-
Mārketinga pētījumu faktoru analīze
Tāpēc, būtu nepieciešams pārliecināties, vai aizstājēj faktoru atrašana un atlasīšana vispār dotu kādu derīgu informāciju.
Kad visas iepriekš minētās darbības un soļi būs veikti, faktoru analīze var noslēgties ar pēdējo darbību – ar izstrādātā modeļa atbilstības noteikšanu. Pētot novēroto korelāciju, kas dota sākotnējā korelācijas matricā un atkārtoto korelāciju, kas iegūta no faktoru matricas, pētnieks atradīs atšķirības, kuras tiek dēvētas par starpību jeb atlikumu. Ja šādi starpību gadījumi ir daudz, tas liecina, ka izveidotā modeļa atbilstība ir slikta un iespējams jāatkārto tā izveide.
Protams, dzīvē veicot faktoru analīze ir iespējamas nobīdes no tikko teorijā aprakstīto soļu precīzas izpildes. Viss atkarīgs no tā, kas tiek pētīts un kam ir jāpievērš padziļināta uzmanība, savukārt, ko nav nepieciešams pārbaudīt tik rūpīgi, kā to nosaka faktoru analīzes shēma. Un, protams, nedrīkst aizmirst, ka šo analīzi nav tik grūti realizēt, ja tiek imantotas attiecīgās datorprogrammas – SPSS, SAS un MINITAB. Ar nepieciešamajām datorzināšanām faktoru analīzi ar šādu datorprogrammu palīdzību var veikt salīdzinoši ātri, uzreiz iegūstot vizuālus uzskates materiālus, jo diemžēl uz visiem zināmās MS Excel faktoru analīzi nav iespējams veikt.
…
Faktoru analīze ir procedūru klase jeb grupa, kas, pirmāmkārtām, tiek izmantota datu samazināšanai un apkopošanai. Tas liecina, ka tā ir piemērota priekš kvantitatīvu datu apstrādes, kvantitatīva pētījuma gadījumā. Šādos mārketinga pētījumu gaitā iegūst neskaitāmi daudz dažādu mainīgo, kuri vairums viens ar otru korelē ( ir saistīti viens ar otru), tāpēc šos lielumus vajag pārvērst līdz viegli realizējam līmenim. Attiecības starp daudzajiem, savstarpēji saistītajiem mainīgajiem tiek pārbaudītas un pasniegtas kā faktori. Lai arī citās analīzēs, kā, piemēram, diskriminanta analīzē vai daudzfaktoru regresijā, viens mainīgais tiek nosaukts par nemainīgo jeb neatkarīgo mainīgo, savukārt visi pārējie mainīgie bija atkarīgi no šī nemainīgā faktora izmaiņām, tad faktoru analīze atšķiras ar to, ka tiek novērota savstarpējo faktoru atkarība bez kāda nemainīgā faktora ietekmes. Tātad faktoru analīze ir savstarpējās atkarības tehnika, ar kuru tiek pārbaudītas savstarpēji atkarīgu faktoru attiecības. Faktoru analīze vairāk ir izprotama, ja ir izpratne par vairākiem statistiskajiem lielumiem – korelācijas un faktoru matricu, faktoru biežumu jeb procentuālumu, īpašvērtību, pārpalikumiem, nobiru lauciņu un citiem. Kā jebkurai citai analīzei, arī šai ir jāievēro secīgu soļu izpilde, lai to realizētu. Analīzes pirmais solis nosaka, ka ir nepieciešams definēt problēmu. Problēmas definēšana iekļauj sevī vairākus uzdevumus, pirmkārt – jābūt identificētiem faktoru analīzes objektiem. Mainīgajiem, kas arī būs vieni no faktoru analīzes objektiem, ir jābūt balstītai uz iepriekšējiem pētījumiem, teorijas vai pētnieka vērtējuma. Ir svarīgi, lai šie te mainīgie tiktu sakārtoti vienmērīgā intervālu vai koeficientu skalā. Pētījumam ir svarīgi, lai izmantojot faktoru analīzi, iegūtie piemēri jeb respondentu atbildes būtu vismaz 4 – 5 reizes vairāk nekā paši mainīgie. Nākošais faktoru analīzes solis nosaka, ka nepieciešams konstruēt korelācijas matricu.
