تحلیل عاملی اکتشافی چیست؟

تحلیل عاملی اکتشافی چیست؟

تحلیل عاملی اکتشافی چیست؟ ، شما آن ضرب المثل قدیمی را می شناسید که “شما نمی توانید جنگل را برای درختان ببینید”؟ خوب، محققان علوم اجتماعی هنگام تجزیه و تحلیل داده ها با مشکل مشابهی روبرو هستند. آنها اطلاعات زیادی در دست دارند، اما تشخیص الگوها و روابط پنهان در همه این اعداد اغلب دشوار است.

تحلیل عاملی اکتشافی (EFA)، یک تکنیک آماری است که به محققان کمک می‌کند تا با شناسایی عوامل زمینه‌ای که همبستگی بین متغیرها را توضیح می‌دهند، داده‌های خود را درک کنند. در این مقاله، گام به گام EFA چیست، چرا مفید است و چگونه آن را انجام دهیم، توضیح خواهیم داد.

چه یک دانشجوی فارغ التحصیل باشید که اولین پروژه تحقیقاتی خود را آغاز می کند یا یک متخصص با تجربه که به دنبال گسترش مجموعه ابزار کمی خود هستید، این راهنمای مبتدی به شما یک پایه محکم در EFA می دهد. ما همه چیز را پوشش خواهیم داد، از مفروضاتی که زیربنای این تکنیک است تا نمونه‌های واقعی که نشان می‌دهند چگونه این روش می‌تواند مجموعه‌های داده پیچیده را روشن کند.

بنابراین، خود را آماده کنید تا کشف کنید که چگونه تحلیل عاملی اکتشافی می‌تواند به شما کمک کند فراتر از نقاط داده را ببینید و الگوهای گسترده‌تری را که در زیر سطح پنهان شده‌اند، کشف کنید.

تحلیل عاملی اکتشافی چیست؟
تحلیل عاملی اکتشافی چیست؟ – تزیسمی

فهرست مطالب

درک تحلیل عاملی اکتشافی- تحلیل عاملی اکتشافی چیست؟

در هسته خود، تحلیل عاملی اکتشافی به محققان کمک می کند تا عوامل زمینه ای را که توضیح می دهند چرا متغیرهای خاص با یکدیگر همبستگی دارند، شناسایی کنند.

اکنون، ممکن است تعجب کنید که چگونه EFA با تکنیک دیگری به نام تحلیل عاملی مشترک متفاوت است. تمایز اصلی در اهداف آنها نهفته است: در حالی که هدف CFA تأیید فرضیه های از قبل موجود در مورد چگونگی ارتباط متغیرها با یکدیگر است، EFA قصد دارد الگوهای اساسی را کشف کند که ممکن است قبلاً در نظر گرفته نشده باشند.

بنابراین EFA دقیقا چگونه کار می کند؟ بیایید بگوییم که ما به مجموعه داده ای در مورد ویژگی های شخصیتی نگاه می کنیم. ما ممکن است با شناسایی مجموعه‌ای از متغیرها (به عنوان مثال، برون‌گرایی، توافق‌پذیری، وظیفه‌شناسی) و اجرای یک EFA برای بررسی اینکه آیا عوامل زمینه‌ای وجود دارد که بر این ویژگی‌ها تأثیر می‌گذارد، شروع کنیم. از آنجا، ما می‌توانیم امتیازهای عامل را برای هر شرکت‌کننده بر اساس پاسخ‌هایشان به این متغیرها محاسبه کنیم.

البته، تشخیص اینکه کدام عوامل مهم‌تر هستند همیشه ساده نیست – اینجاست که مواردی مانند تعیین تعداد مناسب فاکتورها یا تفسیر بارهای عاملی مطرح می‌شوند. اما ایده اصلی پشت EFA ساده است: با شناسایی عوامل پنهانی که زیربنای متغیرهای قابل مشاهده هستند، می‌توانیم بینش عمیق‌تری در مورد مجموعه داده‌های پیچیده به دست آوریم.

به این موضوع فکر کنید: همانطور که یک درخت دارای ریشه هایی در زیر سطح است که از رشد آن در بالای زمین حمایت می کند، مجموعه داده ها نیز ساختارهای زیرینی دارند که ظاهر آنها را روی سطح شکل می دهد. با استفاده از تکنیک‌های تحلیل عاملی اکتشافی مانند استخراج مقادیر ویژه یا انجام تحلیل‌های موازی (در ادامه به آن‌ها بیشتر می‌پردازیم)، محققان می‌توانند شروع به کشف این ریشه‌های پنهان کنند و بفهمند که چه چیزی در زیر آنها نهفته است.

به طور خلاصه، تحلیل عاملی اکتشافی ابزار فوق العاده قدرتمندی را برای بررسی مجموعه داده های پیچیده و درک چگونگی تعامل جنبه های مختلف آن مجموعه داده ها با یکدیگر در طول زمان به محققان ارائه می دهد. چه با ویژگی‌های شخصیتی یا قیمت سهام یا هر چیز دیگری کار می‌کنید، تسلط بر این تکنیک به شما کمک می‌کند تا بینش‌های جدیدی را به داده‌های خود باز کنید.

هدف از تحلیل عاملی اکتشافی- تحلیل عاملی اکتشافی چیست؟

وقتی نوبت به تجزیه و تحلیل مجموعه داده های پیچیده می رسد، یکی از قدرتمندترین ابزارهایی که در اختیار محقق است، تحلیل عاملی اکتشافی است. اما دقیقا هدف از این تکنیک چیست؟ به زبان ساده، EFA به ما کمک می کند تا با شناسایی عوامل پنهانی که زمینه ساز آنهاست، بفهمیم که چگونه متغیرهای مختلف در مجموعه داده ما با یکدیگر ارتباط دارند.

برای انجام این کار، EFA بر تکنیک‌هایی مانند تحلیل مؤلفه‌های اصلی و چرخش تحلیلی عاملی تکیه می‌کند که به محققان امکان می‌دهد الگوهایی را در همبستگی بین متغیرها شناسایی کنند. با بررسی این الگوها و محاسبه مواردی مانند مقادیر ویژه و بارهای عاملی، می‌توانیم درک جامع‌تری از نحوه عملکرد داده‌هایمان را جمع آوری کنیم.

یکی از مزیت های کلیدی EFA نسبت به تکنیک های دیگر مانند تجزیه و تحلیل مؤلفه های اصلی این است که به جای بررسی واریانس کلی آنها، همبستگی بین متغیرها را در نظر می گیرد. این بدان معناست که اگر دو متغیر با یکدیگر همبستگی زیادی داشته باشند اما با هیچکدام از متغیرهای دیگر در مجموعه داده همبستگی نداشته باشند، آنها به عنوان بخشی از یک عامل اساسی واحد با هم گروه بندی می شوند – چیزی که PCA به طور کامل از قلم می افتد.

البته، انجام یک EFA همیشه ساده نیست – تصمیمات زیادی در طول مسیر باید در مورد مواردی مانند اینکه از کدام ماتریس همبستگی استفاده کنید یا تعداد عواملی که باید از داده‌های شما استخراج شود، گرفته شود. اما با در نظر گرفتن دقیق این انتخاب‌ها و تفسیر نتایج خود از طریق دریچه‌ای از واریانس کلی توضیح داده شده یا آمار مناسب (مانند اندازه گیری Kaiser-Meyer-Olkin)، می‌توانید بینش ارزشمندی را حتی در مورد پیچیده‌ترین مجموعه داده‌ها به دست آورید.

پس چرا ممکن است تحلیل عاملی اکتشافی را به روش دیگری مانند تحلیل عاملی تاییدی انتخاب کنید؟ در حالی که CFA کنترل بیشتری بر روی مشخصات مدل و آزمایش فرضیه ارائه می دهد، همچنین به دانش قبلی قوی در مورد نحوه ارتباط متغیرهای شما با یکدیگر نیاز دارد – چیزی که ممکن است همیشه در دسترس یا قابل اعتماد نباشد. با این حال، با تکنیک‌های تحلیل عاملی اکتشافی که در اختیار دارید، می‌توانید روش‌های جدیدی برای تفکر در مورد داده‌های خود را بدون محدود شدن توسط تصورات یا مفروضات از پیش تعیین‌شده کشف کنید.

به طور خلاصه: چه در حال کار بر روی پروژه های تحقیقاتی علوم اجتماعی یا تجزیه و تحلیل داده های بازاریابی برای اهداف تجاری (یا هر چیز دیگری!)، تجزیه و تحلیل عامل اکتشافی یک مجموعه ابزار فوق العاده همه کاره برای کشف ساختارهای پنهان در مجموعه داده های بزرگ فراهم می کند. بنابراین در شیرجه رفتن و شروع به کاوش دریغ نکنید!

مفروضات تحلیل عاملی اکتشافی- تحلیل عاملی اکتشافی چیست؟

برای انجام یک تحلیل عاملی اکتشافی موثر، چندین فرض کلیدی وجود دارد که محققان باید آنها را در نظر بگیرند. این موارد شامل مواردی مانند همبستگی بین عوامل در مجموعه داده ما و ایده عوامل مشترک یا متغیرهای اساسی است که این همبستگی ها را هدایت می کند.

یک فرض مهم این است که متغیرهای ما باید حداقل همبستگی متوسطی با یکدیگر داشته باشند تا بتوان عوامل زمینه‌ای معنادار را شناسایی کرد. اینجاست که تکنیک‌هایی مانند تجزیه و تحلیل مؤلفه‌های اصلی به کار می‌آیند – با کاهش تعداد متغیرهایی که با آن‌ها کار می‌کنیم، می‌توانیم به راحتی ساختارهای مرتبه بالاتر را در داده‌های خود کشف کنیم.

یک فرض کلیدی دیگر شامل درک تمایز بین عوامل همبسته و عوامل زیربنایی واقعی است. عوامل همبسته ممکن است ظاهراً یک رابطه قوی داشته باشند، اما این می تواند به سادگی به دلیل واریانس مشترک باشد تا ارتباط عمیق تر بین آنها. با استفاده از تکنیک‌هایی مانند چرخش تحلیلی عاملی (مانند واریمکس یا مایل)، محققان می‌توانند به تفکیک این روابط کمک کنند و تصویر واضح‌تری از آنچه واقعاً داده‌هایشان را هدایت می‌کند به دست آورند.

در عین حال، مهم است که سایر منابع بالقوه تغییرات در مجموعه داده ما را نادیده نگیریم – به عنوان مثال، خطای اندازه گیری یا واریانس منحصر به فرد مخصوص موارد یا سؤالات خاص. با در نظر گرفتن دقیق همه این عناصر مختلف در کنار هم هنگام انجام EFA، می توانیم مطمئن شویم که نتایج ما قوی و قابل اعتماد است.

در نهایت اگرچه، در حالی که فرضیات زیادی در تحلیل عاملی اکتشافی (و در واقع هر تکنیک آماری) وجود دارد، قدرت آن در توانایی آن است که به ما کمک کند تا الگوها و بینش های جدیدی را در مجموعه داده های پیچیده کشف کنیم – حتی آنهایی که ممکن است در ابتدا انتظار آنها را نداشته باشیم! بنابراین اگر به دنبال مجموعه ابزاری هستید که به شما امکان انعطاف پذیری و خلاقیت بیشتر در هنگام کاوش در داده های خود را بدهد، EFA ممکن است دقیقا همان چیزی باشد که به آن نیاز دارید!

تحلیل عاملی اکتشافی چیست؟
تحلیل عاملی اکتشافی چیست؟ – تزیسمی

مراحل مربوط به انجام یک تحلیل عاملی اکتشافی- تحلیل عاملی اکتشافی چیست؟

هنگامی که نوبت به انجام یک تحلیل عاملی اکتشافی می‌رسد، چندین مرحله کلیدی وجود دارد که محققان باید انجام دهند تا بیشترین بهره را از داده‌های خود ببرند. اینها شامل انتخاب روش‌های استخراج مناسب برای شناسایی عوامل زمینه‌ای و اعمال چرخش عامل برای کمک به شفاف‌سازی ساختار عامل است.

در اینجا برخی از مراحل کلیدی مربوط به انجام یک EFA موفق وجود دارد:

1. روش استخراج خود را انتخاب کنید: چندین تکنیک مختلف برای استخراج عوامل از مجموعه داده شما وجود دارد که هر کدام نقاط قوت و ضعف خاص خود را دارند. برخی از گزینه های رایج عبارتند از فاکتورسازی محور اصلی، تخمین حداکثر احتمال، یا استخراج حداقل باقیمانده (OLS). بسته به سؤالات و نیازهای تحقیقاتی خاص خود، ممکن است بخواهید روش های مختلفی را آزمایش کنید تا زمانی که بهترین کار را برای شما پیدا کنید.
2. تعیین چند عامل برای استخراج: هنگامی که یک روش استخراج را انتخاب کردید، وقت آن است که تصمیم بگیرید چند عامل را می خواهید از مجموعه داده خود استخراج کنید – این به عوامل مختلفی مانند اندازه نمونه و پیچیدگی متغیرهای در نظر گرفته بستگی دارد.
3. اعمال چرخش فاکتور: برای درک بهتر روابط بین فاکتورهای استخراج شده (و اجتناب از برازش بیش از حد)، ما اغلب از تکنیک‌های چرخش فاکتور مانند واریمکس یا چرخش مورب استفاده می‌کنیم که می‌تواند به ما کمک کند با کاهش نویز و افزایش وضوح، الگوهای معنادارتری را در داده‌هایمان شناسایی کنیم.
4. تفسیر نتایج: در نهایت، زمانی که همه این مراحل را کامل کردیم، می‌توانیم با نگاه کردن به مواردی مانند بارگذاری عامل، مقادیر ویژه، نمودارهای خطی و غیره، تفسیر نتایج را شروع کنیم، که می‌تواند به ما بینشی در مورد ساختارهای زیربنایی داده‌های ما بدهد.

اندازه نمونه و کفایت نمونه برداری برای EFA- تحلیل عاملی اکتشافی چیست؟

وقتی نوبت به انجام تحلیل عاملی اکتشافی می رسد، یکی از مهم ترین ملاحظات حجم نمونه و کفایت نمونه گیری است. این به این دلیل است که اگر حجم نمونه ما خیلی کوچک باشد، ممکن است قدرت آماری کافی برای تشخیص روابط معنادار بین متغیرها در داده‌هایمان نداشته باشیم.

به طور مشابه، اگر خطای اندازه‌گیری یا واریانس خطای ما بالا باشد (مثلاً به دلیل اندازه‌گیری‌های خام با کیفیت پایین)، این نیز می‌تواند دقت نتایج ما را کاهش دهد و شناسایی عوامل زمینه‌ای را دشوارتر کند. بنابراین، هنگام انجام EFA مهم است که هم کمیت و هم کیفیت داده های استفاده شده را به دقت در نظر بگیریم.

خوشبختانه، روش‌های مختلفی وجود دارد که می‌توانیم قبل از اقدام با EFA، کفایت نمونه‌گیری را آزمایش کنیم. یکی از روش‌های رایج شامل محاسبه آماری به نام Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) است که با بررسی همبستگی بین متغیرهای موجود در مجموعه داده شما، میزان مناسب بودن داده‌های شما برای تحلیل عاملی را اندازه می‌گیرد.

به طور معمول، مقادیر KMO بالاتر از 0.6 برای EFA کافی در نظر گرفته می شود – اگرچه برخی از محققان بسته به سؤالات یا اهداف تحقیقاتی خود آستانه های بالاتر را ترجیح می دهند. علاوه بر مقادیر KMO، ممکن است بخواهید سایر معیارهای تشخیصی مانند آزمون کرویت بارتلت را نیز بررسی کنید که آزمایش می کند آیا همبستگی بین متغیرها به اندازه کافی با صفر متفاوت است تا با یکدیگر اضافی نباشند.

در حالی که اندازه نمونه و کفایت نمونه گیری ممکن است در نگاه اول مانند جزئیات فنی به نظر برسد – آنها در واقع عوامل بسیار مهمی هستند که می توانند روی اعتبار و قابلیت اطمینان نتایج مطالعه شما تأثیر بگذارند! شما مجهزتر از همیشه خواهید بود تا الگوهای پنهان را در مجموعه داده‌های پیچیده حتی بدون نگرانی در مورد خطاهای اندازه‌گیری مرتبط یا اندازه‌های نمونه ناکافی که مانع پیشرفت شما می‌شود، کشف کنید.

تعیین تعداد فاکتورها در EFA- تحلیل عاملی اکتشافی چیست؟

هنگام انجام تحلیل عاملی اکتشافی، یکی از حیاتی ترین مراحل، تعیین تعداد عواملی است که باید از داده های خود استخراج کنید. این می تواند چالش برانگیز باشد زیرا ممکن است عوامل متعددی داشته باشید – هم فعال و هم غیرفعال – که متغیرهای اندازه گیری شده شما را تشکیل می دهند.

یکی از رویکردهایی که محققان اغلب از آن استفاده می‌کنند، بررسی یک نمودار اسکری است که نشان می‌دهد چند عامل برای توضیح بخش‌های فزاینده واریانس در مجموعه داده مورد نیاز است. به طور کلی، ما به دنبال یک نقطه خم یا “آرنج” هستیم که در آن افزودن عوامل اضافی دیگر دستاوردهای قابل توجهی در قدرت توضیحی ایجاد نمی کند.

تکنیک دیگری که می تواند مفید باشد، بررسی مقادیر ویژه مرتبط با هر عامل است. اساساً، این مقادیر نشان‌دهنده میزان تنوع در داده‌های ما است که می‌توان با هر عامل جداگانه توضیح داد – با مقادیر بالاتر که ابعاد یا الگوهای مهم‌تری را در مجموعه داده ما نشان می‌دهد.

البته، شایان ذکر است که هنگام تصمیم گیری در مورد تعداد بهینه از عوامل برای EFA، همیشه پاسخ روشنی وجود ندارد. بسته به سوالات و اهداف تحقیق شما، استخراج ابعاد بیشتر (یا کمتر) ممکن است مناسب باشد! با این حال، آنچه مهم است این است که قبل از تصمیم گیری در مورد هر گونه نتیجه گیری نهایی در مورد اینکه چه تعداد مؤلفه اساسی در داده های شما وجود دارد، تمام شواهد موجود را به دقت در نظر بگیرید.

با این حال، در نهایت، استفاده از تکنیک‌هایی مانند نمودارهای اسکری و بازرسی مقادیر ویژه می‌تواند به ما کمک کند تا تعیین کنیم که آیا نیاز به استخراج 2-3 فاکتور کلی داریم یا ده‌ها عامل محدود – کاهش ذهنیت و اطمینان از ثبات در مجموعه‌های داده مختلف!

بنابراین در عمل، تعیین تعداد مناسب فاکتورها در EFA مستلزم بررسی دقیق همراه با شهود آماری در مورد اینکه کدام ابعاد در زمینه مطالعه خاص شما بیشترین اهمیت را دارند، دارد. با سنجیدن چندین شواهد با هم (مانند نمودارها و مقادیر ویژه)، به خوبی مجهز خواهید شد تا الگوهای معنادار را در مجموعه داده های پیچیده حتی بدون گرفتار شدن در جزئیات غیر ضروری شناسایی کنید.

تفسیر نتایج EFA: بارهای عاملی و مقادیر ویژه- تحلیل عاملی اکتشافی چیست؟

همانطور که به بررسی تحلیل عاملی اکتشافی ادامه می دهیم، درک چگونگی تفسیر نتایج به دست آمده از این تکنیک ضروری است. دو مورد از مهم‌ترین مؤلفه‌هایی که نیاز به توجه دقیق دارند شامل بارهای عاملی و مقادیر ویژه هستند.

اولاً، بارهای عاملی اساساً ضرایبی هستند که نشان می‌دهند هر متغیر اندازه‌گیری شده چقدر به یک متغیر یا بعد پنهان معین کمک می‌کند. به عبارت دیگر، آن‌ها به ما می‌گویند که کدام متغیرها بیشترین ارتباط را با عوامل خاص در داده‌های ما دارند – به ما اجازه می‌دهند الگوها و روابطی را شناسایی کنیم که ممکن است بلافاصله در نگاه اول آشکار نباشند.

علاوه بر این، این ضرایب می‌توانند به ما کمک کنند تا بینشی در مورد چگونگی ارتباط ابعاد مختلف با یکدیگر به دست آوریم – درک دقیق‌تری از داده‌های ما فراتر از آنچه همبستگی‌های ساده می‌توانند ارائه دهند، به دست آوریم.

ثانیاً، مقادیر ویژه نیز نقش مهمی در تفسیر EFA دارند. این مقادیر نشان می‌دهند که هر متغیر یا عامل پنهان چقدر تغییرات را نسبت به بقیه موجود در تحلیل توضیح می‌دهد.

اما نکته مهم، از آنجایی که EFA به طور معمول مقادیر ویژه متعددی را تولید می کند (یکی برای هر متغیر پنهان)، لازم است از نوعی روش چرخش (به عنوان مثال، varimax) هنگام تفسیر این نتایج استفاده شود.

این فرآیند کمک می کند تا اطمینان حاصل شود که ما فقط منابع منحصر به فرد واریانس را در ابعاد مختلف در نظر می گیریم نه اینکه صرفاً اطلاعاتی را که قبلاً توسط عوامل قبلی گرفته شده است تکرار کنیم.

به طور کلی، تفسیر نتایج EFA مستلزم بررسی دقیق بارهای عامل و مقادیر ویژه و همچنین درک تکنیک های آماری مختلف مانند روش های چرخش است. با بررسی این خروجی ها همراه با سؤالات و اهداف تحقیقاتی خود در ذهن، می توانید بینش عمیقی در مورد مجموعه داده های پیچیده به دست آورید بدون اینکه در جزئیات غیر ضروری گرفتار شوید!

نمونه های دنیای واقعی از تحلیل عاملی اکتشافی- تحلیل عاملی اکتشافی چیست؟

کاربردهای دنیای واقعی تحلیل عاملی اکتشافی در زمینه هایی مانند روانشناسی، جامعه شناسی و تحقیقات بازاریابی گسترده است. هدف چنین برنامه هایی شناسایی عوامل بالقوه ای است که زیربنای مجموعه داده های پیچیده را تشکیل می دهند و درک دقیق تری از روابط بین متغیرهای مختلف ارائه می دهند.

به عنوان مثال، در یک مطالعه با هدف شناسایی عوامل پیش بینی کننده رضایت شغلی در میان کارکنان مراقبت های بهداشتی، EFA برای تجزیه و تحلیل پاسخ های پرسشنامه های متعدد مورد استفاده قرار گرفت. تجزیه و تحلیل آماری چهار عامل متمایز را نشان داد که به شدت با رضایت شغلی کلی مرتبط بودند: حمایت سرپرست، فرهنگ سازمانی، کنترل حجم کار، و توانمندسازی کارکنان.

علاوه بر این، ضرایب همبستگی به‌دست‌آمده از طریق EFA نشان داد که این عوامل بسیار به هم مرتبط هستند – که نشان‌دهنده اهمیت در نظر گرفتن چند بعد در هنگام بررسی رفاه کارکنان در این زمینه است.

در مثال دیگری از مطالعات شبیه‌سازی شامل مجموعه داده‌های مقیاس بزرگ جمع‌آوری‌شده در طول آزمایش‌های بالینی برای داروهای درمان افسردگی. محققان از EFA برای شناسایی متغیرهای پنهان زیربنای جنبه های مختلف علائم افسردگی مانند غم و اندوه یا بی لذتی (ناتوانی در تجربه لذت) استفاده کردند. آنها شواهدی یافتند که از یک عامل منفرد حمایت می کند که نشان دهنده علائم پریشانی عمومی است نه چندین مورد متمایز که فقط به انواع خاصی از عاطفه منفی (مثلاً اضطراب) مربوط می شود.

این یافته‌ها نشان می‌دهد که چگونه EFA می‌تواند به کشف الگوهای ناشناخته قبلی در مجموعه داده‌های پیچیده کمک کند – که در نهایت محققان را به سمت نتیجه‌گیری‌های آگاهانه‌تر در مورد اهداف سؤال تحقیقاتی خود سوق می‌دهد.

مزایا و محدودیت های تحلیل عاملی اکتشافی- تحلیل عاملی اکتشافی چیست؟

تحلیل عاملی اکتشافی چندین مزیت دارد که آن را به یک تکنیک محبوب برای تجزیه و تحلیل مجموعه داده های پیچیده تبدیل می کند. برای مثال، EFA به محققان اجازه می‌دهد تا عوامل روان‌شناختی زیربنای متغیرهای مشاهده‌شده متعدد را شناسایی کنند – درک جامع‌تری از نحوه ارتباط جنبه‌های مختلف سازه با یکدیگر فراهم می‌کند.

علاوه بر این، EFA می تواند به کشف عوامل منحصر به فرد و واریانس های خاص که ممکن است با استفاده از روش های آماری سنتی نادیده گرفته شوند، کمک کند. با کاوش در این ابعاد منحصر به فرد، محققان می توانند بینش جدیدی در مورد پدیده های پیچیده مانند ویژگی های شخصیتی یا سبک های یادگیری به دست آورند.

با این حال، برخی از محدودیت‌های مرتبط با EFA نیز وجود دارد. یکی از مسائل بالقوه تعیین تعداد مناسب از عوامل در تجزیه و تحلیل است – که در صورت وجود متغیرهای بسیار همبسته و عدم وجود چارچوب نظری روشن برای هدایت انتخاب، می تواند چالش برانگیز باشد.

علاوه بر این، EFA فرض می‌کند که متغیرهای مشاهده شده یک رابطه خطی با ساختارهای پنهان زیرین دارند – که ممکن است همیشه در مجموعه داده‌های دنیای واقعی صادق نباشد. در نهایت، برآورد حداکثر احتمال مورد استفاده در مدل‌های تحلیل عاملی اکتشافی به حجم نمونه بزرگ برای دستیابی به نتایج دقیق نیاز دارد. در غیر این صورت نمونه های کوچک ممکن است منجر به بارهای عاملی ناپایدار یا نتایج غیر قابل اعتماد شوند.

علی‌رغم این محدودیت‌ها، تحلیل عاملی اکتشافی یک ابزار ضروری برای کشف روابط بین متغیرهای اندازه‌گیری شده مختلف و کشف ساختارهای پنهان در مجموعه داده‌ها باقی می‌ماند. چه در زمینه‌های علوم اجتماعی و چه در زمینه‌های تحقیقات بازار کاربرد داشته باشد – بینش‌های قدرتمندی را در مورد روندها و الگوهایی به تحلیل‌گران ارائه می‌دهد که ممکن است در غیر این صورت قادر به تشخیص آن نباشند.

اگر چه تحلیل عاملی اکتشافی به هیچ وجه کامل نیست، اما مزایای آن بسیار بیشتر از معایب آن است که توسط پزشکان آگاه به کار گرفته شود که هم نقاط قوت و هم نقاط ضعف آن را به طور یکسان درک می کنند.

تحلیل عاملی اکتشافی چیست؟
تحلیل عاملی اکتشافی چیست؟ – تزیسمی

مقایسه EFA با تحلیل عاملی تاییدی

وقتی صحبت از تحلیل عاملی می شود، تحلیل عاملی تاییدی (CFA) اغلب با تحلیل عاملی اکتشافی مقایسه می شود. در حالی که هدف هر دو روش شناسایی عوامل پنهانی است که زمینه ساز متغیرهای مشاهده شده است، تفاوت های متعددی بین این دو رویکرد وجود دارد.

اولاً، CFA یک مدل از پیش تعیین شده از رابطه بین متغیرهای مشاهده شده و عوامل زیربنایی را آزمایش می کند – در حالی که EFA به محققان اجازه می دهد تا چگونگی ارتباط متغیرهای مختلف را بدون هیچ گونه فرضیات خاصی در مورد همبستگی بررسی کنند. این به این معنی است که با CFA، تحلیلگران باید قبل از انجام تحلیل‌های خود یک چارچوب نظری واضح در ذهن داشته باشند – در حالی که EFA می‌تواند به تولید فرضیه‌ها و نظریه‌ها برای آزمایش بیشتر کمک کند.

ثانیاً، CFA ها همبستگی فاکتور صفر را فرض می کنند مگر اینکه به صراحت در مدل مشخص شده باشد. در حالی که EFAها به همه جفت فاکتورها به طور پیش‌فرض اجازه می‌دهند. یکی از مزایای این فرض این است که به به حداقل رساندن مسائل چند خطی مرتبط با ساختارهای نهفته بسیار همبسته کمک می کند.

