Was ist Faktor-Analyse?

Die Faktor-Analyse ist eine statistische Technik, die eine Reihe von Variablen reduziert, indem all ihre Gemeinsamkeiten in eine kleinere Anzahl von Faktoren extrahiert werden. Sie kann auch als Datenreduktion bezeichnet werden.

Bei der Beobachtung einer großen Anzahl von Variablen treten einige gängige Muster auf, die als Faktoren bezeichnet werden. Sie dienen als Index aller beteiligten Variablen und können für spätere Analysen verwendet werden.

Die Faktor-Analyse verwendet mehrere Annahmen:

• Die linearen Beziehungen der Variablen
• Fehlende Multikollinearität
• Relevanz der Variablen
• Die Existenz einer echten Korrelation zwischen Faktoren und Variablen

Daher wird die Korrelation zu einer statistischen Technik, mit der festgestellt werden kann, wie eine Gruppe eine gemeinsame Varianz aufweist. Während sie hauptsächlich in der psychologischen Forschung eingesetzt wird, kann es auch in Bereichen wie Geschäfts- und Marktstudien angewendet werden, um die Kundenzufriedenheit oder die Arbeitszufriedenheit der Mitarbeiter zu verstehen, und im Finanzwesen, um die Schwankungen der Aktienkurse zu untersuchen.

Merkmale der Faktor-Analyse

Bei der Untersuchung der Kundenzufriedenheit in Bezug auf ein Produkt stellt ein Forscher in der Regel in einer Umfrage mehrere Fragen zum Produkt. Diese Fragen bestehen aus Variablen in Bezug auf die Funktionen des Produkts, einfacher Kauf, die Benutzerfreundlichkeit, die Preisgestaltung, die visuelle Attraktivität des Produkts, usw. Diese werden typischerweise auf einer numerischen Skala quantifiziert. Was ein Forscher jedoch sucht, sind die zugrunde liegenden Dimensionen oder „Faktoren“ in Bezug auf die Kundenzufriedenheit. Dies sind meist psychologische oder emotionale Faktoren für das Produkt, die nicht direkt gemessen werden können. Die Faktor-Analyse verwendet die Variablen aus der Umfrage, um sie indirekt zu ermitteln.

Wenn ein Forscher diese Variablen aus der Umfrage annimmt, werden sie zu einem oder zu mehreren Faktoren zusammengefasst. Einige der Methoden, um diese Faktoren zu extrahieren sind bspw. folgende:

Hauptkomponenten-Analyse

Das ist die am häufigsten verwendete Methode. Der erste Faktor wird durch Bestimmung der maximalen Varianz extrahiert. Diese Varianz wird dann entfernt und durch den Faktor ersetzt. Der zweite Faktor wird dann durch die nächsthöhere Varianz bestimmt, und der Prozess wird fortgesetzt, bis keine Varianzen mehr auftreten.

Allgemeine Faktor-Analyse

Bei dieser Methode werden die Faktoren aus häufig auftretenden Varianzen extrahiert. Sie beinhalten jedoch nicht die eindeutigen Varianzen aller Variablen.

Image-Factoring

Basierend auf der Korrelationsmatrix verwendet dieser Prozess vorhergesagte Variablen unter Verwendung der OLS-Regressionsmethode.

Sobald die Faktoren extrahiert wurden, wird davon ausgegangen, dass die Bewertung des Fragebogens linear mit den Faktoren zusammenhängt. Die Fehlerquote wird ebenfalls berücksichtigt, zusammen mit allen Faktoren der Gleichung.

Arten der Faktor-Analyse

Es gibt im Wesentlichen zwei Arten der Faktor-Analyse:

• Explorative Faktor-Analyse: In der explorativen Faktor-Analyse trifft der Forscher keine Annahmen über frühere Beziehungen zwischen Faktoren. Bei dieser Methode kann sich jede Variable auf einen beliebigen Faktor beziehen. Dies hilft dabei, komplexe Beziehungen zwischen Variablen zu identifizieren und sie anhand gemeinsamer Faktoren zu gruppieren.
• Bestätigende Faktor-Analyse: Die bestätigende Faktor-Analyse geht dagegen davon aus, dass Variablen mit bestimmten Faktoren zusammenhängen, und verwendet eine vorab festgelegte Theorie, um ihre Erwartungen an das Modell zu bestätigen.

Annahmen der Faktor-Analyse

Bei der Faktor-Analyse werden verschiedene Annahmen verwendet, um die Ergebnisse zu erzielen:

• Die Daten enthalten keine Ausreißer.
• Die Stichprobengröße ist größer als die Größe des Faktors.
• Da die Methode interdependent ist, wird es keine perfekte Multikollinearität zwischen den Variablen geben.
• In einer Folge von Zufallsvariablen haben alle Variablen dieselbe endliche Varianz, die als homoskedastisch bezeichnet wird. Da die Faktorenanalyse als lineare Funktion funktioniert, ist keine Homoskedastie zwischen Variablen erforderlich.
• Es wird von Linearität ausgegangen. Dies bedeutet, dass auch nichtlineare Variablen verwendet werden können, aber sobald sie übertragen werden, werden sie zu linearen Variablen.
• Es gibt auch die Annahme von Intervalldaten.

