Selecione as opções de análise para Análise fatorial

Insira as matrizes ou cargas fatoriais a serem usadas para a extração inicial e especifique as opções para estimativa de máxima verossimilhança.

Matriz para Fator

• Correlação: Selecione para calcular os fatores usando a matriz de correlação. Use a matriz de correlação para padronizar as variáveis quando elas são medidas usando-se diferentes escalas.
• Covariância: Selecione para calcular os fatores usando a matriz de covariância. Use a matriz de covariância se você não quiser padronizar as variáveis. A matriz de covariância não pode ser usada se você selecionar Verossimilhança máxima como método de extração na caixa de diálogo principal.

Fonte da Matriz

• Calcular a partir das variáveis: Selecione para usar a matriz de correlação ou a a matriz de covariância que é calculada dos dados de medição.
• Usar matriz: Selecione para usar uma matriz armazenada para calcular as cargas fatoriais e coeficientes. Se você usar uma matriz armazenada, o Minitab ignora qualquer dado bruto que você entrar em Variáveis na guia principal.

  Observação

  Se você escolher esta opção, o Minitab não pode calcular os escores.

Cargas Fatoriais para Solução Inicial

• Calcular a partir das variáveis: Selecione para calcular as cargas fatoriais dos dados brutos.
• Usar cargas fatoriais: Selecione para usar cargas fatoriais que foram previamente calculadas, depois especifique as colunas que contém as cargas fatoriais. Você deve especificar uma coluna para cada fator.

  Dica

  Você pode usar cargas fatoriais para examinar o efeito de diferentes rotações ou para prever escores de fator com novos dados. Use a caixa de diálogo principal para inserir diferentes tipos de rotações ou para inserir novas colunas de dados para as variáveis.

Extração de Verossimilhança Máxima

Usar estimativas comuns iniciais em

Normalmente, os valores padrão levam a uma solução que converge. Contudo, você pode inserir uma coluna de estimativas da comunalidade inicial para obter o seguinte:

• Estimativas mais precisas, que são tipicamente maiores do que os valores padrão
• Estimativas menos precisas, que são tipicamente menores do que os valores padrão, para determinar se as cargas fatoriais finais são sensíveis às comunalidades iniciais

Insira a coluna que contém os valores iniciais das comunalidades. A coluna deve conter um valor para cada variável.

Máx de iterações

Insira o número máximo de iterações permitidas para uma solução. O padrão é 25. Normalmente, 25 são iterações suficientes para a função de verossimilhança convergir. Se a função não convergir, você pode inserir um número maior para aumentar o número máximo de iterações.

Convergência

Insira o critério para convergência (ocorre quando os valores de singularidade não mudam muito). Este número é o tamanho da menor mudança. O padrão é 0,005.

Normalmente, a função de verossimilhança converge para um ponto onde ela muda menos do que 0,005 em uma iteração. Se a função não converge, você pode inserir um número maior, mas um número maior pode tornar a análise mais sensível à escolha das comunalidades iniciais.