Bu cevap , faktör analizindeki rotasyonlarla ilgili bu genel soruyu başarır (lütfen okuyun) ve bir takım spesifik yöntemleri kısaca açıklar.
QAAQ=SSS
S: yükleme matrisinin satırlarını "basitleştirir". Ancak quartimax genellikle "genel faktör" olarak adlandırılır (çoğu zaman değişkenlerin FA'sında arzu edilmez; katılımcıların Q-mod FA'sinde daha arzu edilir).
S. Varimax, yükleme matrisinin sütunlarını doğrudan "basitleştirir" ve böylece faktörlerin yorumlanabilirliğini büyük ölçüde kolaylaştırır. Yükleme grafiğinde, noktalar bir faktör ekseni boyunca geniş olarak yayılır ve kendilerini sıfıra yakın ve sıfıra yakın polarize etme eğilimindedir. Bu özellik, Thurstones'in basit yapısının bir dereceye kadar karışımını tatmin ediyor gibi görünüyor. Bununla birlikte Varimax, eksenlerden uzakta yatan noktalar üretmekten güvenli değildir, yani birden fazla faktörle yüklenen "karmaşık" değişkenler. Bunun kötü ya da iyi olup olmadığı araştırmanın alanına bağlıdır. Varimax çoğunlukla Kaiser normalizasyonu ile birlikte iyi performans gösterir(toplulukları dönerken geçici olarak eşitlemek), her zaman varimax ile kullanılması önerilir (ve başka herhangi bir yöntemle de kullanılması önerilir). Özellikle psikometri ve sosyal bilimlerde en popüler dik rotasyon yöntemidir.
Equamax (nadiren, Equimax) dik dönüş, varimax'ın bazı özelliklerini keskinleştiren bir yöntem olarak görülebilir. Onu daha da geliştirmek için icat edildi. Eşitleştirme , Saunders'ın (1962) algoritmanın çalışan formülüne eklediği özel bir ağırlıklandırma anlamına gelir. Equamax , döndürülmekte olan faktörlerin sayısına göre kendini ayarlar . Değişkenleri (yüksek yüklü) varimax'a göre faktörler arasında daha düzgün dağıtma eğilimindedir ve bu nedenle "genel" faktörlere daha az yatkındır. Öte yandan, equamax, quartimax'ın satırları basitleştirme amacından vazgeçmek için tasarlanmamıştı; equamax olan oldukça VARIMAX ve quartimax bir kombinasyonuaralarında olduğundan daha fazla. Bununla birlikte, equamax'ın varimax veya quartimax'tan çok daha az "güvenilir" veya "kararlı" olduğu iddia edilmektedir: bazı veriler için felaket olarak kötü çözümler verebilirken, diğer veriler için basit yapıya sahip mükemmel yorumlanabilir faktörler sağlar. Equamax'a benzeyen ve basit yapı arayışında daha da cesaretlendirilen bir başka yönteme parsimax ("parsimony'i en üst düzeye çıkarmak") denir (Tartışma için bkz. Mulaik, 2010).
- Ben değil de şimdi durdurma eğik yöntemleri gözden geçirmek için üzgünüm oblik ve (bir kriter "minimize" ile "eğik") promax (sınırsız yanlısı crustes vari sonra rotasyon max ). Eğik yöntemler muhtemelen onları tanımlamak için daha uzun paragraflar gerektirecektir, ancak bugün uzun bir cevap planlamamıştım. Her iki yöntem de bu cevabın 5. dipnotunda belirtilmiştir . Sizi Mulaik, Faktör Analizinin Temelleri (2010); klasik eski Harman'ın Modern faktör analizi (1976); ve arama yaparken internette ne olursa olsun.
Ayrıca bakınız Faktör analizinde varimax ve oblimin rotasyonları arasındaki fark ; SPSS faktör analizinde “varimax” ne anlama geliyor?