Indhold
- Det svar, du får, afhænger af de spørgsmål, du stiller
- Tilfældige data giver faktorer
- Det er svært at beslutte, hvor mange faktorer der skal medtages
- Fortolkning af betydningen af faktorer er subjektiv
Faktoranalyse er en statistisk metode til forsøg på at finde, hvad der er kendt som latente variabler, når du har data om mange spørgsmål. Latente variabler er ting, der ikke kan måles direkte. For eksempel er de fleste aspekter af personlighed latent. Personlighedsforskere stiller ofte et udsnit af mennesker en masse spørgsmål, som de mener er relateret til personlighed, og foretager derefter faktoranalyse for at bestemme, hvilke latente faktorer der findes.
Det svar, du får, afhænger af de spørgsmål, du stiller
De faktorer, der vises, kan kun komme fra svarene på de spørgsmål, du stiller. Hvis du for eksempel ikke spørger om søvnvaner, vises der ikke nogen faktor, der er relateret til søvnvaner. På den anden side, hvis du kun spørger om søvnvaner, kan intet andet vises. Det er kompliceret at vælge et godt sæt spørgsmål, og forskellige forskere vælger forskellige sæt spørgsmål.
Tilfældige data giver faktorer
Hvis du genererer en masse tilfældige tal, kan en faktoranalyse stadig finde en tilsyneladende struktur i dataene. Det er vanskeligt at se, om de faktorer, der dukker op, afspejler dataene eller blot er en del af faktoranalysens styrke til at finde mønstre.
Det er svært at beslutte, hvor mange faktorer der skal medtages
En opgave for faktoranalytikeren er at beslutte, hvor mange faktorer der skal holdes. Der er forskellige metoder til at bestemme dette, og der er lidt enighed om, hvad der er bedst.
Fortolkning af betydningen af faktorer er subjektiv
Faktoranalyse kan fortælle dig, hvilke variabler i dit datasæt "går sammen" på måder, der ikke altid er indlysende. Men at fortolke, hvad disse sæt af variabler faktisk repræsenterer, er op til analytikeren, og fornuftige mennesker kan være uenige.