Analisis Faktor

Apa itu Analisis Faktor?

Analisis faktor digunakan dalam data besar karena data dari sejumlah besar variabel dapat diringkas menjadi sejumlah kecil variabel. Karena alasan yang sama, ini juga sering disebut sebagai “pengurangan dimensi”. Dimensi data seperti itu dapat diciutkan menjadi satu atau lebih variabel super tergantung pada kebutuhan.

Anda bebas menggunakan gambar ini di situs web Anda, templat, dll., Harap berikan kami tautan atribusiBagaimana Memberikan Atribusi? Tautan Artikel menjadi Hyperlink
Misalnya: Sumber: Analisis Faktor (wallstreetmojo.com)

Struktur tersembunyi dari sekelompok variabel dapat diungkap dengan menggunakan analisis faktor. Ini membawa jumlah variabel dalam ruang atribut ke tingkat yang lebih mudah dikelola, menjadikannya metode yang tidak bergantung pada variabel lain. Analisis Komponen Utama adalah pendekatan analisis faktor yang paling sering digunakan.

Takeaway kunci

Analisis faktor sebagai metode dapat digunakan untuk mengurangi jumlah variabel yang berisi data dari jumlah variabel yang besar menjadi jumlah variabel yang lebih mudah dikelola.
Karena analisis faktor membantu mengurangi variabel untuk dikerjakan, beberapa orang menyebutnya “pengurangan dimensi”, yang berarti mengurangi ukuran apa pun.
Ini dapat digunakan di berbagai bidang seperti penambangan data, pembelajaran mesin, pemasaran, dll. Ini memiliki penerapan yang berguna di mana pun data perlu dikurangi untuk operasi lebih lanjut.
Dua jenis analisis faktor, yaitu analisis komponen prinsip, dan analisis faktor umum, banyak digunakan oleh para peneliti.

Analisis Faktor Dijelaskan

Analisis faktor banyak digunakan dalam studi tentang segmentasi. Ini digunakan untuk mensegmentasi pelanggan atau klien secara langsung, atau bisa berfungsi sebagai langkah perantara sebelum KMeans untuk meminimalkan jumlah variabel dan menyiapkannya untuk segmentasi.

Setelah menyederhanakan situasi dengan meminimalkan jumlah variabel, analisis faktor dapat membantu. Jumlah variabel yang sangat banyak dapat dikelola saat melakukan studi panjang yang menyertakan porsi signifikan dari pertanyaan skala Matrix Likert. Analis dapat lebih fokus dan memahami hasil dengan menyederhanakan data menggunakan analisis faktor.

Saat meneliti kepuasan pelanggan terkait dengan suatu produk, peneliti biasanya akan menggunakan survei untuk mengajukan sejumlah pertanyaan terkait produk yang dimaksud. Pertanyaan-pertanyaan ini akan mencakup berbagai topik yang berkaitan dengan produk tersebut, seperti fitur-fiturnya, seberapa mudah dibeli, bagaimana cara menggunakannya, harganya, seberapa menarik tampilannya, dan sebagainya. Secara teratur, mereka dikuantifikasi menggunakan skala numerik. Di sisi lain, seorang peneliti sedang mencari “faktor” atau karakteristik yang sudah ada yang berkontribusi terhadap kebahagiaan konsumen secara keseluruhan. Sebagian besar adalah reaksi mental atau emosional terhadap produk, dan tidak dapat dinilai secara langsung. Dalam analisis faktor, variabel dari survei digunakan untuk menurunkan faktor secara tidak langsung.

Jenis

Saat melakukan analisis faktor pada kumpulan data, berbagai jenis, termasuk yang berikut ini dapat digunakan:

#1 – Analisis Komponen Utama

Ini adalah metodologi yang paling sering digunakan oleh para peneliti. Selain itu, dibutuhkan faktor dengan varian tertinggi dan menempatkannya pada faktor pertama. Setelah itu dikeluarkan variasi yang dapat dipertanggung jawabkan oleh komponen pertama kemudian diisolasi faktor kedua. Selain itu, ini berlanjut hingga pertimbangan terakhir.

#2 – Analisis Faktor Umum

Dalam hal popularitas di kalangan peneliti, metode ini menempati urutan kedua. Selain itu, memisahkan unsur-unsur yang berkontribusi terhadap variasi yang paling umum. Metode yang digunakan dalam SEM ini tidak memperhitungkan interpretasi semua variabel.

#3 – Analisis Faktor Gambar

Untuk menghasilkan prediksi faktor yang akurat dalam pemfaktoran citra, digunakan pendekatan regresi OLS dan didasarkan pada matriks korelasi sebagai landasannya. Analisis citra adalah metode analisis faktor khas yang digunakan untuk menentukan variabilitas sekelompok variabel.

#4 – Pendekatan Kemungkinan Maksimum

Selain itu, ini beroperasi pada matriks korelasi, tetapi menggunakan teknik kemungkinan maksimum. Estimasi kemungkinan maksimum, adalah teknik yang digunakan dalam statistik untuk memperkirakan parameter distribusi probabilitas yang diasumsikan berdasarkan data pengamatan tertentu. Ini dicapai dengan mengoptimalkan fungsi kemungkinan sedemikian rupa sehingga, menurut model statistik yang diasumsikan, data yang diamati memiliki probabilitas tertinggi.

Aplikasi

Analisis faktor memiliki penerapannya di banyak bidang. Berikut adalah beberapa contoh aplikasinya.

#1 – Pemasaran

Pemasaran mempromosikan produk, layanan, dan merek. Teknik statistik ini dapat membantu analisis faktor pemasaran. Bisnis menggunakan analisis ini untuk membangun hubungan antara aspek kampanye pemasaran untuk meningkatkan kinerja jangka panjang mereka. Ini juga menghubungkan kepuasan pelanggan dengan umpan balik pasca-kampanye untuk mengukur kemanjuran kampanye dan dampak audiens. Dengan demikian, analisis faktor dapat meningkatkan input pemasaran dan kebahagiaan konsumen, meningkatkan penjualan.

#2 – Penambangan Data

Analisis Faktor dapat menyaingi kecerdasan buatan dalam penambangan data. FA menyederhanakan penambangan data dengan memfilter variabel yang ditautkan. Ilmuwan data telah lama berjuang untuk mengungkap tautan dan mengkorelasikan variabel. Strategi statistik ini telah meningkatkan penambangan data.

#3 – Pembelajaran Mesin

Penambangan data dan pembelajaran mesin berjalan bersama. Analisis Faktor mungkin menjadi alat Pembelajaran Mesin karena hal ini. Algoritme pembelajaran mesin menggunakan Analisis Faktor untuk meminimalkan jumlah variabel dalam kumpulan data untuk mendapatkan kumpulan faktor yang dapat diamati yang lebih akurat dan lebih baik. Mereka terlatih dengan baik dengan data masif untuk memberi ruang bagi aplikasi tambahan. Ini adalah teknik pembelajaran mesin tanpa pengawasan yang populer untuk pengurangan dimensi. Pembelajaran mesin dan Analisis Faktor dapat menciptakan metode penambangan data dan mempercepat penyelidikan data.

Contoh

Sebuah postingan yang ditulis oleh ‘Seeking Alpha’ menunjukkan bagaimana analisis faktor dapat digunakan untuk menentukan waktu yang tepat untuk berinvestasi. Mereka telah melakukan analisis faktor untuk ETF Hasil Dividen Tinggi Vanguard.

Mereka mengatakan bahwa analisis faktor adalah metode simulasi yang digunakan untuk menentukan apa yang membuat aset tergerak. Misalnya, ketika investor terutama memasukkan uang mereka ke dalam sekuritas pertumbuhan, obligasi nilai, ekuitas momentum, dan seterusnya, apakah kinerja aset mengungguli atau di bawah kategori sekuritas masing-masing?

Mereka menyimpulkan analisis faktor bahwa ETF kemungkinan besar cocok untuk kapitalisasi besar, nilai, dan lingkungan investasi berkualitas, yang sejalan dengan selera pasar saat ini. Selain itu, ETF adalah taruhan terhadap momentum, yang bisa menjadi perkembangan positif mengingat aset momentum kini berkinerja lebih buruk daripada kategori pasar lainnya.

Keuntungan dan kerugian

Berikut ini adalah beberapa keuntungan dari analisis faktor:

Dimungkinkan untuk menggunakan kualitas objektif dan subjektif.
Ini dapat digunakan untuk menentukan dimensi atau batasan tersembunyi, yang mungkin atau mungkin tidak terlihat melalui analisis langsung.
Ini relatif mudah dilakukan, dan pada saat yang sama, tidak memerlukan banyak biaya dan memberikan hasil yang dapat diandalkan.
Proses penamaan dimensi dan penerapannya terserah interpretasi.

Berikut ini adalah beberapa kelemahan dari analisis faktor:

Kapasitas peneliti untuk menghasilkan daftar karakteristik produk yang komprehensif dan akurat menentukan kegunaannya. Nilai teknik akan diturunkan secara proporsional jika karakteristik penting diabaikan.
Mungkin sulit untuk memberi nama komponen karena banyak karakteristik dapat terhubung secara signifikan tanpa alasan yang jelas.
Analisis faktor tidak dapat memberikan pola yang berarti jika variabel-variabel yang diteliti sama sekali tidak berhubungan satu sama lain.
Hanya mungkin untuk mengetahui apa yang dicerminkan oleh faktor-faktor tersebut; berteori adalah satu-satunya cara bagi peneliti untuk mendapatkan wawasan tentang topik ini.

Pertanyaan yang Sering Diajukan (FAQ)

Apa itu Analisis Faktor Konfirmatori?

Analisis faktor konfirmatori adalah subkategori analisis faktor yang paling sering digunakan dalam bidang statistik untuk melakukan penelitian sosial. Ini digunakan untuk memeriksa apakah persepsi peneliti tentang sifat konstruk sesuai dengan metrik konstruk tersebut.

Bagaimana Melakukan Analisis Faktor Pada SPSS?

Untuk memulai, pilih “Analisis”, diikuti dengan “Pengurangan Dimensi”, lalu “Faktor”. Untuk memulai analisis, pindahkan semua variabel yang diamati ke dalam kotak berlabel Variabel: Pilih Komponen utama dari menu drop-down berlabel Ekstraksi – Metode. Pastikan ‘matriks korelasi analisis’ dicentang. Selain itu, harap sertakan plot Scree dan solusi faktor yang tidak diputar. Pilih Fixed number of factors dari menu drop-down di bawah Extract, lalu masukkan delapan ke dalam kotak di bawah factor to extract. Selain itu, kami meningkatkan jumlah iterasi yang diizinkan sebelum konvergensi hingga maksimum 100.

Apa itu Analisis Faktor Eksplorasi?

Analisis faktor eksplorasi adalah jenis metode statistik yang digunakan di bidang statistik multivariat. Tujuannya adalah untuk mengidentifikasi premis dari sekumpulan variabel yang cukup besar. EFA adalah metode yang berada di bawah payung analisis faktor, dan tujuan menyeluruhnya adalah untuk menentukan hubungan yang terletak di bawah variabel yang diperiksa.

Artikel yang Direkomendasikan

Artikel ini telah menjadi panduan untuk Apa itu Analisis Faktor dan artinya. Di sini, kami menjelaskan jenis, aplikasi, contoh dan kelebihan & kekurangannya. Anda juga dapat membaca artikel yang kami rekomendasikan tentang statistik –