Factoranalyse: verschil tussen versies

Bij het uitvoeren van een factoranalyse wordt op elk moment in het proces veel eigen interpretatie van de uitvoerder gevraagd. Twee verschillende personen kunnen daardoor met exact dezelfde dataset tot andere conclusies komen. Waar de ene persoon drie factoren meent te onderscheiden, kan een ander van mening zijn dat het in werkelijkheid om vijf factoren gaat. Om deze reden heeft factoranalyse in een aantal wetenschappelijke disciplines aan belang ingeboet.

 

 

* Communaliteiten: de communaliteit van een geobserveerde variabele geeft het deel van de variantie weer dat door de factor voorspeld wordt. Omdat een communaliteit een proportie van de totale variantie is, kan deze in theorie slechts waarden tussen de 0 en 1 aannemen. Als vuistregel wordt doorgaans gehanteerd dat een variabele pas goed op een factor laadt als deze een communaliteit heeft van meer dan 0.45. In situaties waarin te weinig data aanwezig is, de startwaarden verkeerd gekozen zijn, of het aantal geëxtraheerde factoren verkeerd is, kunnen in de praktijk variabelen met een communaliteiten die groter dan 1 is voorkomen. In een dergelijke situatie spreekt men van een Heywoodgeval. De gekozen factoroplossing moet in dat geval geïnterpreteerd worden als een problematische oplossing.