Insira seus dados para Análise fatorial

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Especifique os dados da sua análise, insira o número de fatores a calcular e especifique o método de extração e o tipo de rotação.

Neste tópico

Insira seus dados
Número de fatores para extrair
Método de Extração
Tipo de Rotação

Insira seus dados

Em Variáveis, especifique as colunas de dados que você deseja analisar. Você deve ter duas ou mais colunas de dados numéricos, com cada coluna representando uma medição diferente. Se existir um valor faltante em qualquer coluna, o Minitab ignora toda a linha.

Observação

Se você quer inserir uma matriz de correlação ou covariância armazenada, se as cargas fatoriais de uma análise anterior, em vez de usar dados brutos, clique em Opções.

Nesta worksheet, cada coluna contém medições de características de cada candidato ao emprego.

C1	C2	C3	C4	C5	C6	C7	C8
Adequado à empresa	Comunicação	Autoconfiança	Histórico escolar	Currículo	Experiência	Atitude	Organização
5	9	8	2	2	5	4	8
10	9	5	10	8	5	5	4
4	7	6	6	5	8	7	2
2	2	3	4	4	7	8	4
8	4	3	8	9	2	4	9
7	5	9	5	7	9	8	7

Número de fatores para extrair

Insira o número de fatores a extrair dos dados. O número de fatores deve ser, no mínimo, 1 e não pode exceder o número total de variáveis. Para obter melhores resultados, você não deve ter mais de um fator para cada 3 variáveis em seus dados. Por exemplo, se tiver 12 variáveis, você deve extrair, no máximo, 4 fatores.

Se você não souber o número de fatores a ser extraído, deixe o campo em branco e especifique os componentes principais como o método de extração. Clique em Gráficos e exiba o Gráfico Scree. O Minitab calcula o número máximo de fatores, que é igual ao número de variáveis que você inseriu. Use os resultados para determinar o número de fatores a extrair e, depois, insira aquele número quando você repetir a análise. Para obter mais informações, vá para Etapa 1: determinar o número de fatores.

Se você usar a máxima verossimilhança como método de extração, deverá inserir o número de fatores. O número máximo de fatores com a máxima verossimilhança é um a menos que o número de variáveis em seus dados.

Método de Extração

Selecione um método para extrair os fatores.

Análise de Componentes principais: Selecione esta opção se você não sabe o número de fatores a extrair, se não puder supor que os fatores e os erros obtidos após ajustar o modelo do fator seguem uma distribuição normal, ou se você não tem um número grande de observações.
Verossimilhança máxima: Selecione esta opção se você sabe o número de fatores, você pode supor que os fatores e os erros obtidos após o ajuste do modelo do fator seguem uma distribuição normal, e você tem um conjunto de dados razoavelmente grande.

Observação

Quando você sabe o número de fatores, Verossimilhança máxima frequentemente dá fatores que se ajustam melhor aos dados (têm menos resíduos). Contudo, para alguns dados, as cargas fatoriais do método de máxima verossimilhança são sensíveis à escolha de comunalidades iniciais e do critério de convergência. O método dos componentes principais funciona em vários casos quando o método da máxima verossimilhança não o faz.

Tipo de Rotação

Selecione uma opção para rotacionar ortogonalmente as cargas fatoriais iniciais. O Minitab rotaciona os eixos para lhe dar uma perspectiva diferente, que pode ajudá-lo a interpretar os fatores.

As cargas fatoriais originais são frequentemente difíceis de interpretar. A rotação normalmente cria uma estrutura de fatores mais simples e torna os fatores mais claramente distinguíveis. A rotação também tende a remover os fatores gerais que carregam altamente em todas as variáveis.

O Minitab rotaciona as cargas fatoriais para minimizar um critério de simplicidade. Um parâmetro, gama (γ), nesse critério, é determinado pelo método de rotação. Se você usa um método com um baixo valor de gama, a rotação tende a simplificar as linhas das cargas fatoriais. Se você usa um método com um alto valor de gama, a rotação tende a simplificar as colunas das cargas fatoriais.

Nenhum: Não rotacione as cargas fatoriais.
Equimax: Rotacione as cargas fatoriais de forma que uma variável carregue alto em um fator, mas baixo em outros. Esse método é um compromisso entre das rotações Varimax e Quartimax.
Varimax: Maximize as cargas fatoriais quadráticas em cada fator (gama = 1). A Varimax é o método de rotação mais amplamente usado. Essa rotação simplifica as colunas da matriz de cargas fatoriais. Em cada fator, os carregamentos grandes são aumentados e os pequenos são reduzidos de forma que cada fator tenha apenas poucas variáveis com grandes cargas fatoriais.
Quartimax: Maximize a variância das cargas fatoriais quadráticas em cada variável (gama = 0). Essa rotação simplifica as linhas da matriz de cargas fatoriais. Em cada variável, as cargas fatoriais grandes são aumentadas e as pequenas são reduzidas de forma que cada variável só carregará apenas alguns fatores.
Ortomax com γ: Use as cargas fatoriais com base no valor de gama que você inserir. Insira um valor de gama entre 0 e 1.

Dica

Como você não pode prever se um tipo de rotação tornará seus fatores mais significativos, tente diferentes rotações. Se Equimax, Varimax e Quartimax não produzirem fatores significativos, você poderá usar Ortomax com γ para explorar rotações entre a rotação varimax (gama = 1) e a rotação quartimax (gama = 0).