המרכיב העיקרי

המרכיב העיקרי מתבסס על מנסה להסביר את הרמה המקסימלית של השונות בתוך קבוצה מסוימת של משתנים, אוריינטציה אלמנטים במטריצת קורלציה אלכסונית. יש שיטה אחרת, המבוססת על ניתוח גורמים, שמטרתה ליישם את הקירוב של מטריקס המתאם באמצעות מספר מסוים של גורמים (פחות מהמספר הקבוע מראש של משתנים), אבל על ידי שיטות קירוב שונה מאוד מהשיטה המוצעת הראשונה.

לכן, השיטה של ניתוח גורמים יכולה להסביר את המתאם בין המשתנים עצמם, ואת מכוון על האלמנטים מסוג מטריצת מתאם מחוץ לה באלכסון.

בהתבסס על שימוש מעשי, לנסות להבין את הצורך של יישום של שיטה מסוימת. ניתוח פקטור משמש כאשר יש עניין לחוקרי בחינת הקשר בין המשתנים, ניתוח המרכיבים הראשי משמש בעת הצורך להפחית את ממד הנתונים, ובמידה פחותה הפרשנות שלהם נדרשת.

מניסיוננו, אנו יכולים לראות כי השיטות של ניתוח גורמים באמצעות מספר גדול מספיק של תצפיות. סכום זה אמור להיות בסדר גודל גבוה יותר ממספר גורמים מזוהים.

המרכיב העיקרי הוא מאוד פופולרי מחקר שיווקים, כפי שהוא יכול לשמש בנוכחות נתוני מקור multicollinearity. בתהליך של שאלוני המחקר בשוק מכילים שאלות דומות, והתשובות להן תציית לעקרונות multicollinearity.

המרכיב העיקרי מומלץ לשקול סט של אינדיקטורים כי חייב להיות עבור החוקר להנחות את הבחירה מראש של רכיבים או גורמים. החשוב מבין אלה הם הערכים העצמיים של להביע את רמת הפיזור של משתנים מוסברים על ידי גורם זה. יש כלל אחד חשוב של אגודל, וזה מאוד שימושי עבור בהערכת מספר הגורמים (גורמים צריכים להיות כל עוד יש ערכים עצמיים יותר מאחד). כלל זה יכול להסביר קצת יותר קל - הערכים העצמיים להביע נתח של סטיות מנורמלות של משתנה שמסבירות את הגורמים, ובמקרה של חריגה היחידה שלה הם צריכים להביע אלה תפוצות המכילות יותר ממשתנה אחד.

יש צורך להבהיר שוב כי הכלל של "ערכים עצמיים פרט" - אמפיריים, וצורך השימוש בו יכול להיקבע רק על ידי החוקר. לדוגמא, ערך העצמי יש ערך פחות מ אחדות, אבל זה בגלל ההתפשטות, מופץ בין המשתנים. אחת מיומן בתחום השיווק הוא חשוב מאוד כי הגורמים המזוהים הפילוח היו במובן משמעותי. וגורם אלה, המכילים ערכים העצמיים של יותר מאחד, אבל אין פירוש בעל משמעות, הם אינם נלקחים בחשבון. וזה עלול להיות מצב בדיוק ההפך.

סוגיה חשובה נוספת בנוגע ליישום המעשי של השיטות של ניתוח גורמים - שאלת הסיבוב. זה עלול להיחשב סיבובי אפשרויות כאלה. של הפופולרי ביותר בהם - שיטת varimax. היא מבוססת על הרמה מקסימלית של פיזור של משתנה על כל גורם יחיד. שיטה זו מסייעת למצוא רוטציה, שבו משתנים וחלקם ערכים גבוהים, בעוד אחרים - נמוכים מספיק לכל גורם יחיד.

שיטה נוספת של סיבוב - kvartimaks, זה עוזר למצוא רוטציה כלשהי, שבה הגורמים עבור כל משתנה לאדם יש שני עומסים נמוכים וגבוהים.

ekvimaks שיטת הרוטציה היא פשרה בין שתי השיטות שנדונו לעיל.

כל השיטות הללו הם אורתוגונליים עם צירים מאונכים הדדית, על השימוש בהם ניתן לייחס שום קורלציה בין גורמים פרטיים.