Y a-t-il des raisons de ne pas faire tourner une solution d'analyse factorielle exploratoire?
Il est facile de trouver des discussions comparant des solutions orthogonales à des solutions obliques, et je pense que je comprends parfaitement tout cela. De plus, d'après ce que j'ai pu trouver dans les manuels, les auteurs passent généralement de l'explication des méthodes d'estimation de l'analyse factorielle à l'explication du fonctionnement de la rotation et des différentes options. Ce que je n'ai pas vu, c'est une discussion sur l'opportunité de faire une rotation en premier lieu.
En prime, je serais particulièrement reconnaissant si quelqu'un pouvait fournir un argument contre la rotation de tout type qui serait valable pour plusieurs méthodes d'estimation des facteurs (par exemple, la méthode des composantes principales et la méthode du maximum de vraisemblance).
la source
whether or not to rotate in the first place
.Réponses:
Oui, il peut y avoir une raison de se retirer de la rotation dans l'analyse factorielle. Cette raison est en fait similaire à la raison pour laquelle nous ne faisons généralement pas tourner les principaux composants de l'ACP (c'est-à-dire lorsque nous l'utilisons principalement pour réduire la dimensionnalité et non pour modéliser des traits latents).
Après l'extraction, les facteurs (ou composantes) sont orthogonaux et sont généralement sortis dans l'ordre décroissant de leurs variances (somme des carrés des colonnes des chargements). Le 1er facteur domine donc. Les facteurs juniors expliquent statistiquement ce que le premier laisse inexpliqué. Souvent, ce facteur se charge assez fortement sur toutes les variables, ce qui signifie qu'il est responsable de la corrélation de fond entre les variables. Ce premier facteur est parfois appelé facteur général ou facteur g. Il est considéré comme responsable du fait que des corrélations positives prévalent en psychométrie.1
Si vous souhaitez explorer ce facteur plutôt que de le négliger et le laisser se dissoudre derrière la structure simple, ne faites pas pivoter les facteurs extraits. Vous pouvez même éliminer partiellement l'effet du facteur général des corrélations et procéder à l'analyse factorielle des corrélations résiduelles.
A A ′ A A1 La différence entre le facteur d'extraction / solution de composant, d'une part, et cette solution après sa rotation (orthogonale ou oblique), d'autre part, est que - la matrice de chargement extraite a orthogonale (ou presque orthogonale, pour certaines méthodes d'extraction) colonnes: est diagonal; en d'autres termes, les chargements résident dans la "structure des axes principaux". Après rotation - même une rotation préservant l'orthogonalité des facteurs / composants, comme le varimax - l'orthogonalité des chargements est perdue: la "structure d'axe principale" est abandonnée pour la "structure simple". La structure de l'axe principal permet de trier les facteurs / composants comme «plus principal» ou «moins principal»A A′A A étant la composante la plus générale de toutes), alors que dans une structure simple, une importance égale de tous les facteurs / composants tournés est supposée - logiquement, vous ne pouvez pas les sélectionner après la rotation: acceptez-les tous (Pt 2 ici ). Voir l'image ici affichant les chargements avant rotation et après rotation varimax.
la source
Je pense que cela pourrait vous aider: https://www.utdallas.edu/~herve/Abdi-rotations-pretty.pdf
Cordialement,
la source