So wird die Faktor-Analyse verwendet

Business-Marketing

In einem Geschäftsmodell wird die Faktor-Analyse verwendet, um komplexe Variablen oder Daten mit einer Assoziationsmatrix zu erklären. Sie untersucht die wechselseitigen Abhängigkeiten von Daten und geht davon aus, dass komplexe Variablen auf einige wichtige Dimensionen reduziert werden können. Dies ist aufgrund einiger Beziehungen zwischen Variablen und ihren Dimensionen möglich. Das Attribut einer Variable kann manchmal das Ergebnis der Dimension einer anderen sein. Es schlüsselt die anfängliche Bewertung auf, wobei statistische Algorithmen für verschiedene Komponenten verwendet werden, und das Attribut verwendet diese Teilwerte, um verschiedene Faktoren zu extrahieren.

Automobilbranche

Die Verwendung der Faktor-Analyse in der Automobilindustrie wurde bereits 1997 in einem Artikel von Professor emeritus Richard B. Darlington von der Cornell University erwähnt. Er erklärte, wie eine Studie verwendet werden könnte, um alle Variablen zu identifizieren, die für die Entscheidungsfindung beim Kauf eines Autos gelten — Größe, Preis, Optionen, Zubehör und mehr. Die Studie könnte dann verwendet werden, um zu einigen wichtigen Variablen zu gelangen, die eine Kaufentscheidung tatsächlich abschließen. Autohändler können dann ihr Angebot auf den Markt zuschneiden.

Investition

Der Schlüssel zu einem produktiven Anlageportfolio ist die Diversifikation. Um ein vielfältiges Portfolio sicherzustellen, verwenden Anlageexperten die Faktor-Analyse, um Bewegungen in einem breiten Sektor von Branchen vorherzusagen und Erkenntnisse in Faktoren zu bieten, die möglicherweise unauffällig sind. Zum Beispiel enthält das durchschnittliche Portfolio Aktien von Branchen wie Technologie und Rohstoffe. Ein Blick auf den Anstieg der Aktienkurse einer verwandten Branche wie Öl gibt Investmentexperten eine gute Vorstellung davon, was sie verkaufen und behalten sollten.

Personalabteilung

Es gibt viele Faktoren, die in den Einstellungsprozess eines Unternehmens einfließen. Mithilfe von Statistiken können Fachkräfte im Personalwesen ein angenehmes und produktives Arbeitsumfeld schaffen. Verschiedene Variablen können verglichen und analysiert werden, um festzustellen, welche Kombination der Anzahl Teammitglieder, unterschiedlicher Fähigkeiten und vertragliche oder interne Talentsysteme die Gesamtfunktion der Organisation verbessert.

Restaurants

Restaurants können mit der Faktor-Analyse die Demografie ihrer Gäste verstehen und ihre Menüs auf sie abstimmen. Ein Fast-Food-Restaurant, das neben einem Universitätsgelände eröffnet wird, muss seine Speisekarte anders planen, als eines an einem gut besuchten Einkaufsstandort. Faktoren wie Konkurrenz, Fußgängerverkehr, Altersgruppen und Standort bestimmen den Erfolg.

Bildung

Bei der Einstellung von Lehrern und der Entscheidung über einen Lehrplan für das Schuljahr spielt die Faktor-Analyse eine große Rolle. Sie wird verwendet, um die Klassengröße, die Personalgrenzen, die Gehaltsverteilung und eine Vielzahl anderer Anforderungen festzulegen, die für einen reibungslosen Ablauf des Schuljahres erforderlich sind.

Herausforderungen und Lösungen der Faktor-Analyse

Die Faktor-Analyse ist ein nützliches Instrument für die Unternehmensforschung und -analyse, einige Herausforderungen müssen jedoch beachtet werden, um die richtigen Ergebnisse zu erzielen. Das Ergebnis hängt vollständig von der Fähigkeit des Anwenders ab, die richtigen Variablen für das Unternehmen und das Produkt zu erfassen. Die Vernachlässigung eines einzigen, kleinen Details kann zu falschen Verfahrenswerten führen.

Wenn die beobachteten Variablen für ein bestimmtes Element einander ähnlich sind, sich aber von anderen Elementen unterscheiden, könnte der Algorithmus dies als einen einzigen Faktor für diese Elemente betrachten. Dies kann zu ungenauen Analyseergebnissen führen. Die Kenntnis des Elements und seiner Theorie ist wichtig, um Faktoren genau zu benennen. Selbst unähnliche Variablen können grundlos voneinander abhängig sein.

Das Sammeln von Informationen mit einer genauen Umfrage ist der Schlüssel. Neben der Kenntnis des Produkts und seiner Theorie ist es wichtig, seinen Markt zu kennen.

Forschungen und Entwicklungen auf dem Gebiet der Faktor-Analyse tragen weiterhin dazu bei, fundiertere Entscheidungen in verschiedenen Sektoren zu treffen. Die kontinuierliche Verbesserung der Techniken zur bestätigenden Faktor-Analyse macht dies zu einem der wichtigsten Instrumente zur Entscheidungsfindung für jede Branche in der Zukunft.