O que é análise fatorial?

Análise fatorial é uma técnica estatística que reduz um conjunto de variáveis, extraindo todas as suas semelhanças em um número menor de fatores. Também pode ser chamada de redução de dados.

Ao observar um grande número de variáveis, alguns padrões comuns emergem, que são conhecidos como fatores. Estes servem como um índice de todas as variáveis envolvidas e podem ser utilizados para análise posterior.

A análise fatorial usa várias suposições:

• As relações lineares das variáveis
• Ausência de multicolinearidade
• Relevância das variáveis
• A existência de uma verdadeira correlação entre fatores e variáveis

Portanto, torna-se uma técnica estatística usada para ver como um grupo compartilha uma variância comum. Embora seja usado principalmente em pesquisas psicológicas, também pode ser aplicado em áreas como negócios e estudos de mercado para entender a satisfação do cliente ou a satisfação do funcionário no trabalho; ou em finanças, para estudar a flutuação dos preços das ações.

Características da análise fatorial

Ao estudar a satisfação do cliente relacionada a um produto, um pesquisador geralmente fará várias perguntas sobre o produto por meio de uma pesquisa. Essas perguntas consistirão em variáveis relacionadas aos recursos do produto, facilidade de compra, usabilidade, preço, apelo visual e assim por diante. Estes são normalmente quantificados em uma escala numérica. O que um pesquisador procura, porém, são as dimensões subjacentes ou “fatores” relacionados à satisfação do cliente. Estes são principalmente fatores psicológicos ou emocionais em relação ao produto, que não podem ser medidos diretamente. A análise fatorial usa as variáveis da pesquisa para determiná-las indiretamente.

Quando um pesquisador assume essas variáveis da pesquisa, elas são condensadas em um ou mais fatores. Alguns dos métodos usados para extrair esses fatores podem incluir:

Análise do componente principal

Este é o método mais utilizado. O primeiro fator é extraído determinando a variância máxima. Essa variância é então removida e substituída pelo fator. O segundo fator é então determinado pela próxima variância mais alta, e o processo continua até que não haja mais variâncias.

Análise fatorial comum

Neste método, os fatores são extraídos de variâncias que ocorrem comumente e não incluem as variâncias únicas de todas as variáveis.

Fatoração de imagem

Com base na matriz de correlação, este processo utiliza variáveis previstas pelo método de regressão OLS.

Uma vez extraídos os fatores, assume-se que a pontuação do questionário está relacionada aos fatores de forma linear. A margem de erro também é levada em consideração, juntamente com todos os fatores da equação.

Tipos de análise fatorial

Existem basicamente dois tipos de análise fatorial:

• Análise fatorial exploratória : Na análise fatorial exploratória, o pesquisador não faz suposições sobre as relações anteriores entre os fatores. Neste método, qualquer variável pode ser relacionada a qualquer fator. Isso ajuda a identificar relacionamentos complexos entre variáveis e agrupá-los com base em fatores comuns.
• Análise fatorial confirmatória : A análise fatorial confirmatória, por outro lado, assume que as variáveis estão relacionadas a fatores específicos e utiliza teoria pré-estabelecida para confirmar suas expectativas do modelo.

Suposições da análise fatorial

A análise fatorial faz uso de várias suposições para produzir os resultados:

• Não haverá outliers nos dados.
• O tamanho da amostra será maior que o tamanho do fator.
• Como o método é interdependente, não haverá multicolinearidade perfeita entre nenhuma das variáveis.
• Em uma sequência de variáveis aleatórias, todas as variáveis possuem a mesma variância finita, conhecida como homocedasticidade. Como a análise fatorial funciona como uma função linear, ela não precisará de homocedasticidade entre as variáveis.
• Existe a suposição de linearidade. Isso significa que mesmo variáveis não lineares podem ser usadas, mas uma vez transferidas, elas se tornam variáveis lineares.
• Há também a suposição de dados de intervalo.

Como a análise fatorial é usada

Marketing empresarial

Em um modelo de negócios, a análise fatorial é usada para explicar variáveis ou dados complexos usando a matriz de associação. Estuda as interdependências dos dados e assume que variáveis complexas podem ser reduzidas a algumas dimensões importantes. Isso é possível por causa de algumas das relações entre as variáveis e suas dimensões. O atributo de uma variável às vezes pode ser o resultado da dimensão de outra. Ele divide a classificação inicial, usando algoritmos estatísticos em vários componentes e usa essas pontuações parciais para extrair vários fatores.

Indústria automobilística

O uso da análise fatorial na indústria automotiva foi mencionado já em 1997 em um artigo do professor emérito Richard B. Darlington da Cornell University. Ele explicou como um estudo poderia ser usado para identificar todas as variáveis que se aplicam à tomada de decisão de compra de um carro – tamanho, preço, opções, acessórios e muito mais. O estudo poderia então ser usado para chegar a algumas variáveis-chave que realmente fecham uma decisão de compra. Os revendedores de automóveis podem então adaptar suas ofertas para atender ao mercado.

Investimento

A chave para um portfólio de investimento produtivo é a diversificação. Para garantir um portfólio diversificado, os profissionais de investimento usam a análise fatorial para prever o movimento em um amplo setor de indústrias e fornecer informações sobre fatores que podem ser desconhecidos. Por exemplo, o portfólio médio contém ações de setores como tecnologia e commodities. Uma olhada no aumento dos preços das ações de um setor relacionado, como o petróleo, dará aos profissionais de investimentos uma boa ideia sobre o que vender e o que reter.

Recursos humanos

Há muitos fatores que entram no processo de contratação de uma empresa. Com as estatísticas, os profissionais de recursos humanos poderão criar um ambiente de trabalho confortável e produtivo. Diversas variáveis podem ser comparadas e analisadas para ver qual combinação funciona, em termos de número de membros da equipe, conjuntos variados de habilidades e talentos terceirizados ou internos, melhorando o funcionamento geral da organização.

Restaurantes

Para os restaurantes, a análise fatorial pode ser usada para entender a demografia e os clientes-alvo na criação de menus. Um restaurante de fast-food aberto ao lado de um campus universitário terá que planejar seu cardápio de maneira diferente do que se fosse colocado em um local de compras sofisticado. Fatores como a concorrência ao redor, passagem de pedestres, grupos etários e localização determinam o sucesso.

Educação

Ao contratar professores e decidir sobre um currículo para o ano letivo, a análise fatorial desempenha um papel importante. Ela é usada para determinar o tamanho das salas de aula, limites de pessoal, distribuição de salários e uma ampla gama de outros requisitos necessários para que o ano letivo corra bem.

Desafios e soluções da análise fatorial

Embora a análise fatorial seja uma ferramenta útil para pesquisa e análise de negócios, existem alguns desafios a serem considerados para garantir os resultados corretos. O resultado depende inteiramente da capacidade do pesquisador de reunir o conjunto certo de variáveis associadas ao negócio e ao produto. Negligenciar até mesmo um pequeno detalhe pode resultar no valor errado do procedimento.

Se as variáveis observadas para um determinado item forem semelhantes entre si, mas distintas de outros itens, o algoritmo pode considerar isso como um fator único para esses itens, o que pode levar a resultados de análise imprecisos. O conhecimento do item e de sua teoria é importante para nomear os fatores com precisão. Mesmo variáveis diferentes podem ter dependências sem motivo algum.

A coleta de informações usando uma pesquisa precisa é a chave. Além do conhecimento do produto e sua teoria, também é importante conhecer seu mercado.

Pesquisa e avanços no campo da análise fatorial continuam a contribuir para tomadas de decisões mais informadas em vários setores. O refinamento contínuo nas técnicas de análise fatorial confirmatória torna esta uma das ferramentas de tomada de decisão mais importantes para todos os setores no futuro.