تحلیل عاملی چیست؟ کاربردها، مزایا، پیاده سازی و انواع

چکیده مقاله :
تحلیل عاملی یک روش آماری است که برای توصیف تنوع بین متغیرهای مشاهده شده و همبسته بر حسب تعداد بالقوه کمتر متغیرهای مشاهده نشده به نام عوامل استفاده می شود. برای مثال، این امکان وجود دارد که تغییرات در شش متغیر مشاهده شده عمدتاً منعکس کننده تغییرات در دو متغیر مشاهده نشده (پایه ای) باشد. تحلیل عاملی چنین تغییرات مشترکی را در پاسخ به متغیرهای پنهان مشاهده نشده جستجو می کند. متغیرهای مشاهده‌شده به‌عنوان ترکیب‌های خطی عوامل بالقوه به‌علاوه عبارت‌های «خطا» مدل‌سازی می‌شوند، از این رو تحلیل عاملی را می‌توان به عنوان یک مورد خاص از مدل‌های خطا در متغیرها در نظر گرفت. در این مطلب به بررسی کامل این موضوع خواهیم پرداخت.

1- معرفی 7 تکنیک تحلیل آماری

اشکال زیادی از تجزیه و تحلیل داده ها برای گزارش و مطالعه داده های نظرسنجی استفاده می شود. تحلیل عاملی زمانی بهترین است که برای ساده کردن مجموعه داده های پیچیده با متغیرهای زیاد استفاده شود.

تحلیل عاملی تکنیکی است که برای کاهش تعداد زیادی از متغیرها به تعداد عوامل کمتر استفاده می شود. این تکنیک حداکثر واریانس مشترک را از همه متغیرها استخراج می کند و آنها را در یک امتیاز مشترک قرار می دهد. به عنوان شاخصی از همه متغیرها، می توانیم از این امتیاز برای تحلیل بیشتر استفاده کنیم. تحلیل عاملی بخشی از مدل خطی عمومی (GLM) است و این روش چندین فرض را نیز در نظر می گیرد: 1- رابطه خطی وجود دارد، 2- چند خطی وجود ندارد، 3- متغیرهای مربوطه را در تجزیه و تحلیل قرار می دهد، و 4- همبستگی واقعی بین متغیرها و عوامل وجود دارد. چندین روش در دسترس است، اما تجزیه و تحلیل مؤلفه های اصلی بیشتر مورد استفاده قرار می گیرد.

• تحلیل آماری

تجزیه و تحلیل عاملی، عملی است که بسیاری از متغیرها را تنها به چند متغیر متراکم می کند، به طوری که کار با داده های تحقیق شما آسان تر است. برای مثال، یک کسب‌وکار خرده‌فروشی که تلاش می‌کند رفتارهای خرید مشتری را درک کند، ممکن است متغیرهایی مانند «آیا محصول انتظارات شما را برآورده کند؟»، «ارزش برای پول را چگونه ارزیابی می‌کنید؟» و «آیا محصول را به راحتی پیدا کردید؟» در نظر بگیرد. تجزیه و تحلیل عاملی می تواند به متراکم کردن این متغیرها در یک عامل واحد مانند “رضایت خرید مشتری” کمک کند.

این تئوری این است که عوامل عمیق‌تری وجود دارند که مفاهیم اساسی در داده‌های شما را هدایت می‌کنند، و شما می‌توانید به جای پرداختن به متغیرهای سطح پایین‌تر که از آنها جدا می‌شوند، آنها را کشف کرده و با آنها کار کنید. بدانید که این مفاهیم عمیق‌تر لزوماً بلافاصله آشکار نیستند – آنها ممکن است نشان دهنده ویژگی‌ها یا تمایلاتی باشند که اندازه‌گیری آن‌ها دشوار است، مانند برون‌گرایی یا IQ.

تحلیل عاملی گاهی اوقات “کاهش ابعاد” نیز نامیده می شود: می توانید “ابعاد” داده های خود را به یک یا چند “ابر متغیر” کاهش دهید که به عنوان متغیرهای مشاهده نشده یا متغیرهای پنهان نیز شناخته می شود. این فرآیند شامل ایجاد یک مدل عاملی است و اغلب ماتریس عاملی را به دست می دهد که رابطه بین متغیرهای مشاهده شده و عوامل مرتبط با آنها را سازماندهی می کند.

مانند هر نوع فرآیندی که پیچیدگی را ساده می کند، بین دقت داده ها و کار با آن آسان است. با تجزیه و تحلیل عاملی، بهترین راه حل، راه حلی است که ساده سازی را ارائه دهد که با حداقل از دست دادن دقت نشان دهنده ماهیت واقعی داده های شما باشد. این اغلب به معنای یافتن تعادل بین دستیابی به واریانس توضیح داده شده توسط مدل و استفاده از عوامل کمتر برای ساده نگه داشتن مدل است.

تحلیل عاملی یک تکنیک واحد نیست، بلکه خانواده ای از روش های آماری است که می تواند برای شناسایی عوامل پنهان محرک متغیرهای قابل مشاهده استفاده شود. تجزیه و تحلیل عاملی معمولاً در تحقیقات بازار و همچنین سایر رشته ها مانند فناوری، پزشکی، جامعه شناسی، زیست شناسی میدانی، آموزش، روانشناسی و بسیاری دیگر استفاده می شود.

عامل (Factor) چیست؟

در زمینه تحلیل عاملی، یک عامل یک متغیر پنهان یا زیربنایی است که ما از مجموعه ای از متغیرهای مستقیماً قابل اندازه گیری استنباط می کنیم.

دوباره “رضایت خرید مشتری” را به عنوان مثال در نظر بگیرید. این متغیری نیست که بتوانید مستقیماً از مشتری بخواهید آن را رتبه بندی کند، اما می توان آن را از پاسخ به سؤالات مرتبط مانند “آیا محصول انتظارات شما را برآورده کرد؟”، “ارزش برای پول را چگونه ارزیابی می کنید؟” و “آیا محصول را به راحتی پیدا کردید؟’ تعیین کرد.

در حالی که به طور مستقیم قابل مشاهده نیستند، عوامل برای ارائه درک واضح تر و کارآمدتر از داده ها ضروری هستند. آن‌ها ما را قادر می‌سازند تا ماهیت پیچیدگی داده‌هایمان را درک کنیم، کار با آن را بدون از دست دادن اطلاعات زیادی ساده‌تر و قابل مدیریت‌تر می‌کند.

مفاهیم کلیدی در تحلیل عاملی

این مفاهیم، ستون های اساسی هستند که کاربرد و تفسیر تحلیل عاملی را هدایت می کنند.

واریانس

در مرکز تحلیل عاملی، واریانس میزان تفاوت مقادیر عددی با میانگین را اندازه می‌گیرد. در تحلیل عاملی، شما اساساً سعی می کنید بفهمید که چگونه عوامل زمینه ای بر این واریانس در بین متغیرهای شما تأثیر می گذارد. برخی از عوامل واریانس بیشتری را نسبت به سایرین توضیح می دهند، به این معنی که آنها متغیرهایی را که از آنها تشکیل شده اند با دقت بیشتری نشان می دهند.

مقدار خاص

مقدار ویژه میزان واریانسی که یک عامل توضیح می دهد را بیان می کند. اگر راه حل عاملی (متغیرهای مشاهده نشده یا پنهان) دارای مقدار ویژه 1 یا بالاتر باشد، نشان می دهد که یک عامل واریانس بیشتری را نسبت به یک متغیر مشاهده شده توضیح می دهد، که می تواند در کاهش تعداد متغیرها در تحلیل شما مفید باشد. عواملی با مقادیر ویژه کمتر از 1 دارای تنوع کمتری نسبت به یک متغیر منفرد هستند و عموماً در تجزیه و تحلیل لحاظ نمی شوند.

امتیاز فاکتور

امتیاز یا نمره عامل یک نمایش عددی است که به ما می گوید که هر متغیر از داده های اصلی چقدر با یک عامل خاص مرتبط است. که به آن نمره مؤلفه نیز گفته می شود، می تواند به تعیین اینکه کدام متغیرها بیشتر تحت تأثیر هر عامل هستند و برای هر مفهوم زیربنایی مهمتر هستند کمک کند.

بارگذاری عاملی

بار عاملی ضریب همبستگی برای متغیر و عامل است. مانند امتیاز عامل، بارهای عاملی نشان می دهد که چه مقدار از واریانس در یک متغیر مشاهده شده را می توان با عامل توضیح داد. بارهای عاملی بالا (نزدیک به 1 یا -1) به این معنی است که عامل به شدت بر متغیر تأثیر می گذارد.

• انواع ضرایب همبستگی

چه زمانی از تحلیل عاملی استفاده کنیم؟

تحلیل عاملی ابزار قدرتمندی است زمانی که می خواهید داده های پیچیده را ساده کنید، الگوهای پنهان را پیدا کنید و زمینه را برای تجزیه و تحلیل عمیق تر و متمرکزتر فراهم کنید.

معمولاً زمانی استفاده می شود که با تعداد زیادی متغیر به هم پیوسته سر و کار دارید و می خواهید ساختار یا الگوهای زیربنایی این داده ها را درک کنید. به ویژه زمانی مفید است که گمان می‌کنید این متغیرهای مشاهده شده می‌توانند تحت تأثیر برخی عوامل پنهان باشند.

به عنوان مثال، کسب‌وکاری را در نظر بگیرید که از طریق نظرسنجی‌ها بازخوردهای گسترده مشتریان را جمع‌آوری کرده است. این نظرسنجی طیف گسترده ای از سوالات را در مورد کیفیت محصول، قیمت، خدمات مشتری و موارد دیگر پوشش می دهد. این حجم عظیم از داده‌ها می‌تواند بسیار زیاد باشد، و اینجاست که تحلیل عاملی وارد می‌شود. می‌تواند به متراکم کردن این متغیرهای متعدد در چند عامل معنی‌دار، مانند «رضایت محصول»، «تجربه خدمات مشتری» و «ارزش برای پول» کمک کند.

تحلیل عاملی به صورت مجزا عمل نمی کند – اغلب به عنوان پله ای برای تجزیه و تحلیل بیشتر استفاده می شود. به عنوان مثال، هنگامی که عوامل کلیدی را از طریق تحلیل عاملی شناسایی کردید، ممکن است سپس به تجزیه و تحلیل خوشه ای ادامه دهید – روشی که مشتریان شما را بر اساس پاسخ آنها به این عوامل گروه بندی می کند. نتیجه، درک واضح‌تری از بخش‌های مختلف مشتری است که می‌تواند استراتژی‌های بازاریابی هدفمند و توسعه محصول را هدایت کند.

با ترکیب تحلیل عاملی با روش‌شناسی دیگر، نه تنها می‌توانید داده‌های خود را معنا کنید، بلکه می‌توانید بینش‌های ارزشمندی برای هدایت تصمیمات تجاری خود به دست آورید.

مفروضات تحلیل عاملی

تحلیل عاملی برای نتایج دقیق بر چندین فرض تکیه دارد. نقض این مفروضات ممکن است منجر به عواملی شود که تفسیر آنها سخت یا گمراه کننده است.

روابط خطی بین متغیرها

این تضمین می کند که تغییرات در مقادیر متغیرهای شما سازگار است.

متغیرهای کافی برای هر عامل

زیرا اگر تنها چند متغیر یک عامل را نشان دهند، ممکن است به درستی شناسایی نشود.

حجم نمونه مناسب

هر چه نسبت موارد (مثلاً پاسخ دهندگان) به متغیرها بیشتر باشد، تحلیل قابل اعتمادتر است.

بدون چند خطی و تکینگی کامل

هیچ متغیری ترکیب خطی کاملی از سایر متغیرها نیست و هیچ متغیری تکراری از متغیرهای دیگر نیست.

ارتباط متغیرها

باید بین متغیرها همبستگی وجود داشته باشد تا تحلیل عاملی امکان پذیر شود.

انواع تحلیل عاملی

دو روش اصلی تحلیل عاملی وجود دارد: اکتشافی و تاییدی. در اینجا نحوه استفاده از آنها برای افزودن ارزش به فرآیند تحقیق شما آمده است.

تحلیل عاملی تاییدی

در این نوع تحلیل، محقق با فرضیه ای درباره داده های خود شروع می کند که به دنبال اثبات یا رد آن هستند. تجزیه و تحلیل عاملی تأیید می کند – یا نه – متغیرهای نهفته کجا هستند و چقدر واریانس آنها را در نظر می گیرند.

تجزیه و تحلیل مؤلفه اصلی (PCA) یک شکل رایج از تحلیل عاملی تأییدی است. با استفاده از این روش، محقق تجزیه و تحلیل را برای به دست آوردن چندین راه حل ممکن که داده های خود را بین تعدادی از عوامل تقسیم می کند، اجرا می کند. مواردی که روی یک عامل خاص بارگذاری می شوند، به شدت با یکدیگر مرتبط هستند و می توانند توسط محقق با استفاده از دانش مفهومی خود یا تحقیقات از قبل موجود، با هم گروه بندی شوند.

استفاده از PCA طیف وسیعی از راه‌حل‌ها را با تعداد فاکتورهای مختلف، از راه‌حل‌های 1 عاملی ساده گرفته تا سطوح بالاتر پیچیدگی، تولید می‌کند. با این حال، هر چه تعداد فاکتورهای به کار رفته کمتر باشد، واریانس کمتری در راه حل لحاظ می شود.

تحلیل عاملی اکتشافی

همانطور که از نام آن پیداست، تحلیل عاملی اکتشافی بدون فرضیه ای در ذهن انجام می شود. این یک فرآیند تحقیقاتی است که به محققان کمک می کند تا بفهمند آیا ارتباطی بین متغیرهای اولیه وجود دارد یا خیر، و اگر چنین است، کجا قرار دارند و چگونه گروه بندی می شوند.

نحوه انجام تحلیل عاملی: راهنمای گام به گام

انجام یک تحلیل عاملی شامل یک سری مراحل است که اغلب توسط بسته های نرم افزاری آماری مانند SPSS، Stata و زبان برنامه نویسی R تسهیل می شود. در اینجا یک نمای کلی ساده از روند ارائه شده است.

• SPSS چیست؟

داده های خود را آماده کنید

با یک مجموعه داده شروع کنید که در آن هر ردیف یک مورد را نشان می‌دهد (مثلاً یک پاسخ‌دهنده نظرسنجی)، و هر ستون متغیری است که شما به آن علاقه دارید. مطمئن شوید که داده‌های شما با فرضیات لازم برای تحلیل عاملی مطابقت دارند.

• انواع داده ها در آمار

یک فرضیه اولیه ایجاد کنید

اگر نظریه ای در مورد عوامل زمینه ساز و روابط آنها با متغیرهای خود دارید، این را یادداشت کنید. این فرضیه می تواند تحلیل شما را راهنمایی کند، اما به خاطر داشته باشید که زیبایی تحلیل عاملی توانایی آن در کشف روابط غیرمنتظره است.

نوع تحلیل عاملی را انتخاب کنید

رایج ترین نوع آن تحلیل عاملی اکتشافی است که زمانی استفاده می شود که مطمئن نیستید چه انتظاری دارید. اگر فرضیه خاصی در مورد عوامل دارید، ممکن است از تحلیل عاملی تاییدی استفاده کنید.

ماتریس همبستگی خود را تشکیل دهید

پس از انتخاب نوع تحلیل عاملی، باید ماتریس همبستگی متغیرهای خود را ایجاد کنید. این ماتریس که ضرایب همبستگی بین هر جفت متغیر را نشان می دهد، مبنای استخراج عوامل را تشکیل می دهد. این یک گام کلیدی در ساخت مدل تحلیل عاملی شماست.

در مورد روش استخراج تصمیم بگیرید

تجزیه و تحلیل اجزای اصلی رایج ترین روش استخراج است. اگر فکر می کنید عوامل شما با هم مرتبط هستند، ممکن است فاکتورسازی محور اصلی را انتخاب کنید، نوعی تحلیل عاملی که عوامل را بر اساس واریانس مشترک شناسایی می کند.

تعداد عوامل را تعیین کنید

معیارهای مختلفی را می توان در اینجا مورد استفاده قرار داد، مانند معیار کایزر (مقادیر ویژه بزرگتر از 1)، روش پلات طرح یا تحلیل موازی. انتخاب بستگی به داده ها و اهداف شما دارد.

نتایج خود را تفسیر و تأیید کنید

هر عامل با مجموعه ای از متغیرهای اصلی شما مرتبط خواهد بود، بنابراین هر عامل را بر اساس نحوه تفسیر این ارتباط ها برچسب گذاری کنید. این برچسب ها باید مفهوم اساسی را نشان دهند که متغیرهای مرتبط را به هم پیوند می دهد.

اعتبار سنجی می تواند از طریق روش های مختلفی انجام شود، مانند تقسیم داده ها به نصف و بررسی اینکه آیا هر دو نیمه فاکتورهای یکسانی دارند یا خیر.

تحلیل عاملی چگونه می تواند به شما کمک کند

تحلیل عاملی علاوه بر اینکه متغیرهای کمتری برای پیمایش به شما می دهد، می تواند به شما در درک گروه بندی و خوشه بندی در متغیرهای ورودی خود کمک کند، زیرا آنها بر اساس متغیرهای پنهان گروه بندی می شوند.

فرض کنید چندین سؤال می‌پرسید که همگی برای بررسی جنبه‌های مختلف، اما کاملاً مرتبط با رضایت مشتری طراحی شده‌اند:

• چقدر از محصول ما راضی هستید؟
• آیا محصول ما را به یکی از دوستان یا اعضای خانواده توصیه می کنید؟
• احتمال خرید محصول ما در آینده چقدر است؟

اما شما فقط یک متغیر می خواهید که نشان دهنده امتیاز رضایت مشتری باشد. یک گزینه می تواند میانگین سه پاسخ سوال باشد. گزینه دیگر ایجاد یک متغیر وابسته به عامل است. این را می توان با اجرای تجزیه و تحلیل مؤلفه اصلی (PCA) و حفظ اولین مؤلفه اصلی (همچنین به عنوان عامل شناخته می شود) انجام داد. مزیت PCA نسبت به میانگین این است که به طور خودکار هر یک از متغیرها را در محاسبه وزن می کند.

• متغیر تصادفی چیست؟

فرض کنید فهرستی از سؤالات دارید و دقیقاً نمی‌دانید که کدام پاسخ‌ها با هم حرکت می‌کنند و کدام متفاوت حرکت می‌کنند. به عنوان مثال، موانع خرید مشتریان بالقوه. موارد زیر موانع احتمالی خرید هستند:

• قیمت ممنوع است
• هزینه های اجرای کلی
• ما نمی توانیم در سازمان خود به یک اجماع برسیم
• محصول با استراتژی کسب و کار ما سازگار نیست
• من باید یک ROI ایجاد کنم، اما نمی توانم یا ندارم
• ما در یک قرارداد با محصول دیگری قفل شده ایم
• مزایای محصول بیشتر از هزینه نیست
• دلیلی برای تغییر نداریم
• بخش فناوری اطلاعات ما نمی تواند از محصول شما پشتیبانی کند
• منابع فنی کافی نداریم
• محصول شما ویژگی مورد نیاز ما را ندارد
• دیگر (لطفا مشخص کنید)

تحلیل عاملی می‌تواند روند چگونگی حرکت این سؤالات را آشکار کند.

توجه کنید که چگونه هر یک از اجزای اصلی وزن بالایی برای زیر مجموعه ای از متغیرها دارند. وزن به جای بارگذاری استفاده می شود و وزن بالا نشان دهنده متغیرهایی است که برای هر جزء اصلی بیشترین تأثیر را دارند. 0.30+ به طور کلی یک وزنه سنگین در نظر گرفته می شود.

جزء اول وزن های سنگین را برای متغیرهای مربوط به هزینه، وزن دوم متغیرهای مربوط به فناوری اطلاعات و وزن سوم متغیرهای وزن مربوط به عوامل سازمانی را نشان می دهد. ما می توانیم به متغیرهای فوق العاده جدید خود نام های هوشمندانه بدهیم.

اگر بخواهیم مشتریان را بر اساس این سه مؤلفه خوشه بندی کنیم، می توانیم روندهایی را مشاهده کنیم. مشتریان معمولاً در موانع هزینه یا موانع سازمانی بالا هستند، اما نه هر دو.

کاربردهای تحلیل عاملی

بازاریابی کسب و کار

در مدل کسب و کار، از تحلیل عاملی برای توضیح متغیرها یا داده های پیچیده با استفاده از ماتریس تداعی استفاده می شود. وابستگی های متقابل داده ها را مطالعه می کند و فرض می کند که متغیرهای پیچیده را می توان به چند بعد مهم کاهش داد. این امر به دلیل برخی از روابط بین متغیرها و ابعاد آنها امکان پذیر است. ویژگی یک متغیر ممکن است گاهی اوقات نتیجه بعد دیگری باشد. رتبه بندی اولیه را با استفاده از الگوریتم های آماری بر روی اجزای مختلف تجزیه می کند و از این امتیازات جزئی برای استخراج عوامل مختلف استفاده می کند.

• الگوریتم گرگ خاکستری

• الگوریتم زنبور عسل

صنعت خودرو

استفاده از تحلیل عاملی در صنعت خودرو در سال 1997 در مقاله ای توسط پروفسور ممتاز ریچارد ب. دارلینگتون از دانشگاه کرنل ذکر شد. او توضیح داد که چگونه می توان از یک مطالعه برای شناسایی همه متغیرهایی که در تصمیم گیری خرید خودرو اعمال می شود – اندازه، قیمت، آپشن ها، لوازم جانبی و موارد دیگر استفاده کرد. سپس می توان از این مطالعه برای رسیدن به چند متغیر کلیدی استفاده کرد که در واقع تصمیم خرید را می بندند. سپس دلالان خودرو می توانند پیشنهادات خود را متناسب با بازار تنظیم کنند.

سرمایه گذاری

کلید یک سبد سرمایه گذاری مولد، تنوع بخشی است. برای اطمینان از یک سبد متنوع، متخصصان سرمایه‌گذاری از تحلیل عاملی برای پیش‌بینی حرکت در بخش وسیعی از صنایع و ارائه بینش در مورد عواملی که ممکن است تحت رادار باشند، استفاده می‌کنند. به عنوان مثال، متوسط پرتفوی شامل سهام صنایعی مانند فناوری و کالا است. نگاهی به افزایش قیمت سهام یک صنعت مرتبط، مانند نفت، به متخصصان سرمایه‌گذاری ایده خوبی در مورد فروش و حفظ آن می‌دهد.

منابع انسانی

عوامل زیادی در فرآیند استخدام یک شرکت دخیل هستند. با آمار، متخصصان منابع انسانی قادر خواهند بود یک محیط کاری راحت و سازنده ایجاد کنند. چندین متغیر را می توان با هم مقایسه و تجزیه و تحلیل کرد تا ببیند کدام ترکیب از نظر تعداد اعضای تیم، مجموعه مهارت های متنوع و استعدادهای قراردادی یا درون سازمانی، عملکرد کلی سازمان را بهبود می بخشد.

• مشاوره آماری

رستوران ها

برای رستوران‌ها، تحلیل عاملی می‌تواند برای درک جمعیت‌شناسی و هدف قرار دادن غذاخوری‌ها در ایجاد منوها استفاده شود. یک رستوران فست فود که در کنار محوطه دانشگاه افتتاح می شود، باید منوی خود را متفاوت از زمانی که در یک مکان خرید گران قیمت قرار می گرفت، برنامه ریزی کند. عواملی مانند رقابت پیرامونی، ترافیک پیاده، گروه های سنی و مکان همگی تعیین کننده موفقیت هستند.

تحصیلات

هنگام استخدام معلمان و تصمیم گیری در مورد برنامه درسی برای سال تحصیلی، تحلیل عاملی نقش بسیار زیادی ایفا می کند. از آن برای تعیین اندازه کلاس، محدودیت کارکنان، توزیع حقوق و طیف گسترده ای از سایر الزامات لازم برای اجرای روان سال تحصیلی استفاده می شود.

ملاحظات در هنگام استفاده از تحلیل عاملی

تحلیل عاملی یک ابزار است و مانند هر ابزاری، اثربخشی آن به نحوه استفاده شما از آن بستگی دارد. هنگام به کارگیری تحلیل عاملی، رعایت چند ملاحظات کلیدی ضروری است.

ساده سازی بیش از حد

در حالی که تحلیل عاملی برای ساده کردن مجموعه داده های پیچیده عالی است، خطر ساده سازی بیش از حد در گروه بندی متغیرها به عوامل وجود دارد. برای جلوگیری از این امر، باید اطمینان حاصل کنید که عوامل کاهش یافته همچنان پیچیدگی های متغیرهای شما را به درستی نشان می دهند.

ذهنیت

تفسیر عوامل گاهی اوقات می تواند ذهنی باشد و مستلزم درک خوب متغیرها و زمینه است. توجه داشته باشید که چندین تحلیلگر ممکن است نام های متفاوتی را برای یک عامل ارائه دهند.

تکنیک های تکمیلی

تحلیل عاملی اغلب تنها اولین قدم است. در نظر بگیرید که چگونه آن را در استراتژی تحقیقاتی گسترده تر شما قرار می دهد و از چه تکنیک های دیگری در کنار آن استفاده خواهید کرد.

مثال از مطالعات تحلیل عاملی

تجزیه و تحلیل عاملی، از جمله PCA، اغلب همراه با مطالعات تقسیم بندی استفاده می شود. ممکن است یک گام واسطه ای برای کاهش متغیرها قبل از استفاده از KMeans برای ساخت بخش ها باشد.

تحلیل عاملی پس از کاهش متغیرها، سادگی را فراهم می کند. برای مطالعات طولانی با بلوک‌های بزرگ سؤالات مقیاس ماتریس لیکرت، تعداد متغیرها می‌تواند دشوار شود. ساده‌سازی داده‌ها با استفاده از تحلیل عاملی به تحلیل‌گران کمک می‌کند تا نتایج را متمرکز و شفاف کنند، در حالی که تعداد ابعادی را که روی آنها خوشه‌بندی می‌کنند کاهش می‌دهد.

نمونه سوالات تحلیل عاملی

انتخاب دقیقاً روی کدام سؤال برای انجام تحلیل عاملی هم هنر است و هم علم. انتخاب این که کدام متغیرها را کاهش دهید نیاز به تجربه، صبر و خلاقیت دارد. تحلیل عاملی در سؤالات مقیاس لیکرت و مجموع تا 100 سؤال به خوبی کار می کند.

تحلیل عاملی روی بلوک‌های ماتریسی از ژانرهای سؤال زیر به خوبی کار می‌کند:

روانشناسی (موافق / مخالف):

• من برای خانواده ارزش قائلم
• من معتقدم نام تجاری نشان دهنده ارزش است

رفتاری (موافق / مخالف):

• من ارزان ترین گزینه را خریداری می کنم
• من یک خریدار مقرون به صرفه هستم

نگرشی (موافق / مخالف):

• اقتصاد رو به بهبود نیست
• من از محصول راضی هستم

بر اساس فعالیت (موافق / مخالف):

• من عاشق ورزش هستم
• من گاهی اوقات در ساعات کاری آنلاین خرید می کنم

سوالات رفتاری و روانشناختی به ویژه برای تحلیل عاملی مناسب هستند.

چالش ها و راه حل های تحلیل عاملی

در حالی که تحلیل عاملی ابزار مفیدی برای تحقیق و تجزیه و تحلیل تجاری است، برای اطمینان از نتایج صحیح باید چند چالش را در نظر داشت. نتیجه کاملاً به توانایی محقق برای جمع آوری مجموعه مناسبی از متغیرهای مرتبط با تجارت و محصول بستگی دارد. نادیده گرفتن حتی یک جزئیات کوچک ممکن است منجر به ارزش اشتباه روش شود.

اگر متغیرهای مشاهده شده برای یک آیتم خاص مشابه یکدیگر اما متمایز از سایر موارد باشند، الگوریتم ممکن است این را به عنوان یک عامل واحد برای آن آیتم ها در نظر بگیرد که می تواند منجر به نتایج تحلیل نادرست شود. آگاهی از آیتم و تئوری آن در نامگذاری دقیق عوامل مهم است. حتی متغیرهای غیرمشابه ممکن است بدون دلیل وابستگی داشته باشند.

جمع آوری اطلاعات با استفاده از یک نظرسنجی دقیق کلید اصلی است. علاوه بر دانش محصول و تئوری آن، شناخت بازار آن نیز مهم است.

تحقیقات و تحولات در زمینه تحلیل عاملی همچنان به تصمیم گیری آگاهانه تر در بخش های مختلف کمک می کند. اصلاح مستمر در تکنیک های تحلیل عاملی تاییدی، این ابزار را به یکی از مهمترین ابزار تصمیم گیری برای هر صنعت در آینده تبدیل می کند.