फैक्टर एनालिसिस कैसे करें

एक कारक विश्लेषण का उपयोग अवलोकन किए गए चर या 'अव्यक्त' चर के बीच कारकों की खोज के लिए किया जाता है। इसी तरह से कहा गया है, यदि डेटा सेट में भारी संख्या में चर होते हैं, तो विश्लेषण के लिए चर की संख्या को कम करने के लिए एक कारक विश्लेषण किया जा सकता है। एक कारक विश्लेषण समान चर को समूह बनाएगा, आगे के विश्लेषण के लिए उपयोग करने के लिए कारकों का एक समूह या संकलित चर का उत्पादन करेगा। एक सांख्यिकीय विश्लेषण सॉफ्टवेयर पैकेज कारक विश्लेषण गणना में सहायक होगा। सांख्यिकीय विश्लेषण पैकेज के उदाहरण SPSS और SAS हैं।

आपको जिन वस्तुओं की आवश्यकता होगी

• एक डेटा सेट (बड़ी संख्या में चर के साथ)

• सांख्यिकीय विश्लेषण सॉफ्टवेयर

डेटा सेट पर सहसंबंध मैट्रिक्स उत्पन्न करें। एक सहसंबंध मैट्रिक्स सहसंबंध गुणांक की एक तालिका है। एक सहसंबंध गुणांक सहसंबंध की मात्रात्मक इकाई है। यह संख्या दो यादृच्छिक चर के बीच मापा गया एक रैखिक संबंध की दिशा और शक्ति व्यक्त करती है।

वांछित कारकों (संकलित चर) के लिए आधारभूत स्थापित करें। उदाहरण के लिए, यदि डेटा संग्रह साधन एक सर्वेक्षण है और प्रतिक्रियाओं को 1 से मापा जाता है - कम से कम वांछनीय परिणाम 10 पर - सबसे वांछनीय परिणाम, 8, 9 और 10 के मूल्यों की जांच की जा सकती है और इसी तरह के चर बनाने के लिए समानता के अनुसार समूहीकृत चर। कारकों।

कारकों और चर के बीच रैखिक संबंधों को अधिकतम करने के लिए कारकों को घुमाएं। इस फ़ंक्शन के लिए, सांख्यिकीय एप्लिकेशन इसके मूल्य को प्रदर्शित करता है। बड़े डेटा सेट पर मैन्युअल गणना की संख्या बड़े पैमाने पर होगी।

आउटपुट रिपोर्ट बनाएं और प्रिंट करें। आउटपुट रिपोर्ट में निम्नलिखित खंड शामिल होंगे: वर्णनात्मक सांख्यिकी, सहसंबंध मैट्रिक्स, कैसर-मेयर-ओलेकिन और बार्टलेट टेस्ट, सांप्रदायिकता, एक डरावना प्लॉट, एक फैक्टर मैट्रिक्स और एक रोटर फैक्टर मैट्रिक्स।

आंकड़ों के सहज ज्ञान और अनुभवजन्य सवालों के जवाब के आधार पर सांख्यिकीय आवेदन से आउटपुट की व्याख्या करें।