Exploratory Factor Analysis (Исследовательский факторный анализ)

Определение основной структуры большой совокупности переменных. Объяснение Exploratory Factor Analysis (Исследовательский факторный анализ)

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:

Определите показатели/пункты в EFA. Высчитайте матрицу корреляции (коэффициент корреляции Bravais-Pearson). Проанализируйте матрицу корреляции для EFA (уровень достоверности, противоположное значение матрицы корреляции, Bartlett-Test, anti-image-covariance-matrix, Kaiser-Meyer-Olkin-Criteria KMO) Выберите метод извлечения фактора (анализ главных компонент, анализ основных факторов). Определите факторы и факторные нагрузки. Факторные нагрузки являются коэффициентами корреляции между переменными (ряды в таблице) и факторами (колонки в таблице). Установите число факторов, которые нужно извлечь (для этой стадии полезно использовать Kaiser-Criteria и Scree-Test с elbow-criteria). 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
Вид словаря: