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Die Faktorenanalyse, auch bekannt als Dimensionsreduktion, ist eine statistische Methode zur Reduktion von Daten mit größerem Umfang auf einen kleineren Datensatz. Wie der Name schon sagt, reduziert die Faktorenanalyse im Grunde die Dimensionen Ihrer Daten und zerlegt sie in weniger Variablen. Dieser kleine Datensatz ist nun überschaubarer und leichter zu verstehen.
Die Faktorenanalyse findet ein sich wiederholendes Muster in einem Datensatz und beobachtet die gemeinsamen Merkmale in den Mustern. Der „Faktor“ bezieht sich also auf beobachtete Variablen, die ähnliche Reaktionsmuster aufweisen. Es gibt zwei Haupttypen der Faktorenanalyse:
Erstellen Sie einen umsetzbaren Prozess zur Sammlung von Feedback.
Bei der Faktorenanalyse werden sowohl eindeutige als auch gemeinsame Varianzen der Variablen gemessen. Um sich jedoch auf eine Variable zu konzentrieren, betrachten wir nur die Variablen, die ihre Varianzen mit den anderen Variablen teilen, und nicht die einzelnen Variablen. Dies wird dann dazu verwendet, verschiedene Muster in den Variablen zu erkennen und sie entsprechend zu gruppieren.
Bei der Faktorenanalyse wird im Grunde eine neue Skala erstellt, indem die einzigartigen Variablen oder die Variablen, die ihre Varianzen nicht mit anderen Variablen teilen, eliminiert werden. Neben ihren zahlreichen Anwendungen wird die Faktorenanalyse häufig von Umfrageforschern verwendet, wenn sie wissen wollen, ob sie die Antworten auf ihre Fragen in kürzere Antworten vereinfachen können.
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Die Faktorenanalyse hilft Ihnen bei der Verdichtung von Variablen und der Aufdeckung von Antwort Clustern. Schauen wir uns an einem Beispielszenario an, wie sie tatsächlich funktioniert:
Sie beschließen, einige Fragen wie die folgenden zu stellen, die sich auf einen ähnlichen Bereich der Kundenzufriedenheit beziehen.
Um die gesamte Leistung des Unternehmens zu bewerten, wäre es praktisch, wenn Sie nur eine Variable hätten, die die Kundenerfahrung Bewertung darstellt. Dies kann auf zwei Arten geschehen:
Die PCA-Technik ist im Allgemeinen effektiver als die Durchschnittsmethode, da sie die Gewichtung der Variablen zusammen mit den Berechnungen berechnet.
Es könnte der Fall eintreten, dass Sie dem Kunden mehrere Fragen stellen möchten, aber nicht genau wissen, welche Antworten zusammen gruppiert werden können und welche völlig unterschiedlich bleiben. Beispiel: Kaufbarrieren der Zielkunden. Die Gründe dafür könnten sein:
Die Faktorenanalyse hilft Ihnen, diese Antworten zu gruppieren:
Wir haben drei Bezeichnungen für die Gruppen und dementsprechend verwendet die Faktorenanalyse Heatmaps, um die Faktoren klar zu gruppieren und uns zu sagen, was die Antworten beeinflusst und was sie implizieren.
Das Clustern der obigen Informationen mit ihren drei Komponenten zeigt uns die Kundentrends, die bei den Kosten oder der Organisation hoch sind, aber nicht bei beiden.
Wir haben drei Bezeichnungen für die Gruppen und dementsprechend verwendet die Faktorenanalyse Heatmaps, um die Faktoren klar zu gruppieren und uns zu sagen, was die Antworten beeinflusst und was sie implizieren.
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Nach all den Wundern, die die Faktorenanalyse vollbringt, braucht man eine gute Beobachtungsgabe, um herauszufinden, welche Fragen eine Faktorenanalyse benötigen und welche nicht. Um es Ihnen leichter zu machen, werden wir uns in diesem Abschnitt einige Beispielfragen ansehen, bei denen die Faktorenanalyse gut passen kann:
Bei diesen Fragen handelt es sich um „Zustimmen – Ablehnen“-Fragen, die Aufschluss über die Meinung der Kunden geben.
Beispiel:
Diese „Zustimmen – Ablehnen“-Fragen bringen das Verhalten der Kunden ans Licht.
Beispiel:
Mit diesen Fragen wird die Einstellung der Kunden in der Form „stimme zu – stimme nicht zu“ gemessen.
Beispiel:
Diese „Zustimmen – Ablehnen“-Fragen sagen Ihnen, was der Kunde normalerweise tut.
Beispiel:
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Bei einer einfachen Zufallsstichprobe hat jeder in der Zielpopulation die gleiche und bekannte Wahrscheinlichkeit, als Befragter in die Stichprobengruppe aufgenommen zu werden.
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