Faktorska analiza

Kaj je faktorska analiza in kje nam lahko pomaga?

Faktorska analiza je statistična metoda, ki se uporablja za identifikacijo skupnih faktorjev ali konstruktov, ki pojasnjujejo odvisnost med spremenljivkami. Namen faktorske analize je tako poiskati latentne spremenljivke/faktorje, ki so skupni večim opazovanim spremenljivkam.

Pri faktorski analizi se preučuje strukturo med spremenljivkami, pri čemer se poskuša identificirati manjše število faktorjev, ki najbolje pojasnjujejo variabilnost podatkov. Ti faktorji so latentni konstrukti, ki jih ni mogoče neposredno opazovati, vendar se izražajo skozi merljive spremenljivke.

Lahko jo uporabljamo na številnih področjih:

Psihologija: Faktorska analiza se pogosto uporablja v psihologiji za raziskovanje in razumevanje struktur osebnosti, inteligence, motivacije, čustev in drugih psiholoških konstruktov.
Marketinške raziskave: Pri analizi podatkov iz anketnih raziskav in drugih marketinških študij faktorska analiza pomaga pri identifikaciji ključnih dimenzij, ki vplivajo na zadovoljstvo strank, nakupne navade in druge marketinške spremenljivke.
Socialne znanosti: V sociologiji, političnih vedah, antropologiji in drugih družboslovnih disciplinah se faktorska analiza uporablja za prepoznavanje latentnih konstrukcij, ki so pomembne za razumevanje družbenih pojavov, kot so socialni status, politična usmerjenost, etnična pripadnost in druge spremenljivke.
Ekonomija: Faktorska analiza se lahko uporablja v ekonomiji za razumevanje vzorcev in povezav med različnimi ekonomskimi spremenljivkami, na primer v raziskavah o vplivu ekonomskih indikatorjev na gospodarsko rast.
Medicinske raziskave: V medicinskih raziskavah se faktorska analiza lahko uporablja za identifikacijo skupnih dimenzij med večimi simptomi ali boleznimi ter za določanje podskal meril za oceno kakovosti življenja.
Izobraževalne raziskave: Pri analizi podatkov v izobraževalnih raziskavah se faktorska analiza pogosto uporablja za identifikacijo latentnih konstruktov, kot so šolska uspešnost, motivacija, učna strategija in drugi dejavniki, ki vplivajo na izobraževalni proces.

To je le nekaj primerov, kje se faktorska analiza lahko uporablja, mogoče jo je uporabiti na številnih drugih področjih in raziskavah.

Na kakšen način lahko faktorsko analizo uporabimo za preverjanje veljavnosti in zanesljivosti merilnih lestvic in konstruktno veljavnost?

Faktorska analiza se pogosto uporablja za preverjanje veljavnosti in zanesljivosti merilnih lestvic ter konstruktno veljavnost. Tu je nekaj načinov, kako se lahko uporabi faktorska analiza v teh kontekstih:

Preverjanje dimenzionalne strukture: Faktorska analiza se lahko uporablja za preverjanje, ali so spremenljivke v merilnih lestvicah dejansko merjenje istega konstrukta. Z analizo faktorjev lahko identificiramo skupne dimenzije ali faktorje, ki pojasnjujejo variabilnost v podatkih. Če se spremenljivke, ki merijo isti konstrukt, združijo v isti faktor, to kaže na veljavnost merilne lestvice.
Preverjanje konstrukta veljavnosti: Faktorska analiza se lahko uporablja tudi za preverjanje konstrukta veljavnosti. To pomeni, da se preveri, ali merilna lestvica dejansko meri tisto, kar naj bi merila. Če faktorska analiza pokaže, da se spremenljivke združijo v faktor, ki je skladen s teoretičnimi pričakovanji in konceptualno opredelitvijo konstrukta, to kaže na konstruktno veljavnost merilne lestvice.
Preverjanje zanesljivosti meril: Faktorska analiza lahko pomaga tudi pri preverjanju zanesljivosti meril. S pomočjo faktorske analize se lahko preveri, ali se spremenljivke v merilni lestvici dobro združujejo v faktorje, kar kaže na notranjo doslednost meril. Na primer, če spremenljivke, ki merijo isti konstrukt, tvorijo visoko korelirane faktorje, to kaže na visoko zanesljivost merilne lestvice.
Preverjanje odstopanj: Faktorska analiza lahko razkrije morebitna odstopanja od pričakovane strukture ali morebitne nenavadne vzorce v podatkih. To omogoča preverjanje morebitnih težav ali napak v merilni lestvici, ki bi lahko vplivale na veljavnost ali zanesljivost merjenja.

S pomočjo faktorske analize lahko pridobimo vpogled v strukturo merilnih lestvic, preverimo njihovo veljavnost in zanesljivost ter pridobimo informacije o konstruktni veljavnosti. To nam pomaga pri oceni kakovosti meril in zagotavljanju zanesljivih in veljavnih rezultatov v raziskavi.

Najpogostejše vrste faktorskih analiz

Obstajajo različne vrste faktorskih analiz, med najpogostejšimi so:

Eksploratorna faktorska analiza (EFA): Pri eksploratorni faktorski analizi se uporablja, ko ni jasno določena število faktorjev ali ko se želi raziskati struktura podatkov. Cilj EFA je identificirati latentne faktorje in razumeti, kako se spremenljivke povezujejo z njimi. EFA omogoča raziskovanje strukture podatkov in identifikacijo glavnih faktorjev, ki pojasnjujejo variabilnost v podatkih.
Potrjevalna faktorska analiza (CFA): Pri potrjevalni faktorski analizi se preverja ustreznot že predhodno določene teoretične strukture faktorjev. CFA se uporablja, ko imamo že določeno teoretično modelno strukturo in želimo preveriti, kako se naši podatki ujemajo s to strukturo. Cilj CFA je preveriti, ali podatki podpirajo predhodno določeno teoretično strukturo faktorjev.
Konfirmatorna faktorska analiza (KFA): Konfirmatorna faktorska analiza je podobna potrjevalni faktorski analizi in se pogosto uporablja kot sopomenka. Včasih se izraz "konfirmatorna faktorska analiza" uporablja za poudarjanje, da se preverja predhodno določena struktura faktorjev.
Razširjena faktorska analiza (EFA): Razširjena faktorska analiza je kombinacija eksploratorne in potrjevalne faktorske analize. Uporablja se, ko se izvaja EFA, da bi raziskali strukturo podatkov, nato pa se rezultate EFA uporabi za izvedbo CFA, kjer se preveri ustreznoti strukture faktorjev.

Te vrste faktorskih analiz se uporabljajo glede na cilje raziskave in stopnjo poznavanja strukture podatkov. EFA je primerna, ko se želi raziskovati in razumeti strukturo podatkov, medtem ko se CFA uporablja za preverjanje obstoječe teoretične strukture. KFA je izraz za CFA in se pogosto uporablja kot sopomenka. Razširjena faktorska analiza pa združuje obe metodi za bolj celovito analizo podatkov.

Razlago "Faktorska analiza" pripravila

Dr. Melita Moretti
(Vir: Moretti, Melita. 2023. Faktorska analiza)

Ostali brezplačni nasveti za uspešno statistično analizo

Preverite najboljšo pomoč za dokončanje študija!

Kliknite tukaj

www.statisticneanalize.com v številkah:

Svetovanj pri pripravi vprašalnika

IZDELANIH STATISTIČNIH ANALIZ

VAŠEGA PRIHRANJENEGA ČASA, KI BI GA SICER PORABILI ZA UČENJE STATISTIKE IN METODOLOGIJE

KONKURENČNE CENE

NEPRIMERLJIVO FLEKSIBILNOST

OSEBEN PRISTOP

VISOKO USPOSOBLJEN KADER

20+ LET IZKUŠENJ

STROKOVNO VODENO POMOČ

Storitve opravljamo za redne in izredne študente različnih študijskih programov.

Dodiplomski študenti

Študenti magistrskih programov

Doktorski študenti

Domen

"Korektno. Spodbudno. Vse čestitke za potrpežljivost. Brez vaše pomoči bi mi pri zagovoru bilo zelo težko. Na vse statistične neznanke sem znal odgovoriti."

Mateja

"Zelo sem zadovoljna z vašo pomočjo. Zanesljivost in strokovnost je pri vas na prvem mestu. Se vidi, da ste doktorica znanosti. Vas bom priporočila vsem mojim sotrpinkam. Vse dobro v prihodnje."

Petra
Hvala za spodbudo. 🙂 Vesela sem bila vsakega vašega klica. Odlična cena glede na vaše zahtevno delo. Z veseljem vas bom priporočila kolegici, ki se prav tako trudi zaključiti magistrsko nalogo."

Neja

"Hvala za vse. Se vidi, da ste naredila že veliko analiz. Vse vaše znanstvene članke sem prebrala. Vaš odziv je bil hiter in profesionalen. Pravo strokovno pomoč sem si izbrala. Veliko poslovnih uspehov želim."