Innehåll
- Svaret du får beror på de frågor du ställer
- Slumpmässiga data ger faktorer
- Det är svårt att bestämma hur många faktorer som ska inkluderas
- Tolkning av betydelsen av faktorerna är subjektiv
Faktoranalys är en statistisk metod för att försöka hitta vad som kallas latenta variabler när du har data om många frågor. Latenta variabler är saker som inte kan mätas direkt. Till exempel är de flesta aspekter av personlighet latenta. Personlighetsforskare ställer ofta ett urval människor många frågor som de tror är relaterade till personlighet och gör sedan faktoranalys för att avgöra vilka latenta faktorer som finns.
Svaret du får beror på de frågor du ställer
De faktorer som visas kan bara komma från svaren på de frågor du ställer. Om du till exempel inte frågar om sömnvanor, visas ingen faktor relaterad till sömnvanor. Å andra sidan, om du bara frågar om sömnvanor, kan ingenting annat dyka upp. Att välja en bra uppsättning frågor är komplicerat, och olika forskare kommer att välja olika uppsättningar av frågor.
Slumpmässiga data ger faktorer
Om du genererar många slumpmässiga nummer kan en faktoranalys fortfarande hitta en uppenbar struktur i data. Det är svårt att se om de faktorer som dyker upp speglar data eller helt enkelt är en del av faktoranalysens kraft att hitta mönster.
Det är svårt att bestämma hur många faktorer som ska inkluderas
En uppgift för faktoranalytiker är att bestämma hur många faktorer som ska hållas. Det finns olika metoder för att bestämma detta, och det finns liten enighet om vilka som är bäst.
Tolkning av betydelsen av faktorerna är subjektiv
Faktoranalys kan berätta vilka variabler i ditt datasæt "som går samman" på sätt som inte alltid är uppenbara. Men att tolka vad dessa uppsättningar med variabler faktiskt representerar är upp till analytikern, och rimliga människor kan vara oeniga.