El componente principal

El componente principal se basa en intentar explicar el nivel máximo de la variación en un cierto conjunto de variables, y orientado a los elementos de la matriz de correlación diagonal. Hay otro método, basado en el análisis de factores, destinada a aplicar la aproximación de la matriz de correlación usando un cierto número de factores (menos que el número predeterminado de variables), sino por los métodos de aproximación en gran medida difiere de la primera método propuesto.

Por lo tanto, el método de análisis factor puede explicar la correlación entre los mismos, y orientadas en los elementos del tipo de matriz de correlación fuera de su diagonal variables.

Basado en el uso práctico, tratar de comprender la necesidad de la aplicación de un método particular. El análisis factorial se utiliza cuando hay interés para los investigadores que estudian la relación entre las variables, el análisis de componentes principales se utiliza cuando la necesidad de reducir la dimensión de los datos, y en menor medida es necesaria su interpretación.

A partir de nuestra experiencia, podemos ver que los métodos de análisis factorial usando un número suficientemente grande de observaciones. Esta cantidad debe ser un orden de magnitud mayor que el número de factores identificados.

El componente principal es muy popular en la investigación de mercados, ya que puede ser utilizado en presencia de multicolinealidad datos de origen. En el proceso de investigación de mercado cuestionarios contienen preguntas similares, y las respuestas a ellos y dará cumplimiento a los principios de multicolinealidad.

El componente principal es aconsejable tener en cuenta una serie de indicadores que deben ser para el investigador guiar la pre-selección de los componentes o factores. El más importante de estos son los valores propios de expresar el grado de dispersión de las variables se explican por este factor. Hay una regla importante, que es muy útil para estimar el número de factores (factores deben ser siempre que haya valores propios más de uno). Esta regla se puede explicar un poco más fácil – los valores propios expresan la cuota de varianzas normalizadas de variables que explica los factores, y en caso de exceder su unidad que deben expresar las dispersiones que contienen más de una variable.

Es necesario aclarar una vez más que la regla de los "valores propios individuales" – empíricos, y la necesidad de su uso sólo puede ser determinado por el investigador. Por ejemplo, el valor propio tiene un valor inferior a la unidad, pero es debido a la propagación, distribuido entre las variables. Un experto en el campo de la comercialización es muy importante que los factores de segmentación fueron identificados sentido sustancial. Y esos factores, que contiene los valores propios de más de uno, pero no tienen una interpretación significativa, no se toman en cuenta. Y puede ser una situación más bien al contrario.

Otra cuestión importante en relación con la aplicación práctica de los métodos de análisis de factores – la cuestión de la rotación. Se puede considerar que esta opción de rotaciones. El más popular de ellos – el método varimax. Se basa en el nivel máximo de dispersión de las variables en cada factor individual. Este método ayuda a encontrar una rotación, en el que algunas variables son valores altos, mientras que otros – lo suficientemente bajos para cada factor individual.

Otro método de rotación – kvartimaks, ayuda para encontrar una cierta rotación, en el que los factores para cada variable individual que tengan cargas bajas y altas.

ekvimaks método de rotación es un compromiso entre los dos métodos descritos anteriormente.

Todos estos métodos son ortogonales con ejes perpendiculares entre sí, en su uso puede ser rastreado ninguna correlación entre los factores individuales.