Faktoranalyse Rotasjon Metoder

I faktoranalyse, som er en fremgangsmåte for å redusere et stort antall variabler til et mindre antall "faktorer" forskjellige metoder for "rotasjon" kan brukes for å finne mønstre i data. Hver bærer ulike forutsetninger om dataene. Så velger den riktige metoden for rotasjon er avgjørende for å gjøre dataene lettere å forstå.

Orthogonal Rotasjon

I en ortogonal rotasjon, de faktorer som produseres er ukorrelerte, noe som gjør løsningene den produserer lettere å tolke. I juli 2005 utgaven av "praktisk vurdering, forskning og evaluering," Anna B. Costello og Jason W. Osborne rapporterte at ortogonal rotasjon ble brukt i mer enn halvparten av studiene i en undersøkelse av PsycINFO database. Dette er muligens den standardinnstillingen i de fleste statistiske analyseprogrammer fordi ortogonale er, men det er ofte ikke den mest hensiktsmessige metoden.

Variabler i en faktoranalyse er vanligvis koblet på noen måte. I samfunnsvitenskapene, for eksempel sammenhengen mellom faktorene forventes fordi forskerne sjelden studere et stort antall helt uavhengige aspekter av menneskelig atferd på samme tid. Dersom variablene er korrelert, bør skrå rotasjon brukes i stedet.

De tre mest brukte formene for ortogonal rotasjon er VariMAX, quartimax og equamax.

VariMAX Rotasjon

VariMAX rotasjon er den mest brukte metoden for ortogonal rotasjon. Det maksimerer variansen av faktorer på tvers av de variable, som gir en enklere løsning. Dette er standardinnstillingen i de fleste statistikkprogrammer, for eksempel Statistiske Package for samfunnsvitenskap (SPSS) og statistiske analyser Systems (SAS) er.

Quartimax Rotasjon

Quartimax rotasjon er også ortogonal men mindre vanlig brukt. Det minimaliserer variansen av faktorer på tvers av variabler, som produserer færre faktorer, og variablene er mer sannsynlig være assosiert med mer enn en faktor. Dette gjør løsningen mer komplekse og vanskelige å tolke.

Equamax Rotasjon

Equamax rotasjon ikke maksimere eller minimalisere variansen faktorer enn variablene. Resultatene er et eller annet sted mellom resultatene av VariMAX og quartimax rotasjon.

oblique rotasjon

Oblique rotasjon gjør at faktorer produsert for å korrelere. På grunn av dette, å tolke løsning er litt mer komplisert enn med ortogonal rotasjon. Hvis faktorene antas å korrelere imidlertid så skrå rotasjon er det passende valg og vil gi mer nøyaktige resultater.

Noen brukte former for skrå rotasjon er oblimin, promax og direkte quartimin rotasjon. Som Costello og Osborne nevnt, selv om de alle produsere lignende resultater, og standardinnstillingene i statistikkprogrammer er akseptabelt å bruke.