Une analyse factorielle est utilisée pour découvrir des facteurs entre les variables observées ou les variables «latente». De même indiqué, si un ensemble de données contient un très grand nombre de variables, une analyse factorielle peut être effectuée pour réduire le nombre de variables pour analyse. Une analyse factorielle volonté groupe de variables similaires, produisant un ensemble de facteurs ou variables compilées, à utiliser pour une analyse plus approfondie.
Un logiciel d'analyse statistique sera déterminante dans le calcul de l'analyse factorielle. Des exemples de logiciels d'analyse statistique sont SPSS et SAS.
Générer une matrice de corrélation sur l'ensemble de données. Une matrice de corrélation est une table de coefficients de corrélation. Un coefficient de corrélation est l'unité de quantification de corrélation. Ce nombre exprime la direction et la force d'une relation linéaire mesurée entre deux variables aléatoires.
Établir des bases pour les facteurs souhaités (variables compilées). Par exemple, si l'instrument de collecte de données est une enquête et les réponses sont mesurées à partir de 1 - issue la moins souhaitable de 10 - résultat le plus souhaitable, les valeurs de 8, 9 et 10 peuvent être examinées et les variables correspondantes regroupés en fonction de similitudes pour créer facteurs.
Tournez facteurs de maximiser les relations linéaires entre les facteurs et variables. Pour cette fonction, l'application statistique démontre sa valeur. Le nombre de calculs manuels nécessaires seraient massive sur un grand ensemble de données.
Générer et imprimer le rapport de sortie. Le rapport de sortie comprendra les sections suivantes: Statistiques descriptives, la matrice de corrélation, Kaiser-Meyer-Olkin et le test de Bartlett, communalités, une parcelle d'éboulis, une matrice et un facteur Rotated Facteur Matrix.
Interpréter la sortie de l'application statistique basée sur la connaissance intuitive des données et des questions empiriques auxquelles il faut répondre.