Analiză factorială

Capitolul I

1.) La ce foloseşte analiza factorială

1.1 Utilizarea analizei factoriale

De exemplu, dorim să intrepretăm 12 variabile extrase dintr-un chestionar cu 43 de întrebări. Chestionarul a fost administrat subiecţilor fumători care urmează un tratament anti-fumat. Câteva variabile reprezentau interogări cu privire la dorinţa respondentului de a fuma – “ După o masă bună, cât de mult doriţi să fumaţi o ţigară?”. Fiecare întrebare este plasată pe o scală de la 1 la 5, unde scorul inferior (1) reprezintă “mult” şi scorul superior(5) reprezintă “puţin”. Alte întrebări se referă la starea psihologică şi fizică a subiectului.

Să ne imaginăm că am dori să studiem corelaţiile între toate cele 43 de variabile!!! Utilizând analiza factorială şi aplicând o rotaţie ortogonală se pot reordona întrebările pentru a produce o matrice de corelaţie. Este mai uşor să se observe din matrice că 4 articole cu privire la fumat au legătură mai mare între ele decât în cazul altor întrebări, iar articolele care au rămas se grupează în 2 grupuri. Pentru fiecare respondent, SPSS poate calcula un scor pentru fiecare din cele 3 grupuri (factori) de variabile nou formate care de fapt este o combinaţie liniară a variabilelor. Scorul pentru primul factor este, de exemplu, o măsură a “dorinţei de a fuma”. SPSS calculează utilizând valorile standardizate ale variabilelor iniţiale (scoruri factoriale).

Scorurile celor 3 factori explică aproape tot totalul varianţei celor 12 variabile inţiale, deci se poate spune că prin folosirea a trei factori în loc de 12 variabile se uşurează munca şi numărul de variabile de manipulat. Scorurile pot fi folosite în analize ulterioare împreună cu alte date colectate de la respondenţi.

Analiza factorială este utilizată în următoarele situaţii:

1. Pentru identificarea dimensiunilor comune, sau a factorilor, care explică corelaţiile existente în cadrul unui set de variabile. De exemplu, un set de afirmaţii cu privire la stilul de viaţă sunt utilizate pentru a măsura profilul psihografic al consumatorilor. Aceste afirmaţii pot fi folosite intr-o analiză factorială pentru a identifica factorii psihografici care rezultă de aici.

2. Pentru identificarea unui set, mai mic, de variabile necorelate pentru a înlocui setul inţial de variabile într-o analiză ulterioară multivariată (analiză de regresie sau discriminantă). De exemplu, factorii psihografici identificaţi pot fi folosiţi drept variabile independente în explicarea diferentelor dintre consumatorii loiali si neloiali.

3. Pentru identificarea unui set mai mic de variabile dintr-un set mai mare de variabile pentru utilizarea lui în analize multivariate ulterioare. De exemplu, câteva din afirmaţiile cu privire la stilul de viaţă care sunt corelate puternic cu factorii identificaţi pot fi folosite drept variabile independente pentru a explica diferenţele între consumatorii loiali si neloiali.

În analiza datelor procedurile analizei factoriale sunt utilizate astfel:

1. Pentru a studia corelaţiile între un număr mare de variabile cantitative care au legătură între ele prin gruparea variabilelor în câţiva factori; după grupare, variabilele din cadrul fiecărui factor au un înalt grad de corelare cu variabilele din acel factor decât cu variabilele din alţi factori, cu care sunt necorelate;

2. Pentru a intrerpreta fiecare factor în funcţie de înţelesul variabilelor. De exemplu, răspunsurile la un set de 6-7 întrebări care formează un factor/cluster ar putea măsura satisfacţia respondentului faţă de un produs.

3. Rezumarea mai multor variabile în câţiva factori. Programul SPSS poate calcula un scor pentru fiecare factor care este folosit drept variabilă de intrare pentru testele t, analiza de regresie, analiza varianţei, analiza discriminantă şi aşa mai departe.