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¿Hay alguna razón para dejar una solución de análisis factorial exploratorio sin rotar?

Existen razones para no girar un análisis factorial exploratorio de la solución?

Es fácil encontrar las discusiones de la comparación ortogonal soluciones con oblicuo soluciones, y creo que estoy totalmente de entender todas esas cosas. También, a partir de lo que he sido capaz de encontrar en los libros de texto, los autores suelen ir a la derecha de explicar el factor de análisis de los métodos de estimación en explicar cómo la rotación que funciona y lo que algunas opciones diferentes. Lo que no he visto es una discusión acerca de si o no a girar en el primer lugar.

Como un bono, yo estaría muy agradecida si alguien pudiera suministrar un argumento en contra de la rotación de cualquier tipo que sería válido para múltiples métodos de estimación de los factores (por ejemplo, de componentes principales método y el método de probabilidad máxima).

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Uri Puntos 111

Sí, puede ser un motivo para retirar de la rotación en el análisis factorial. La razón de que es en realidad la misma razón por la que generalmente no nos girar de componentes principales en el PCA.

Después de la extracción, los factores (o componentes) son ortogonales y son generalmente de salida en orden descendente de sus varianzas (columna de la suma de cuadrados de las cargas). El 1er factor que lo domina. Junior factores estadísticamente explicar lo que el 1 de hojas de un inexplicable. A menudo que el factor de carga muy alta en todas las variables, lo que significa que es responsable para el fondo correlatedness entre las variables. Tal 1er factor que a veces es llamado factor general o factor g. Se considera responsable por el hecho de que las correlaciones positivas prevalecer en la psicometría.

Si usted está interesado en la exploración de ese factor, en lugar de ignorarla y dejar que se disuelva detrás de la estructura simple, de no rotar los factores extraídos. Usted puede incluso parcial el efecto de un factor general de las correlaciones y proceder al factor de analizar los residuales de las correlaciones.

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jjgibaja Puntos 1

Creo que esto podría ayudarle a: https://www.utdallas.edu/~herve/Abdi-rotations-pretty.pdf

Saludos,

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