탐색 적 요소 분석 솔루션을 회전시키지 않은 이유가 있습니까?

탐색 계수 분석 솔루션을 회전 시키지 않는 이유가 있습니까?

직교 솔루션과 비스듬한 솔루션을 비교하는 토론을 쉽게 찾을 수 있으며 그 모든 것을 완전히 이해한다고 생각합니다. 또한, 교과서에서 찾은 것으로부터, 저자는 일반적으로 요인 분석 추정 방법을 설명하는 것부터 회전이 어떻게 작동하는지 그리고 어떤 다른 옵션이 무엇인지 설명하는 것으로 바로 이동합니다. 내가 보지 못한 것은 처음부터 회전할지 여부에 대한 토론입니다.

보너스로, 여러 가지 요소 추정 방법 (예 : 주성분 방법 및 최대 우도 방법)에 유효한 모든 유형의 회전에 대해 논쟁을 제기 할 수 있다면 특히 감사 할 것입니다.

예, 요인 분석 에서 회전 을 철회해야하는 이유가있을 수 있습니다 . 그 이유는 실제로 PCA에서 주로 주요 구성 요소를 회전시키지 않는 이유와 유사합니다 (즉, 주로 차원 축소를 위해 사용하고 잠재적 특성을 모델링하지 않는 경우).

추출 후 요인 (또는 구성 요소)은 직교 이며 일반적으로 분산 (하중의 열 합의 제곱)의 내림차순으로 출력됩니다. 따라서 첫 번째 요소가 지배적입니다. 주니어 요소는 통계적으로 첫 번째 요소가 설명 할 수없는 부분을 설명합니다. 종종 그 요소는 모든 변수에 상당히 높은 부하를 주므로 변수 사이의 배경 상관을 담당합니다. 이러한 첫 번째 요인을 일반 요인 또는 g- 인자 라고도 합니다. 그것은 긍정적 인 상관 관계 가 심리 측정에서 우세 하다는 사실에 책임이있는 것으로 간주됩니다 .$^1$

해당 요소를 무시하지 않고 탐색하는 데 관심이 있고 간단한 구조 뒤에 녹이도록하려면 추출 된 요소를 회전시키지 마십시오. 상관 관계에서 일반 요인의 영향을 부분적으로 제거하고 잔차 상관 관계를 요인 분석 할 수도 있습니다.

$^1$ 한편으로 추출 계수 / 성분 용액과 그 회전 후의 용액 (직교 또는 경사)의 차이점은, 추출 된 로딩 매트릭스 는 직교 (또는 거의 직교하는) 일부 추출 방법) 열 : 는 대각선입니다. 즉, 하중은 "원리 축 구조"에 있습니다. 회전 후-varimax와 같은 요소 / 구성 요소의 직교성을 유지하는 회전조차도 하중 의 직교성 이 손실됩니다. "간단한 구조"의 경우 "원칙 축 구조"가 삭제됩니다. 주축 구조는 요인 / 구성 요소를 "더 주요"또는 "낮은 기본"으로 분류 할 수 있습니다.$\bf A$$\bf A'A$$\bf A$모든 회전 요소 / 부품의 단순한 구조에 동등한 중요성을 가정하면서) 모두의 가장 일반적인 구성 요소 인 - 논리적으로 말하기, 당신은 회전 후에 선택할 수 없습니다 : 그들 모두를 수용 (2 편 여기를 ). 그림을 참조하십시오 여기에 회전 전 VARIMAX 회전 후 부하를 표시.

나는 이것이 당신을 도울 것이라고 생각합니다 : https://www.utdallas.edu/~herve/Abdi-rotations-pretty.pdf

문안 인사,