Sélectionner les options de l'analyse pour la fonction Analyse factorielle

Indiquez les matrices ou les contributions à utiliser pour l'extraction initiale et spécifiez les options pour l'estimation par le maximum de vraisemblance.

Matrice à facteur

• Corrélation : sélectionnez cette option pour calculer les facteurs à l'aide de la matrice de corrélation. Servez-vous de cette matrice pour normaliser les variables lorsque leurs mesures utilisent des échelles différentes.
• Covariance : sélectionnez cette option pour calculer les facteurs à l'aide de la matrice de covariance. Servez-vous de cette matrice si vous ne désirez pas normaliser les variables. La matrice de covariance ne peut pas être utilisée si vous sélectionnez Maximum de vraisemblance comme méthode d'extraction dans la boîte de dialogue principale.

Source de la matrice

• Calculer à partir des variables : sélectionnez cette option pour utiliser la matrice de corrélation ou la matrice de covariance calculée à partir des données de mesure.
• Utiliser la matrice : sélectionnez cette option afin d'utiliser une matrice stockée pour calculer les contributions et les coefficients. Si vous utilisez une matrice stockée, Minitab ignore toutes les données brutes saisies dans la zone Variables de l'onglet principal.

  Remarque

  Si vous sélectionnez cette option, Minitab ne peut pas calculer les scores.

Contributions pour la solution initiale

• Calculer à partir des variables : sélectionnez cette option pour calculer les contributions à partir des données brutes.
• Utiliser les contributions : sélectionnez cette option pour utiliser les contributions précédemment calculées, puis indiquez les colonnes contenant les contributions. Vous devez spécifier une colonne pour chaque facteur.

  Conseil

  Vous pouvez utiliser des contributions stockées afin d'examiner l'effet de différente rotation ou de prévoir les scores factoriels avec les nouvelles données. Utilisez la boîte de dialogue principale pour définir les différents types de rotations ou indiquer de nouvelles colonnes de données pour les variables.

Extraction du maximum de vraisemblance

Utiliser l'estimation de communalité initiale dans

En général, les valeurs par défaut conduisent à une solution qui converge. Toutefois, vous pouvez indiquer une colonne d'estimations initiales de communalité pour obtenir les résultats suivants :

• Des estimations plus précises, qui sont généralement plus élevées que les valeurs par défaut
• Des estimations moins précises, qui sont généralement plus petites que les valeurs par défaut, pour déterminer si les contributions de facteurs finales varient en fonction des communalités initiales

Indiquez la colonne contenant les valeurs initiales pour les communalités. La colonne doit contenir une valeur pour chaque variable.

Itérations maximales

Entrez le nombre maximal d'itérations autorisées pour une solution. La valeur par défaut est 25. En général, 25 itérations sont suffisantes pour que la fonction de vraisemblance converge. Si la fonction ne converge pas, vous pouvez définir un nombre plus important afin d'augmenter le nombre maximal d'itérations.

Convergence

Indiquez le critère de convergence (se produit lorsque les valeurs d'unicité ne varient pas beaucoup). Ce nombre représente l'ampleur de la plus petite variation. La valeur par défaut est 0,005.

En général, la fonction de vraisemblance converge vers un point où elle varie de moins de 0,005 au cours d'une itération. Si la fonction ne converge pas, vous pouvez spécifier un nombre plus important, mais cela peut rendre l'analyse plus sensible aux communalités sélectionnées initialement.