Wady analizy czynnikowej

Analiza czynnikowa jest statystyczną metodą próbującą znaleźć to, co jest znane jako zmienne ukryte, kiedy masz dane na wiele pytań. Zmienne ukryte to rzeczy, które nie mogą być bezpośrednio zmierzone. Na przykład, większość aspektów osobowości jest ukryta. Badacze osobowości często zadają próbce ludzi wiele pytań, które ich zdaniem są związane z osobowością, a następnie przeprowadzają analizę czynnikową, aby określić, jakie czynniki ukryte istnieją.

Odpowiedź, którą uzyskasz, zależy od zadanych pytań

Czynniki, które się pojawiają, mogą pochodzić tylko z odpowiedzi na zadane pytania. Jeśli na przykład nie zapytasz o nawyki związane ze snem, nie pojawi się żaden czynnik związany z tymi nawykami. Z drugiej strony, jeśli pytasz tylko o nawyki związane ze snem, to nic innego nie może się pojawić. Wybór dobrego zestawu pytań jest skomplikowany, a różni badacze wybiorą różne zestawy pytań.

• Czynniki, które się pojawiają, mogą pochodzić tylko z odpowiedzi na pytania, które zadajesz.
  
• Jeśli nie pytasz o nawyki związane ze snem, na przykład, wtedy nie pojawi się żaden czynnik związany z nawykami związanymi ze snem.

Losowe dane dają czynniki

Jeśli generujesz dużo losowych liczb, analiza czynnikowa może nadal znaleźć widoczną strukturę w danych. Trudno jest powiedzieć, czy czynniki, które się pojawiają, odzwierciedlają dane, czy są po prostu częścią mocy analizy czynnikowej w znajdowaniu wzorców.

Trudno jest zdecydować, ile czynników uwzględnić

Jednym z zadań analityka czynnikowego jest podjęcie decyzji, ile czynników zachować. Istnieje wiele metod, aby to ustalić i nie ma zgody co do tego, która jest najlepsza.

Interpretacja znaczenia czynników jest subiektywna

Analiza czynnikowa może powiedzieć, które zmienne w zbiorze danych "łączą się" ze sobą w sposób, który nie zawsze jest oczywisty. Ale interpretacja tego, co te zestawy zmiennych faktycznie reprezentują, zależy od analityka, a rozsądni ludzie mogą się z tym nie zgadzać.