Che cos'è l'analisi fattoriale?

L'analisi fattoriale è una tecnica statistica che riduce un insieme di variabili estraendo tutti i loro punti in comune in un numero minore di fattori. Può anche essere definita riduzione dei dati.

Quando si osserva un gran numero di variabili, emergono alcuni schemi comuni, noti come fattori. Questi servono come indice di tutte le variabili coinvolte e possono essere utilizzati per analisi successive.

L'analisi fattoriale utilizza diversi presupposti:

• Le relazioni lineari delle variabili
• Assenza di multicollinearità
• Rilevanza delle variabili
• L'esistenza di una vera correlazione tra fattori e variabili

Diventa quindi una tecnica statistica utilizzata per vedere come un gruppo condivida una varianza comune. Sebbene sia utilizzata soprattutto nella ricerca psicologica, può essere applicata anche in settori come l'economia e lo studio del mercato per comprendere la soddisfazione dei clienti o dei dipendenti e in finanza per studiare la fluttuazione dei prezzi delle azioni.

Caratteristiche dell'analisi fattoriale

Quando si studia la soddisfazione del cliente in relazione a un prodotto, il ricercatore di solito pone diverse domande sul prodotto attraverso un sondaggio. Queste domande consistono in variabili riguardanti le caratteristiche del prodotto, la facilità di acquisto, l'usabilità, il prezzo, l'attrattiva visiva e così via. Queste sono normalmente quantificate su una scala numerica. Ma ciò che un ricercatore cerca sono le dimensioni o i "fattori" di base della soddisfazione del cliente. Si tratta per lo più di fattori psicologici o emotivi nei confronti del prodotto che non possono essere misurati direttamente. L'analisi fattoriale utilizza le variabili del sondaggio per determinarle indirettamente.

Quando un ricercatore presume queste variabili dal sondaggio, esse vengono condensate in uno o più fattori. Alcuni dei metodi utilizzati per estrarre questi fattori possono includere:

Analisi delle componenti principali

Questo è il metodo più comunemente utilizzato. Il primo fattore viene estratto determinando la varianza massima. Questa varianza viene poi rimossa e sostituita dal fattore. Il secondo fattore viene quindi determinato dalla varianza successiva più alta e il processo continua fino a quando non ci sono più varianze.

Analisi dei fattori comuni

In questo metodo, i fattori vengono estratti dalle varianze comuni e non includono le varianze uniche di tutte le variabili.

Fattorizzazione dell'immagine

Sulla base della matrice di correlazione, questo processo utilizza le variabili previste con il metodo della regressione OLS.

Una volta estratti i fattori, si presume che il punteggio del questionario sia correlato ai fattori in modo lineare. Si prende in considerazione anche il margine di errore, insieme a tutti i fattori dell'equazione.

Tipi di analisi fattoriale

Esistono essenzialmente due tipi di analisi fattoriale:

• Analisi fattoriale esplorativa: nell'analisi fattoriale esplorativa, il ricercatore non fa alcuna ipotesi sulle relazioni precedenti tra i fattori. In questo metodo, qualsiasi variabile può essere correlata a qualsiasi fattore. Ciò consente di identificare relazioni complesse tra le variabili e di raggrupparle in base a fattori comuni.
• Analisi fattoriale confermativa: l'analisi fattoriale confermativa, invece, presuppone che le variabili siano correlate a fattori specifici e utilizza una teoria prestabilita per confermare le aspettative del modello.

I presupposti dell'analisi fattoriale

L'analisi fattoriale si avvale di diverse ipotesi per produrre i risultati:

• Non ci saranno outlier nei dati.
• La dimensione del campione sarà maggiore della dimensione del fattore.
• Poiché il metodo è interdipendente, non ci sarà multicollinearità perfetta tra nessuna delle variabili.
• Quando in una sequenza di variabili casuali tutte le variabili hanno la stessa varianza finita, si parla di omoschedasticità. Poiché l'analisi dei fattori funziona come una funzione lineare, non è necessaria l'omoschedasticità tra le variabili.
• C'è il presupposto della linearità. Ciò significa che si possono utilizzare anche variabili non lineari, ma che una volta trasferite diventano variabili lineari.
• Vi è anche l'ipotesi di dati intervallati.

Come viene utilizzata l'analisi fattoriale

Marketing aziendale

In un modello aziendale, l'analisi dei fattori viene utilizzata per spiegare variabili o dati complessi utilizzando la matrice di associazione. Studia le interdipendenze dei dati e presuppone che le variabili complesse possano essere ridotte a poche dimensioni importanti. Ciò è possibile grazie ad alcune relazioni tra le variabili e le loro dimensioni. L'attributo di una variabile può talvolta essere il risultato della dimensione di un'altra. Il metodo di valutazione iniziale viene scomposto, utilizzando algoritmi statistici, su varie componenti e utilizza questi punteggi parziali per estrarre vari fattori.

Industria automobilistica

L'uso dell'analisi fattoriale nell'industria automobilistica è stato menzionato già nel 1997 in un articolo del professore emerito Richard B. Darlington della Cornell University. Egli spiegava come uno studio possa essere utilizzato per identificare tutte le variabili applicabili al processo decisionale di acquisto di un'auto: dimensioni, prezzi, opzioni, accessori e altro ancora. Lo studio può quindi essere usato per individuare alcune variabili chiave che chiudono effettivamente la decisione di acquisto. I concessionari di automobili possono quindi adattare le loro offerte per soddisfare il mercato.

Investimenti

La chiave di un portafoglio d'investimento produttivo è la diversificazione. Per garantire un portafoglio diversificato, i professionisti dell'investimento utilizzano l'analisi fattoriale per prevedere i movimenti in un ampio settore di industrie e fornire indicazioni su fattori che potrebbero essere sottovalutati. Ad esempio, un portafoglio medio contiene titoli di settori come la tecnologia e le materie prime. Un'occhiata all'aumento dei prezzi delle azioni di un settore correlato, come il petrolio, darà ai professionisti degli investimenti una buona idea su cosa vendere e conservare.

Risorse umane

Sono molti i fattori che entrano nel processo di assunzione di un'azienda. Grazie alle statistiche, i professionisti delle risorse umane saranno in grado di creare un ambiente di lavoro confortevole e produttivo. Diverse variabili possono essere confrontate e analizzate per vedere quale combinazione funziona in termini di numero di membri del team, di competenze diverse e di talenti contrattuali o interni, migliorando il funzionamento complessivo dell'organizzazione.

Ristoranti

Per i ristoranti, l'analisi fattoriale può essere utilizzata per comprendere i dati demografici e il target dei clienti nella creazione dei menu. Un fast-food che apre vicino a un campus universitario dovrà pianificare il suo menu in modo diverso rispetto a un locale commerciale di alto livello. Fattori come la concorrenza circostante, il traffico pedonale, le fasce d'età e la posizione determinano il successo.

Istruzione

Quando si assumono gli insegnanti e si decide il piano di studi per l'anno scolastico, l'analisi fattoriale svolge un ruolo fondamentale. Viene utilizzata per determinare le dimensioni delle classi, i limiti di organico, la distribuzione degli stipendi e un'ampia gamma di altri requisiti necessari per il corretto svolgimento dell'anno scolastico.

Sfide e soluzioni dell'analisi fattoriale

Sebbene l'analisi dei fattori sia uno strumento utile per la ricerca e l'analisi aziendale, ci sono alcune sfide da tenere presenti per garantire i giusti risultati. Il risultato dipende interamente dalla capacità del ricercatore di raccogliere il giusto insieme di variabili associate all'azienda e al prodotto. Trascurare anche un piccolo dettaglio potrebbe portare a un valore sbagliato della procedura.

Se le variabili osservate per un particolare item sono simili tra loro ma distinte da altri item, l'algoritmo potrebbe considerarle come un singolo fattore per quegli item, il che potrebbe portare a risultati di analisi imprecisi. La conoscenza dell'item e della sua teoria è importante per assegnare un nome preciso ai fattori. Anche variabili dissimili possono avere dipendenze senza motivo.

La chiave è la raccolta di informazioni attraverso un'indagine accurata. Oltre alla conoscenza del prodotto e della sua teoria, è importante anche conoscere il suo mercato.

La ricerca e gli sviluppi nel campo dell'analisi fattoriale forniscono costantemente il loro contributo nel prendere decisioni più informate in vari settori. Il continuo perfezionamento delle tecniche di analisi fattoriale confermativa ne fa uno degli strumenti decisionali più importanti per ogni industria del futuro.