Factoranalyse

Factoranalyse is een statistische analysetechniek om een aantal aspecten die te reduceren tot een beperkt aantal of om na te gaan of de aspecten laden op een onderliggende dimensie.


De term factoranalyse is de soortnaam voor een reeks soortgelijke analyses. De term factoranalyse zelf is één van de vormen. De meest toegepaste vorm is echter de principale componenten analyse. De principale componenten analyse is ook de standaardinstelling in SPSS. Bij de principale componenten analyse wordt uitgegaan van de correlatiematrix, terwijl bij factoranalyse uitgegaan wordt van de covariantiematrix. Daarom is de principale componenten analyse rekentechnisch gezien iets beter. Je zou eigenlijk ook van componenten moeten spreken in plaats van factoren, maar vrijwel iedereen gebruikt de term factor en factoranalyse.


Een voorbeeld van een factoranalyse

Stel je hebt tien vragen over de tevredenheid over de woning waar men woont gesteld. Je vermoedt dat deze tien vragen terug te voeren zijn tot één totaalscore. Dat is ook beter, want anders moet je alle analyses met tien losse variabelen uitvoeren. Als deze tien items terug te brengen zijn tot één variabele, hoef je maar één variabele in de analyse op te nemen. Dus stop je deze tien vragen in de factoranalyse en krijg je de uitkomst zoals in de tabel hiernaast.



Oeps, uit deze analyse blijken er twee factoren uit te komen! De items 1 tot en met 6 vormen samen één factor en de items 7 tot en met 10 de andere. Met tien items is het echter niet onwaarschijnlijk dat je twee, drie of zelfs vier factoren vindt. Het aantal factoren dat je krijgt, is afhankelijk van de samenhang tussen de items en de grootte van de eigenwaarden. Dat zijn aspecten die je kunt beïnvloeden of instellen.

Dat leg ik uit in de video's over statistiek en SPSS. De samenhang is te beïnvloeden door alleen die items in de analyse op te nemen die allemaal ongeveer hetzelfde meten. Het aantal te genereren factoren kun je instellen in de programmatuur.


Factoranalyse is mooi, maar niet altijd goed

Factoranalyse en Cronbachs alfaFactoranalyse is een veelgebruikte techniek. Toch moet je een beetje voorzichtig mee zijn. Je kunt een exploratieve factoranalyse uitvoeren, maar een confirmerende factoranalyse is veel beter. Je kunt een vorm van rotatie uitvoeren, maar dat levert soms (vaak?) ongewenste resultaten op, dus ook daar moet je voorzichtig mee zijn. In dit paper leggen we je uit hoe het zit en waar je op moet letten. Klik hier om het aan te schaffen.




Foeke van der Zee met Boek over onderzoek© Foeke van der Zee (versie 2023). hulpbijonderzoek.nl/online-woordenboek

- specialist in Onderzoek en Statistiek
- auteur van boeken over onderzoeksmethodologie
- oprichter van en coach bij Hulp bij Onderzoek




Aan Factoranalyse gerelateerde trefwoorden:

- Betrouwbaarheid
      - homogeniteit
      - interne consistentie
      - test-hertest betrouwbaarheid
      - stabiliteit
- Validiteit


Terug naar het Online Woordenboek Onderzoek en Statistiek Terug naar de begrippenlijst


Hulp nodig?

Missie

Ik vind het belangrijk dat jij goed onderzoek kunt uitvoeren.


Want met goed onderzoek krijg je betere informatie.

Met betere informatie maak je betere beslissingen.

Met betere beslissingen kun je een betere (mooiere, vriendelijkere, schonere ....) wereld maken.


Daarom vind ik het belangrijk dat jij het vak goed leert.

Ik help je graag!