Factoranalyse is een statistische methode voor het proberen te vinden wat bekend staat als latente variabelen wanneer u gegevens over een groot aantal vragen hebt. Latente variabelen zijn dingen die niet direct kunnen worden gemeten. De meeste aspecten van de persoonlijkheid zijn bijvoorbeeld latent. Persoonlijkheidsonderzoekers stellen vaak een steekproef van mensen een heleboel vragen waarvan zij denken dat ze verband houden met persoonlijkheid, en doen vervolgens factoranalyse om te bepalen welke latente factoren bestaan.

Het antwoord dat u krijgt hangt af van de vragen die u stelt

De factoren die verschijnen, kunnen alleen komen van de antwoorden op de vragen die u stelt. Als u bijvoorbeeld niet naar slaapgewoonten vraagt, zal er geen enkele factor met betrekking tot slaapgewoonten verschijnen. Aan de andere kant, als je alleen maar vraagt ​​naar slaapgewoonten, kan er niets anders verschijnen. Het selecteren van een goede set vragen is ingewikkeld en verschillende onderzoekers kiezen verschillende sets vragen.

Willekeurige gegevens geven factoren

Als u veel willekeurige getallen genereert, kan een factoranalyse nog steeds voorkomen schijnbare structuur in de gegevens. Het is moeilijk te zeggen of de factoren die naar voren komen, de gegevens weergeven of gewoon deel uitmaken van de kracht van factoranalyse om patronen te vinden.

Het is moeilijk om te beslissen hoeveel factoren er moeten worden opgenomen

taak van de factoranalist bepaalt hoeveel factoren behouden moeten blijven. Er zijn verschillende methoden om dit te bepalen, en er is weinig overeenstemming over wat het beste is.

Interpretatie van de betekenis van de factoren is subjectief

Factoranalyse kan u vertellen welke variabelen in uw dataset "samen gaan" op manieren die niet altijd voor de hand liggen. Maar het interpreteren van wat die sets van variabelen eigenlijk vertegenwoordigen, is aan de analist, en redelijke mensen kunnen het niet eens zijn.