A faktorelemzés hátrányai

Posted on
Szerző: Peter Berry
A Teremtés Dátuma: 19 Augusztus 2021
Frissítés Dátuma: 13 November 2024
Anonim
A faktorelemzés hátrányai - Tudomány
A faktorelemzés hátrányai - Tudomány

Tartalom

A faktoranalízis egy statisztikai módszer arra, hogy megkíséreljék megtalálni az úgynevezett rejtett változókat, ha sok kérdéssel kapcsolatban vannak adatok. A látens változók olyan dolgok, amelyeket nem lehet közvetlenül mérni. Például a személyiség legtöbb szempontja látens. A személyiségkutatók gyakran feltesznek egy mintára az emberektől sok olyan kérdést, amelyek véleményük szerint személyiséggel kapcsolatosak, majd faktoranalízist végeznek annak meghatározására, hogy léteznek-e a rejtett tényezők.


A kapott válasz függ a feltett kérdésektől

A megjelenő tényezők csak a feltett kérdésekre adott válaszokból származhatnak. Ha például nem kérdezi az alvási szokásokat, akkor az alvási szokásokkal kapcsolatos tényezők nem jelennek meg. Másrészt, ha csak az alvási szokásokról kérdezik, akkor semmi más nem jelenhet meg. Egy jó kérdéscsoport kiválasztása bonyolult, és a különféle kutatók különféle kérdéseket választanak.

A véletlenszerű adatok tényezőket adnak

Ha sok véletlenszerű számot generál, akkor a tényező-elemzés továbbra is felismerheti az adatok szerkezetét. Nehéz megmondani, hogy a felmerülő tényezők tükrözik-e az adatokat, vagy csupán a tényező elemzés hatalmának részét képezik a minták megtalálásában.


Nehéz eldönteni, hogy hány tényezőt kell beépíteni

A faktor-elemző egyik feladata annak meghatározása, hogy hány tényezőt kell megtartani. Különféle módszerek vannak ennek meghatározására, és kevés egyetértés van arról, hogy melyik a legjobb.

A tényezők jelentésének értelmezése szubjektív

A faktoranalízis megmutathatja, hogy az adatkészlet mely változói "mennek össze" olyan módon, amely nem mindig nyilvánvaló. Az elemző feladata azonban annak értelmezése, hogy a változókészletek valójában mit képviselnek, és az ésszerű emberek nem érthetnek egyet.