Faktorska analiza

Gre za študij povezav med spremenljivkami - iščemo novo množico spremenljivk (faktorje), ki predstavljajo to, kar je skupnega spremenljivkam. Faktorska analiza poenostavi kompleksnost povezav med spremenljivkami s pomočjo faktorjev, ki omogočajo vpogled v osnovno strukturo podatkov. Cilj faktorske analize je preko faktorjev (manjše število posredno opazovanih spremenljivk) čim bolje pojasniti povezanosti med spremenljivkami oz. čim več variabilnosti merjenih spremenljivk, ki je skupna več spremenljivkam - te faktorje pa lahko tudi vsebinsko poimenujemo. Faktorska analiza nam pove, ali so zveze med spremenljivkami pojasnljive z manjšim številom posredno opazovanih spremenljivk - FAKTORJI.

Spremenljivke - intervalna/razmernostna merska lestvica, med seboj morajo biti povezane.

Porazdelitev spremenljivk - približno normalna.

Primernost podatkov za faktorsko analizo preverimo s Kaiser-Meyer-Olkinovo mero (KMO mero) in Bartlettovim testom sferičnosti.

Rotacije nam poenostavijo faktorsko strukturo - dajo nam teoretično pomembne faktorje. Za rotacijo se odločimo takrat, ko faktorjev ne moremo smiselno interpretirati. Poznamo pravokotne in poševne rotacije. Navadno najprej naredimo poševno rotacijo, če faktorji niso pretirano korelirani (< 0,20) naredimo še pravokotno rotacijo in jo uporabimo.