Факторный анализ. 
Маркетинговые исследования и ситуационный анализ

Факторный анализ выполняет две основные функции:

• — выявление внутренних факторов, характеризующих объект исследования (респондента), которые нельзя напрямую измерить, но о которых можно судить по значениям внешних характеристик;
• — уменьшение числа переменных, при этом факторный анализ стремится сохранить как можно больше информации, а также сделать так, чтобы оставшиеся переменные имели смысл и с ними было легко работать.

Наиболее часто для факторного анализа используются две аналитические процедуры: анализ главных компонент и анализ общих факторов. При анализе главных компонент используется вся информация по каждой переменной, и он применяется тогда, когда целью исследования является представление информации, содержащейся в большом наборе переменных, посредством меньшего числа факторов (вторая цель). Анализ общих факторов целесообразен, если маркетолог пытается выявить общее измерение исходных переменных (первая цель), и основан исключительно на общей дисперсии переменных.

По существу, факторный анализ преобразует исходные переменные в новые, некоррелирующиеся переменные (называемые факторами). Каждый фактор является линейной комбинацией исходных переменных. Главным критерием объема информации, предоставляемой каждым фактором, является его дисперсия. Поэтому факторы упорядочивают в порядке убывающей дисперсии. Метод главных компонент позволяет рассчитать первый фактор, который будет иметь максимальную объясненную дисперсию, т. е. наиболее информативным. После того как первый фактор и соответствующие ему нагрузки будут зафиксированы, главные компоненты дадут второй фактор с максимальной объясненной дисперсией. Процедура повторяется до тех пор, пока число полученных факторов не будет равно числу переменных или пока маркетолог не решит, что число полезных факторов исчерпано.

Исходными данными факторного анализа выступают значения набора переменных по каждому индивиду в выборке. Наиболее важными результатами анализа являются факторные нагрузки, значения факторов и доля объясненной дисперсии. Факторные нагрузки — коэффициенты корреляции между факторами и переменными, они используются с целью интерпретации факторов. В некоторых случаях маркетолог может выбрать одну или две переменные, которые дают самые большие нагрузки на фактор, с целью представления этого фактора при последующем сборе и анализе данных. Полезно также вычислить факторные значения и использовать их в качестве переменной при последующем анализе данных. Процент объясненной дисперсии и другие критерии помогают определить число факторов, которые следует оставить, и оценить, насколько хорошо они представляют исходные переменные.