Factoranalyse: verschil tussen versies

[[Bestand:factor rotatie.jpg|right|thumb|350px|Links een factoroplossing die hoog laadt op beide factoren; Rechts de (oblique) geroteerde factoren, waarbij duidelijk wordt dat er twee factoren zijn]]

*Rotatie: Nadat factoren uit de correlatiematrix zijn geëxtraheerd is het mogelijk om de factoren te draaien met als doel de interpretatie van de factoren te vergemakkelijken. Factorrotatie verandert niets aan de oplossing, maar wijst combinaties van de oorspronkelijke factoren als nieuwe factoren aan. Vooral wanneer de factoren niet grafisch, maar in tabelvorm geïnterpreteerd worden, werkt rotatie vaak verhelderend. Draaiing van de matrix kan zo gedaan worden dat de correlatie tussen variabelen die in de oorspronkelijke matrix van factorladingen laag was, nog lager wordt, en correlatie tussen factorladingen die hoog waren, nog hoger wordt. Er zijn veel methoden om een factorrotatie uit te voeren, onderverdeeld in [[Orthogonaal|orthogonale]] en [[oblique]] rotaties; bij het eerste type worden de verschillende factoren strikt onafhankelijk van elkaar verondersteld, bij oblique methoden kunnen de factoren gecorreleerd zijn. Een aantal specifieke rotatiemethoden is opgenomen in de populaire statistische softwarepakketten zoals SPSS en SAS. Voorbeelden van rotatiemethoden zijn Varimax, Direct Oblimin, Quartimax, Equamax en Promax.

 

==Model==