background image

Techniki analizy czynnikowej 

Dr hab. inż. Jadwiga Stobiecka 

Katedra Analizy Rynku i Badań Marketingowych  

Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie 

stobiecj@uek.krakow.pl

 

background image

Zastosowanie 

• Redukcja liczby zmiennych 

 

• Wykrycie struktury i ogólnych 

prawidłowości w związkach pomiędzy 
zmiennymi 
 

• Weryfikacja wykrytych prawidłowości i 

powiązań 
 

• Opis i klasyfikacja badanych obiektów w 

nowych przestrzeniach zdefiniowanych 
przez nowe zmienne (czynniki) 

background image

Podręcznik 

pomocy 

background image

Jak to wygląda? 

background image

Co znaczą wyniki? 

background image

Podstawowe pojęcia 

• Ładunki czynnikowe

 (factor loadings

) wyrażają stopień 

nasycenia zmiennej danym czynnikiem. Dla 
nieskorelowanych czynników stanowią one współczynniki 
korelacji danej zmienwej pierwotnej z poszczególnymi 
czynnikami.  

 

• Wartości własne

 (eigenvalues

– otrzymuje się je przez 

podniesienie do kwadratu i zsumowanie ładunków kolejnych 
czynników w poszczególnych zmiennych. 
 

• Zasoby zmienności wspólnej

 (communality) = suma 

kwadratów ładunków czynnikowych w danym wierszu 
(wielorakie R^2). 

 

background image

Metoda wyodrębniania czynników

  

Składowe główne

 –W procedurze przyjmujemy, że zasoby 

zmienności wspólnej, znajdujące się na przekątnej macierzy 

korelacji, równe są 1 (zakłada się ortogonalność głównych 

składowych. 

Czynniki główne – zasoby zmienności wspólnej

 = wielorakie 

R2. Zasoby zmienności wspólnej są szacowane jako 

współczynniki determinacji cząstkowej danej zmiennej 

wejściowej z pozostałymi zmiennymi. 

Czynniki główne – czynniki największej wiarygodności

. W 

metodzie tej zakładamy z góry liczbę czynników jaką 

wykorzystany w analizie (musimy ją wpisać w pole: Maksymalna 

liczba czynników). Aby nie nakładać innych ograniczeń na liczbę 

czynników, wpisujemy w pole: Minimalna wartość własna 

wartość 0.  

Czynniki główne – iterowane zasoby zmienności wspólnej

 

(MINERS).

 Dokonane wybory akceptujemy klawiszem OK

  

background image

Metoda wyodrębniania czynników (c.d.) 

Czynniki główne – czynniki największej wiarygodności

W metodzie tej zakładamy z góry liczbę czynników jaką 

wykorzystany w analizie, musimy ją wpisać w pole Maksymalna 
liczba 
czynników.  

Aby nie nakładać innych ograniczeń na liczbę czynników 
wpisujemy w pole Minimalna wartość własna wartość 0.  

Mamy też możliwość weryfikacji hipotezy przy jakiej liczbie 

czynników zaproponowany przez nas model analizy czynnikowej 

wystarczająco dokładnie odtwarza współczynniki korelacji 

między zmiennymi wejściowymi.  

Wyniki weryfikacji uzyskujemy w tablicy Dobroć dopasowania 

klikając na karcie Wyjaśniana wariancja klawisz Test dobroci 
dopasowania
.  
 

background image

Metoda wyodrębniania czynników (c.d.) 

• Czynniki główne – metoda centroidalna

. Wybierając 

metodę centroidalną w polu Maksymalna liczba iteracji 

wpisujemy liczbę iteracji, w których szacujemy zasoby 

zmienności wspólnej zmiennych wejściowych. Szacunek 

możemy zakończyć w momencie, gdy nie osiągniemy 

podanej liczby iteracji, a uzyskamy w danej iteracji zmianę 

zasobów zmienności wspólnej, w stosunku do poprzedniej 

iteracji, mniejszą niż wartość podana w polu Minimalna 

zmiana w zasobach zmienności wspólnej
 

• Czynniki główne – metoda osi głównych

 

– w przypadku tej 

metody musimy przyjąć dodatkowe założenia, podobnie jak w 

metodzie centroidalnej. Przyjęte ustawienia umożliwiają 

uzyskanie maksymalnej liczby czynników celem poddania ich 
dalszej analizie.

  

 

background image

Wartości własne 

Wartość 

własna 

% ogółu 

wariancji 

Skumulowana 

 wartość własna 

Skumulowany  

% 

1 

4,805029 

40,04191 

4,805029 

40,04191 

2 

0,816228 

6,80190 

5,621257 

46,84381 

3 

0,540036 

4,50030 

6,161292 

51,34410 

Wykres wartości własnych

1

2

3

Liczba wartości własnych

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

3,0

3,5

4,0

4,5

5,0

5,5

W

a

rt

.

Wartości własne (eigenvalues) – 
otrzymuje się je przez podniesie-
nie do kwadratu i zsumowanie 
ładunków kolejnych czynników w 
poszczególnych zmiennych. 

background image

Zasób zmienności wspólnej 

Od –  

Czynnika 1 

Od –  

Czynnikia2 

Od –  

Czynnika 3 

Wielokr. 

 - R-kwadr. 

CENA 

0,093185 

0,176915 

0,215176 

0,260144 

ESTETYKA 

0,475359 

0,551815 

0,577908 

0,523404 

OSTROŚĆ OBRAZU 

0,662472 

0,824764 

0,878872 

0,788318 

KOLORYSTYKA 

0,616471 

0,710955 

0,854645 

0,781812 

BARWA GŁOSU 

0,646039 

0,648037 

0,667178 

0,704652 

OBSŁUGA 

0,278832 

0,281227 

0,285673 

0,387223 

NIEZAWODNOŚĆ 

0,176683 

0,345307 

0,401999 

0,419348 

PARAMETRY TECHN. 

0,162925 

0,222757 

0,228691 

0,306370 

NOWOCZESNOŚĆ 

0,447542 

0,482106 

0,495117 

0,566630 

JAKOŚĆ 

0,435026 

0,491935 

0,506243 

0,539419 

SERWIS 

0,157993 

0,163175 

0,317536 

0,207845 

MARKA 

0,652501 

0,722265 

0,732254 

0,645618 

W trzech pierwszych kolumnach tablicy znajdują się odsetki wariancji wspólnej poszczególnych 
zmiennych wejściowych wyjaśnianej przez pierwszy (pierwsza kolumna), dwa pierwsze czynniki 
(druga kolumna), trzy pierwsze czynniki (trzecia kolumna). Przykładowo trzy pierwsze czynniki 
wyjaśniają ponad 85,5% wariancji wspólnej zmiennej kolorystyka ekranu telewizora. W ostatniej 
kolumnie  mamy  wartości  współczynnika  determinacji  wielorakiej  zmiennych  wejściowych  z 
trzema pierwszymi czynnikami. 

background image

Wartościami ładunków czynnikowych przed rotacją

  

Czynnik - 1 

Czynnik - 2 

Czynnik - 3 

CENA 

0,305262 

0,289361 

0,195604 

ESTETYKA 

0,689463 

0,276506 

0,161535 

OSTROŚĆ OBRAZU 

0,813924 

0,402855 

-0,232612 

KOLORYSTYKA 

0,785157 

0,307382 

-0,379065 

BARWA GŁOSU 

0,803766 

0,044697 

-0,138351 

OBSŁUGA 

0,528046 

-0,048941 

0,066675 

NIEZAWODNOŚĆ 

0,420337 

-0,410638 

-0,238102 

PARAMETRY TECHN. 

0,403639 

-0,244606 

0,077031 

NOWOCZESNOŚĆ 

0,668986 

-0,185914 

0,114063 

JAKOŚĆ 

0,659565 

-0,238555 

-0,119616 

SERWIS 

0,397484 

0,071982 

0,392889 

MARKA 

0,807775 

-0,264128 

0,099948 

War.wyj. 

4,805029 

0,816228 

0,540036 

Udział 

0,400419 

0,068019 

0,045003 

Otrzymane ładunki czynnikowe są jednocześnie współczynnikami korelacji pomiędzy zmiennymi wejściowymi  
i czynnikami. Ich kwadraty (współczynniki determinacji) mówią nam jaka część wariancji wspólnej zmiennych 
wejściowych została wyjaśniona przez kolejne czynniki. Zmienne dla których wartości tych współczynników 
determinacji przekraczają 0,5 są wykorzystywane do interpretacji czynników.  

Uzyskana struktura 
ładunków czynników 
nie pozwala na 
interpretację drugiego i 
trzeciego czynnika. 
Sugeruje to zastosowa-
nie rotacji osi 
czynnikowych w celu 
uzyskania prostej 
struktury ładunków 
czynnikowych, co 
powinno w efekcie 
ułatwić interpretację 
samych czynników.  

background image

Wartościami ładunków czynnikowych po rotacji 

Varimax 
znormalizowanej 

Czynnik - 1 

Czynnik - 2 

Czynnik - 3 

CENA 

-0,019990 

0,235896 

0,398911 

ESTETYKA 

0,248325 

0,475526 

0,538626 

OSTROŚĆ 
OBRAZU
 

0,257494 

0,844855 

0,314308 

KOLORYSTYKA 

0,316303 

0,856052 

0,147552 

BARWA GŁOSU 

0,511576 

0,580308 

0,262126 

OBSŁUGA 

0,386325 

0,247164 

0,274473 

NIEZAWODNOŚĆ 

0,597564 

0,148740 

-0,150975 

PARAMETRY 
TECHN.
 

0,447641 

0,055494 

0,158836 

NOWOCZESNOŚĆ 

0,579844 

0,225403 

0,328771 

JAKOŚĆ 

0,624172 

0,321993 

0,113897 

SERWIS 

0,193105 

0,054323 

0,526589 

MARKA 

0,731410 

0,270852 

0,352041 

War.wyj. 

2,494898 

2,382226 

1,284168 

Udział 

0,207908 

0,198519 

0,107014 

Możliwe rotacje czynników: 
 

Varimax surowa,  
 
Varimax znormalizowana,  
 
Biquartimax surowa,  
 
Biquartimax znormalizowana,  
 
Quartimax surowa
 
Quartimax znormalizowana,  
 
Equamax surowa,  
 
Equamax znormalizowana.  

background image

Wykres konfiguracji punktów reprezentujących zmienne w 

układzie dwóch pierwszych osi czynnikowych

  

Ładunki czyn., czynnik  1 wz. czynn. 2

Rotacja: Varimax znormalizo

Wyodrębn. : Czynniki główne (centroid.)

OC_CENA

OC_EST

OC_OST RO

OC_KOLOR

OC_GŁOS

OC_OBSŁU

OC_NIEZA

OC_P_T

OC_NOWOC

OC_JAK

OC_SERW

OC_MARKA

-0,1

0,0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

Czynn. 1

0,0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

C

z

y

n

n

2

OC_CENA

OC_EST

OC_OST RO

OC_KOLOR

OC_GŁOS

OC_OBSŁU

OC_NIEZA

OC_P_T

OC_NOWOC

OC_JAK

OC_SERW

OC_MARKA

background image

Liczba czynników – przyjmowana arbitralnie 

• Wartość własna >1 
• Metoda procentu wariancji wyjaśnianej

 

przez 

czynniki wspólne (badacz z góry przyjmuje procent 

wariancji wyjaśnianej przez czynniki, przy czym ostatni 

tłumaczy co najmniej 5% wariancji) 

• Metoda testu osypiska

 

(należy znaleźć punkt 

załamania krzywej, od którego rozpoczyna się 
rumowisko) 

• Metoda najsłabszej dolnej granicy

 (WLB) zwana 

też regułę Kaisera-Guttmana 

• Metoda najsilniejszej dolnej granicy

 (SLB) 

 
 

background image

Analiza hierarchiczna 

1 

2 

3 

1  1,000000 

0,742638 

0,619549 

2  0,742638 

1,000000 

0,728444 

3  0,619549 

0,728444 

1,000000 

Skupien. 

 - 1 

Skupien.  

- 2 

Skupien.  

- 3 

W1 

-0,83297 

-0,87488 

-0,820995 

P1 

0,553319  0,000000 

0,000000 

P2 

0,000000  0,484344 

0,000000 

P3 

0,000000 

0,000000 

0,570935 

Wtórne - 

1 

Pierw. - 

1 

Pierw. - 

2 

Pierw. - 

3 

CENA 

0,33194 

-0,15087 

0,09379 

0,27097 

ESTETYKA 

0,68548 

-0,02295 

0,18091 

0,27346 

OSTROŚĆ OBRAZU 

0,794019 

-0,06487 

0,49416 

-0,00065 

KOLORYSTYKA 

0,74657 

0,01113 

0,52392 

-0,15058 

BARWA GŁOSU 

0,744715 

0,21394 

0,25687 

-0,02876 

OBSŁUGA 

0,488586 

0,19457 

0,03904 

0,08702 

NIEZAWODNOŚĆ 

0,32469 

0,46900 

0,00912 

-0,27664 

PARAMETRY 
TECHN.
 

0,348744 

0,31338 

-0,09003 

0,02754 

NOWOCZESNOŚĆ 

0,605026 

0,34419 

-0,03022 

0,09838 

JAKOŚĆ 

0,575862 

0,39653 

0,07480 

-0,10862 

SERWIS 

0,401716 

0,04021 

-0,11127 

0,37705 

MARKA 

0,72330 

0,44948 

-0,03500 

0,07640 

background image

Dziękuję za uwagę