Die Faktorenanalyse ist eine Art statistischer Analyse, die verschiedene Korrelationen und Muster untersucht, die zwischen Messungen auftreten können. Es gibt zwei Arten von Faktorenanalysen; explorativ und konfirmatorisch. Diese beiden Versionen können einzeln oder kombiniert verwendet werden. Es gibt viele verschiedene Arten von statistischen Berechnungen, die in dieser Analyse verwendet werden.
Ein üblicher erster Schritt bei der Faktorenanalyse ist das Sammeln der Messwerte im Experiment. Die Korrelationsmathematik dient der Ermittlung bestehender Korrelationen. Der Forscher bestimmt, ob alle aus der Analyse berechneten Faktoren berücksichtigt werden. Bei einigen Experimenten müssen bestimmte Faktoren in die Statistik aufgenommen und andere ausgeschlossen werden.
Eine Methode, die verwendet wird, um die möglichen Faktoren zu extrahieren, ist die maximale Wahrscheinlichkeit. Diese Berechnung ist so kompliziert, dass statistische Computerprogramme verwendet werden, da ein Forscher die Berechnung normalerweise nicht von Hand durchführen kann. Die Faktoren innerhalb der Analyse können auch auf verschiedene Weise kombiniert werden. Die Analyse erfordert, dass die Reihenfolge der Faktoren so rotiert oder gekämmt wird, dass die größte Varianz oder Streuung der Daten erklärt wird.
Sobald die endgültigen Faktoren und Bewertungen berechnet sind, können die Daten interpretiert werden. Die Faktoren mit den höchsten Punktzahlen haben den größten Einfluss auf die Messungen. Diese Bewertungen können auch für weitere statistische Analysen verwendet werden. Im Gegensatz zu anderen Arten der statistischen Analyse kann diese Analyse zu einer unbegrenzten Anzahl wichtiger Faktoren führen, anstatt die Faktoren auf eine kleine Gruppe zu beschränken.
Die explorative Faktorenanalyse wird verwendet, um zu verstehen, welche Dinge in der Natur bestimmte Messungen beeinflussen können. Wie stark diese Faktoren die Messungen beeinflussen, ist auch in der explorativen Version von Interesse. Diese sind vor der Messung nicht voreingestellt. Bei der konfirmatorischen Faktorenanalyse gibt es bestimmte Faktoren, die vor den Berechnungen untersucht werden.
Beide Arten der Faktorenanalyse können innerhalb eines Experiments verwendet werden. Die explorative Version kann verwendet werden, um eine Theorie zu erstellen, während die konfirmatorische Version verwendet wird, um diese Theorie zu beweisen. Wenn die Bestätigungsanalyse nicht günstig ist, muss der Forscher möglicherweise die Berechnung der explorativen Analyse ändern.
Die Anzahl der für diese Berechnungen erforderlichen Messungen ist wichtig. Die meisten Berechnungen erfordern mindestens zehn Messungen, wenn nicht mehr. Normalerweise erfordert eine bestätigende Analyse viel mehr Messungen als eine explorative. Für eine erfolgreiche Analyse sind mitunter mindestens 200 Messungen erforderlich. Als allgemeine Regel gilt, dass die Verwendung von mehr Messungen in der Regel zu zuverlässigeren Daten führt, obwohl die erforderliche Anzahl vom Experiment abhängt.