El principal análisis factorial Componentes

Algunas formas de análisis de datos , como los resultados de la encuesta, requiere a los investigadores a trabajar con un gran número de elementos correlacionados o variables . Para este tipo de estudios , análisis factorial de componentes principales ayuda a reducir los datos en un conjunto más manejable de información. Teorías /especulación

Paul Vogt , autor del " Diccionario de Estadística y Metodología ", define el análisis de componentes principales como una técnica de reducción de datos que transforma un gran conjunto de variables correlacionadas en un grupo más pequeño de variables no correlacionadas . Esto está estrechamente relacionado con el análisis de los factores y es a menudo el primer paso en un estudio de análisis factorial. Componentes principales y análisis factorial asumen que uno o más factores no medidos influyen un conjunto de medidas observadas , tales como una serie de respuestas a preguntas de la encuesta .
Función

de componentes principales análisis de los extractos de los factores subyacentes en un conjunto de datos. La página web Statsoft toma nota de que los analistas a menudo determinan el número de factores basados ​​en los valores propios , estadísticas que miden la cantidad de variación en los datos . Muchos análisis de componentes principales usar un criterio en el que el número de factores subyacentes es igual al número de valores propios con valores superiores a 1 .

Consideraciones

Debido a la complejidad del procedimiento , el análisis factorial de componentes principales requiere el uso de un programa de software estadístico, como el SAS o SPSS . Excel requiere de un programa de complemento en estadística, como XLSTAT , para llevar a cabo este tipo de análisis .