Описание факторного анализа

Главными целями факторного анализа являются: (1) сокращение числа переменных (редукция данных) и (2) определение структуры взаимосвязей между переменными, т.е. классификация переменных. Поэтому факторный анализ используется или как метод сокращения данных или как метод классификации. Основное понятие факторного анализа (фактор) определяется следующим образом: факторы - гипотетические непосредственно не измеряемые, скрытые переменные в той или иной мере связанные с измеряемыми характеристиками - проявлениями этих факторов.

Идея факторного анализа основана на предположении, что имеется ряд величин, неизвестных исследователю, которые заставляют проявляться различные соотношения между переменными. То есть структура связей между p анализируемыми признаками x(1), K, x(p) может быть объяснена тем, что все эти переменные зависят (линейно или как-то еще) от меньшего числа других, непосредственно не измеряемых факторов f (1),K, f (m) (m < p), которые принято называть общими. Такая взаимозависимость может быть расценена как своего рода базис взаимосвязи между рассматриваемыми переменными. Таким образом, факторный анализ (в широком смысле) - совокупность моделей и методов, ориентированных на выявление, конструирование и анализ внутренних факторов по информации об их “внешних” проявлениях. В узком смысле под факторным анализом понимают методы выявления гипотетических (ненаблюдаемых) факторов, призванных объяснить корреляционную матрицу количественных наблюдаемых переменных.

Существуют 2 уровня факторного анализа: разведочный (эксплораторный), когда не известно ни количество факторов, ни структура связи; проверочный (конфирматорный) - осуществляется проверка гипотезы о влиянии факторов. Большинство моделей конструируется так, чтобы общие факторы оказались некоррелированными. При этом в общем случае не постулируется возможность однозначного восстановления значений каждого из наблюдаемых признаков x(j) по соответствующим значениям общих факторов f (1),K, f (m): допускается, что любой из исходных признаков x(j) зависит также и от некоторой своей (“специфической”) остаточной случайной компоненты e(j) - характерного фактора, который и обуславливает статистический характер связи между x(j) с одной стороны и f (1),K, f (m) с другой.

Конечная цель статистического исследования, проводимого с привлечением факторного анализа, как правило, состоит в выявлении и интерпретации латентных общих факторов с одновременным стремлением минимизировать их число и степень зависимости x(j) от своих характерных факторов e(j). Как и в любой модельной схеме, эта цель может быть достигнута лишь приближенно. Принято считать статистический анализ такого рода успешным, если большое число переменных удалось объяснить малым числом факторов. Являются ли факторы причинами или просто агрегированными теоретическими конструкциями зависит от интерпретации модели. Методы и модели факторного анализа нацелены на сжатие информации или, что тоже, на снижение размерности исходного признакового пространства. При этом методы факторного анализа базируются в основном на возможности снижения размерности с помощью использования взаимной коррелированности исходных признаков (могут использоваться также малая “вариабельность” некоторых из них, агрегирование).

Факторный анализ позволяет выявить зависимость между явлениями, обнаружить скрытую основу нескольких явлений, ответить на вопрос, почему связаны явления. Как метод статистического исследования факторный анализ включает следующие основные этапы:

Формирование цели. Цели могут быть:

Исследовательские (выявление факторов и их анализ);

Прикладные (построение агрегированных характеристик для прогнозирования и управления);

Выбор совокупности признаков и объектов;

Получение исходной факторной структуры;

Корректировка факторной структуры исходя из целей исследования.

При проверочном факторном анализе критерий качества - соответствие структуры заданной исследователем, при разведочном - достижение "простой структуры", когда связь переменных с каким-либо фактором выражена максимально чётко.

Иногда коррекция приводит к коррелированным факторам. Это позволяет повторно применить факторный анализ, используя в качестве исходной информации значения факторов. В связи с этим возможен такой промежуточный этап, как - Выявление факторов второго порядка. Получаем факторы второго порядка - более общие и глубокие категории исследуемого явления - Интерпретация и использование результатов.

Перейти на страницу: 1 2

Немного больше об экономике сегодня

Микроэкономический анализ дифференциации товаров как источника рыночной власти
Тема курсовой работы «Микроэкономический анализ дифференциации товаров как источника рыночной власти» по дисциплине «Основы экономики». Современное товарное пространство кардинально отличается от описанного в работах классиков политической экономии и представителей ранней неоклассики. Товары, которые еще в ...

Качество экономического роста в современной отечественной экономике
Представленная работа посвящена теме "Качество экономического роста в современной, отечественной экономике". Существенные изменения, которые претерпевает экономический рост сегодня, позволяет увидеть осуществляемый в настоящее время процесс перехода к постиндустриальной экономической системе. Все заметн ...

Меню сайта

Макроэкономический рост

Сущность и причины экономического роста

Макроэкономическая политика государства

Инструменты макроэкономической политики государства

Корпоративная собственность в России

Понятие корпоративной собственности как экономической категории

Концепция бизнеса мехатронной системы

Характеристика мехатронной мобильной транспортной платформы

Контрактная форма оплаты труда в здравоохранении

Сущность контрактной формы оплаты труда

Экономический обзор

Все материалы

Все права принадлежат www.econmotion.ru