फैक्टर विश्लेषण डेटा के बड़े सेट को कम करता है, जैसे सर्वेक्षण डेटा, अंतर्निहित कारकों की एक छोटी संख्या के संदर्भ में संबंधित परिणामों को समझाने के लिए। किसी भी दर्शकों के लिए एक कारक विश्लेषण के परिणामों को समझना, सांख्यिकीय ज्ञान की परवाह किए बिना, विश्लेषण के रूप में ही एक चुनौती बन जाता है। एक काल्पनिक सर्वेक्षण पर एक प्रस्तुति तैयार करने के लिए नीचे दिए गए चरणों का पालन करें।
कारक विश्लेषण परिणामों का एक PowerPoint प्रस्तुति तैयार करें
ऐसा करने के लिए अपनी PowerPoint प्रस्तुति में एक या अधिक स्लाइड्स का उपयोग करके प्रत्येक अंतर्निहित कारक का नाम और वर्णन करें। आप सहसंबंधों के पैटर्न के आधार पर प्रत्येक कारक को नाम दे सकते हैं जो आपके विश्लेषण से निकलता है। कारक वे हैं, जो बिना सूचना के या अंतर्निहित हैं, ऐसे मुद्दे जो सर्वेक्षण प्रश्नों की आपकी श्रृंखला की प्रतिक्रियाओं को समझाने में मदद करते हैं। प्रतिक्रियाओं के पैटर्न, उदाहरण के लिए, राजनीतिक और सामाजिक मुद्दों पर विचारों के बारे में सुझाव दे सकते हैं कि धार्मिक मूल्यों ने प्रतिक्रियाओं को प्रभावित किया हो सकता है। इसलिए धार्मिक मूल्य एक अंतर्निहित कारक होगा।
एक सामान्य कारक मॉडल के रूप में ज्ञात आरेख का उपयोग करके, अपने PowerPoint प्रस्तुति की एक स्लाइड में अपने विश्लेषण परिणामों का एक ग्राफिकल प्रदर्शन प्रदान करें। आरेख, जो एक फ्लो चार्ट से मिलता-जुलता है, आपके द्वारा मापे गए चर (सर्वेक्षण प्रश्न और प्रतिक्रियाएं) और इस तरह की प्रतिक्रियाओं को समझाने वाले कारकों का वर्णन करने के लिए बक्से और अंडाकार का उपयोग करता है। रेखाएँ और तीर स्पष्ट रूप से दर्शाते हैं कि कौन से कारक किन प्रतिक्रियाओं को प्रभावित करते हैं।
एक अन्य स्लाइड पर अपने कारक विश्लेषण परिणामों को अधिक विस्तार से बताएं, एक तालिका दिखा रही है जो सर्वेक्षण प्रतिक्रियाओं और उन कारकों के बीच सहसंबंध प्रदर्शित करती है जो उन्हें प्रभावित कर सकते हैं। यह तालिका कारक विश्लेषण में कारक लोडिंग मैट्रिक्स के रूप में जानी जाती है। फैक्टर लोडिंग सहसंबंध के उपाय हैं। इस तालिका का लेआउट अक्सर प्रत्येक कारक को स्तंभ शीर्षक और प्रत्येक चर को पंक्ति के रूप में दिखाता है। प्रत्येक सर्वेक्षण प्रश्न, उदाहरण के लिए, एक पंक्ति का प्रतिनिधित्व करेगा। तालिका सर्वेक्षण प्रतिक्रियाओं और उन कारकों के बीच सहसंबंध स्कोर प्रदर्शित करेगी जो प्रतिक्रियाओं को प्रभावित करते हैं और आपके दर्शकों को सहसंबंधों की ताकत दिखाते हैं।
एक लिखित दस्तावेज में फैक्टर विश्लेषण की रिपोर्ट करें
अपने विश्लेषण के परिणामों की रिपोर्ट करने के लिए डेटा तालिकाओं का उपयोग करें। एक कारक विश्लेषण रिपोर्ट को एक तालिका में प्रदर्शित करना चाहिए, व्यक्तिगत सर्वेक्षण वस्तुओं और उन्हें समझाने वाले कारकों के बीच संबंध। सहसंबंधों की तालिका के साथ पाठ संदर्भ में महत्वपूर्ण निष्कर्षों को हाइलाइट करें, जिसे कारक लोडिंग के रूप में भी जाना जाता है।
विश्लेषण किए गए चरों या सर्वेक्षण वस्तुओं के बीच सहसंबंध के पैटर्न के आधार पर अंतर्निहित कारकों का नाम और पहचान करें। ऐसे उपाय जो अत्यधिक सहसंबद्ध हैं - या तो सकारात्मक या नकारात्मक रूप से - समान कारकों से प्रभावित होने की संभावना है।
अपनी रिपोर्ट के परिणाम अनुभाग में महत्वपूर्ण निष्कर्षों की व्याख्या और चर्चा करें।
कार्यप्रणाली अनुभाग में अपने विश्लेषण के तकनीकी विवरण का विस्तार करें। परिणामों और तकनीकी विवरणों को अलग-अलग रखने से पाठकों को अपने विश्लेषण में सबसे महत्वपूर्ण निष्कर्षों को पढ़ने और समझने के लिए व्यापक सांख्यिकीय ज्ञान की कमी होती है, जबकि अधिक सांख्यिकीय पाठकों को एक अलग अनुभाग में तकनीकी विवरणों का पता लगाने की अनुमति देता है।