ثالثاً، در حالی که تحلیل عاملی اکتشافی هنگام کار با انواع داده های طبقه ای یا ترتیبی از همبستگی های چند کوریک به عنوان داده های ورودی استفاده می کند – CFA همبستگی های جزئی را فقط روی فنوتیپ های پیوسته اعمال می کند.

علی‌رغم این تفاوت‌ها در رویکرد و روش – هر دو تکنیک روش‌های روان‌شناختی ارزشمندی برای کشف روابط بین ساختارهای پنهان در مجموعه داده‌ها هستند. با این حال، انتخاب این که کدام روش بهترین کار را انجام می دهد بستگی به سؤالات تحقیق خاصی دارد که پرسیده می شود و نوع داده ای که با آن کار می کنید: طبقه بندی در مقابل مستمر یا نظریه محور در مقابل تولید فرضیه.

برای تکرار، تحلیل عاملی اکتشافی محققان را قادر می‌سازد تا الگوهای پیچیده را بدون مفروضات پیشینی کشف کنند. تجزیه و تحلیل عامل تاییدی نیاز به مدل های از پیش تعیین شده دارد، اما با توجه به فرمول صریح آن، امکان آزمون فرضیه های دقیق تری را فراهم می کند. هر دو روش بسته به نوع مشکلی که سعی در حل آن دارید، نقاط قوت و ضعف خود را دارند!

نتیجه گیری: چه زمانی از تحلیل عاملی اکتشافی در پروژه های تحقیقاتی استفاده شود

در تحقیقات علوم اجتماعی، تحلیل عاملی اکتشافی (EFA) ابزار مفیدی برای شناسایی عوامل زمینه‌ای است که واریانس مشترک بین متغیرهای مشاهده‌شده را هدایت می‌کند. EFA به محققان کمک می کند تا روابط بین متغیرهای مختلف را بررسی کنند و چگونگی ارتباط آنها را در ترکیبات خطی تجزیه و تحلیل کنند.

یکی از مزایای اصلی EFA توانایی آن در شناسایی ساختارهای نهفته – مانند ویژگی های شخصیتی یا نگرش ها – است که مستقیماً قابل مشاهده نیستند اما ممکن است تأثیرات قابل توجهی بر رفتار داشته باشند. با استفاده از EFA، محققان می توانند این عوامل پنهان را کشف کنند و نقش آنها را در شکل دادن به نتایج مختلف بهتر درک کنند.

یکی دیگر از مزایای EFA انعطاف پذیری آن در مدیریت انواع مختلف داده ها است – چه پیوسته و چه دسته بندی. به عنوان مثال، هنگام کار با داده های طبقه بندی شده مانند پاسخ های نظرسنجی در مقیاس 1-5، می توان از تکنیک های متغیر ساختگی برای تبدیل آنها به مقادیر عددی معنی دار برای تجزیه و تحلیل بیشتر استفاده کرد.

با این حال، توجه به این نکته مهم است که در حالی که تحلیل عاملی اکتشافی می‌تواند بینش‌های ارزشمندی را در مورد مجموعه داده‌های پیچیده نشان دهد، اما باید تنها به عنوان یک ابزار اکتشافی مورد استفاده قرار گیرد و به دلیل عدم وجود مفروضات چارچوب نظری از پیش تعیین‌شده مانند CFA، صرفاً برای آزمایش فرضیه یا اعتبار مدل به آن تکیه نشود. دارد.

بنابراین چه زمانی باید از تحلیل عاملی اکتشافی استفاده کرد؟ اگر می‌خواهید الگوهایی را در میان متغیرهای مشاهده‌شده‌تان بدون هیچ تصور قبلی درباره روابط آنها کشف کنید یا قبل از ادامه روش‌های دقیق‌تر به شواهد اولیه نیاز دارید، تحلیل عاملی اکتشافی را امتحان کنید! فقط به یاد داشته باشید که در حالی که در ایجاد فرضیه عالی است. تجزیه و تحلیل عامل تاییدی به مدل های از پیش تعیین شده ای نیاز دارد که با توجه به فرمول صریح، امکان آزمون فرضیه های دقیق تر را فراهم می کند.

دیدگاه‌ خود را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *