisis de componentes principales , estas características sonar familiar , pero el análisis factorial tiene muchas características que el análisis de componentes principales no tiene. Es este conjunto de características distintivas que ha hecho el análisis de factores prevalentes en la comunidad científica. Análisis Simplificación

Factor permite a sus usuarios a la entrada de un gran número de variables y producir una salida de sólo unas pocas variables (ahora llamados "factores" ) . En esencia , el análisis factorial es similar al análisis de componentes principales en el que se reduce una gran cantidad de datos a un conjunto claro de los factores que se pueden utilizar para describir ciertos aspectos en los datos . Además , el usuario del análisis factorial tiene un grado moderado de la libertad en la elección del número de factores en una solución , que permite al usuario planificar cuánto para simplificar los datos.
Correlación Elucidación

a diferencia del análisis de componentes principales , análisis factorial tiene la capacidad para describir las correlaciones ocultas en los datos. De hecho , uno de los principales beneficios del uso de análisis de factores es que se puede saber instantáneamente las correlaciones entre un amplio conjunto de variables; esto sería difícil hacerlo de una manera significativa el uso de otros métodos estadísticos. En última instancia , el análisis factorial utiliza estas correlaciones para determinar qué variables son lo suficientemente similares entre sí han de interpretar como un solo factor.
Interpretabilidad

Uno de los análisis principal factor de razones es tan popular en las ciencias es su capacidad para tomar datos abstractos y convertirlos en factores interpretables y concretos . Esta característica de la interpretabilidad no existe en el análisis de componentes principales . La interpretación de análisis de factores es lo suficientemente claro que incluso un usuario novato puede utilizar directamente la salida de un análisis de factores para clasificar los factores resultantes.
Soluciones múltiples

Otra interesante característica que el análisis factorial tiene es su multiplicidad de soluciones. Si el usuario del análisis factorial no acepta o no puede interpretar el resultado del análisis , el usuario puede girar la solución hasta que aparece una solución aceptable . Esta característica proporciona un análisis factorial versatilidad que es imposible con el análisis de componentes principales .