تحلیل آماری عاملی چیست؟

تا به حال به این فکر کرده‌اید که آمارشناسانی که با متغیرهای بسیار سروکله می‌زنند؛ چگونه می‌توانند از دل تمامی این متغیرهای گوناگون و گسترده، اطلاعاتی باورنکردنی و حیرت‌آور و در عین حال دقیق به دست آورند؟ اصلا راهی برای ساده کردن و آسان نمودنِ طبقه‌بندی متغیرهای آماری وجود دارد؟ پاسخ مثبت است و این راه، تحلیل عاملی (Factor Analysis) نام دارد.

تحلیل عاملی چیست؟

وقتی می‌گوییم تحلیل عاملی برای تمامی آمارشناسان مانند آچار فرانسه می‌ماند؛ در گفتن این امر اغراق نکرده‌ایم. اما تحلیل عاملی چیست؟

تحلیل عاملی به زبان ساده، یکی از پرکاربردترین تکنیک‌های آماری چندمتغیره است که آماریست‌ها با کمک آن می‌توانند تعداد زیادی از متغیرهای وابسته به هم را خلاصه نمایند. نکته‌ی کلیدی که در این مورد وجود دارد این است که همبستگی و ارتباط درونی میان متغیرها، با کمک این تکنیک آماری به خوبی شناسایی می‌شود. در نهایت، متغیرها بر اساس این همبستگی‌ها، در گروه‌های کوچکتری به نام «عامل» (Factor) دسته‌بندی می‌شوند که تحلیل آن‌ها بسیار ساده‌تر است.

معمولا این تکنیک آماری را روشی وابسته می‌شمارند، زیرا در این تکنیک، تمامی متغیرها به طور همزمان مورد بحث و بررسی قرار می‌گیرند و آماریست می‌بایست به آن‌ها اشراف کامل داشته باشد.

انواع اصلی: تحلیل عاملی اکتشافی و تاییدی

درک تفاوت تحلیل عاملی اکتشافی و تاییدی برای هر پژوهشگری ضروری است. اگرچه هر دو (یعنی تحلیل عاملی اکتشافی و تاییدی) هدفشان بررسی ساختار زیربنایی متغیرهاست، اما رویکرد و زمان استفاده از آن‌ها متفاوت است.

۱. تحلیل عاملی اکتشافی (EFA)

تحلیل عاملی اکتشافی (Exploratory Factor Analysis) زمانی استفاده می‌شود که محقق پیش‌فرض مشخصی درباره‌ی ساختار متغیرها و نحوه گروه‌بندی آن‌ها ندارد و به دنبال کشف الگوهای پنهان است. کاربرد تحلیل عاملی اکتشافی معمولاً در مراحل اولیه ساخت یک پرسشنامه یا در نظریه‌پردازی است؛ جایی که می‌خواهیم بدانیم کدام متغیرها (سوالات) با هم همبستگی دارند و چند «عامل» اصلی در داده‌های ما پنهان شده است.

۲. تحلیل عاملی تاییدی (CFA)

در مقابل، تحلیل عاملی تاییدی (Confirmatory Factor Analysis) زمانی به کار می‌رود که محقق بر اساس یک نظریه یا پژوهش قبلی، یک مدل یا ساختار از پیش تعیین‌شده در ذهن دارد. در اینجا هدف، تأیید این موضوع است که آیا داده‌های جمع‌آوری‌شده با آن مدل نظری مطابقت دارند یا خیر.

تحلیل عاملی تاییدی و اکتشافی اغلب مکمل یکدیگرند؛ یک محقق ممکن است ابتدا با EFA یک ساختار را کشف کند و سپس در پژوهشی دیگر با CFA آن ساختار را در جامعه‌ای متفاوت بیازماید.

جدول زیر تفاوت‌های کلیدی این دو رویکرد را نشان می‌دهد:

بار عاملی چیست؟

یکی از مفاهیم کلیدی که در هر دو نوع تحلیل با آن مواجه می‌شوید، این است که «بار عاملی چیست» (Factor Loading).

بار عاملی عددی است (معمولاً بین ۱- تا ۱+) که میزان همبستگی هر متغیر (مثلاً هر سوال پرسشنامه) را با یک «عامل» پنهان نشان می‌دهد. به زبان ساده‌تر، نشان می‌دهد که آن متغیر چقدر نماینده خوبی برای آن عامل است. هرچه بار عاملی یک متغیر بر روی یک عامل بیشتر باشد (مثلاً بالای ۰.۵)، یعنی آن متغیر به شدت با آن عامل در ارتباط است.

کاربرد گسترده تحلیل عاملی در علوم مختلف

از تحقیقات و پژوهش‌های ریاضی گرفته، تا شیمی، قانون و دادگستری، صنعت و... همگی تا حدودی از این تکنیک آماری بهره‌وری می‌نمایند. سایر علومی هم که به طور مستقیم از تحلیل عاملی استفاده می‌کنند، شامل روانشناسی (برای ساخت و اعتبارسنجی تست‌های شخصیت)، جامعه شناسی، علوم مدیریتی (برای شناسایی عوامل رضایت شغلی)، علوم اقتصادی و پزشکی می‌شود.

خدمات تحلیل آماری عاملی در ایران تایپیست

حال که متوجه شدیم این شاخه‌ی آماری می‌تواند تا چه حد مورد استفاده‌ی محققان باشد؛ نیاز به یک موسسه‌ی آماری جامع و کامل برای کمک به محققانی که به خدمات فوری در زمینه تحلیل آماری داده ها احتیاج دارند؛ مهم‌تر و حیاتی‌تر به نظر می‌رسد.

محققان و دانش‌پژوهان، زمان زیادی از گوهر عمر خود را برای کسب داده‌ها و اطلاعات لازم در جهت پیشروی آزمایشات یا تحقیقات خود صرف می‌کنند. اما تصور کنید که یک اشتباه آماری در اجرای تحلیل عاملی اکتشافی یا تاییدی، ممکن است چه ضربه‌ی سختی به بدنه‌ی تحقیقات آن‌ها وارد کند و تمام نتایج را زیر سوال ببرد.

بدیهی‌ست که دانش‌پژوهان به دنبال موسساتی می‌گردند که خدمات ارزنده‌ای در زمینه‌ی تحلیل عاملی ارائه دهند. ایران تایپیست یکی از شرکت‌های برجسته‌ی آماری در این زمینه است که با تیمی از آماریست‌های متخصص، آماده انجام دقیق و سریع تحلیل‌های شماست.