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Dans l'analyse factorielle, qui est une méthode de réduction d'un grand nombre de variables en un petit nombre de « facteurs», les différentes méthodes de "rotation" peuvent être utilisés pour trouver des modèles dans les données . Chacun porte différentes hypothèses concernant les données. Donc, le choix de la bonne méthode de rotation est cruciale pour rendre plus facile les données pour comprendre . Rotation orthogonale
une rotation orthogonale , les facteurs produits ne sont pas corrélés , ce qui rend les solutions qu'elle produit plus facile à interpréter . Dans le numéro de Juillet 2005 " évaluation pratique , recherche et évaluation ", a rapporté Anna B. Costello et Jason W. Osborne que la rotation orthogonale a été utilisé dans plus de la moitié des études dans une enquête sur la base de données PsycINFO . C'est peut-être parce orthogonal est le paramètre par défaut dans la plupart des programmes d'analyse statistique , mais il n'est souvent pas la méthode la plus appropriée.
Variables dans une analyse factorielle sont généralement connectés en quelque sorte. Dans les sciences sociales , par exemple , on s'attend à une corrélation entre les facteurs parce que les chercheurs étudient rarement un grand nombre d' aspects totalement indépendants du comportement humain en même temps . Si les variables sont corrélées , rotation oblique doit être utilisé à la place.
Les trois formes communément utilisées de rotation orthogonale Varimax sont , Quartimax et Equamax .
Rotation Varimax
< br > rotation Varimax est la méthode la plus couramment utilisée de rotation orthogonal . Il maximise la variance des facteurs entre les variables , ce qui produit une solution plus simple . C'est le paramètre par défaut dans la plupart des programmes statistiques, comme Statistical Package for Social Sciences (SPSS ) et les systèmes ( SAS) de l'analyse statistique.
Quartimax Rotation
< p> Quartimax rotation est également orthogonal mais moins couramment utilisé . Il minimise la variance des facteurs entre les variables , qui produit moins de facteurs et les variables sont plus susceptibles d'être associés à plus d'un facteur . Cela rend la solution plus complexe et difficile à interpréter.
Equamax Rotation
Equamax rotation ne pas maximiser ou minimiser la variance des facteurs sur les variables . Les résultats sont quelque part entre les résultats de Varimax et rotation Quartimax .
Oblique Rotation
rotation oblique permet aux facteurs produits de corrélation . Pour cette raison, l'interprétation de la solution est un peu plus compliqué que la rotation orthogonale. Si les facteurs sont censés mettre en corrélation , cependant, puis rotation oblique est le choix approprié et donnera des résultats plus précis.
Certaines formes communément utilisées de rotation oblique sont oblimin , promax et la rotation des quartimin direct. Comme Costello et Osborne a noté , cependant, ils produisent tous les résultats semblables , et les paramètres par défaut dans les programmes statistiques sont acceptables à utiliser.
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