Que valores próprios para usar em uma análise fatorial?

A dramatização valores próprios de uma análise fatorial é semelhante ao papel que desempenham na análise de componentes principais: eles permitem que você sabe o quanto a variação de cada fator ou componente pode explicar. O objetivo na seleção de valores próprios é incluir variação suficiente em seu modelo que a solução final é válida, apesar de não complicar o seu modelo com muitos fatores.

A trama scree é uma abordagem gráfica para seleção de valores próprios. Esta abordagem, que foi desenvolvido por Raymond Cattell em 1966, é um meio pouco subjetivas de selecção de factores. A trama cascalho coloca os valores próprios no eixo y e os factores no eixo dos x. O usuário deste procedimento vai encontrar uma "cotovelo" na trama cascalho, que é um ponto, após o que todos os valores próprios estão alinhados de um modo linear. Os valores próprios antes desta cotovelo são aqueles que o pesquisador deve usar na análise fatorial.

Regra de Kaiser é uma regra objetivo de tomada de decisões para a selecção de valores próprios. Ele afirma que todos os valores próprios superiores a unidade deve ser usado. Esta regra é intuitivamente satisfazendo em que os factores associados com valores próprios sob a unidade contêm menos informações do que as variáveis ​​originais que foram utilizados na análise de fatores. Esta regra é tanto objetiva e fácil de usar.

Procedimento de Horn reconhece que os processos de análise fatorial e análise de componentes principais irá explorar a variação aleatória nos dados. Este valor de variação aleatória em leva ao primeiro valor próprio sempre ser maior que a unidade, independentemente do facto de os dados em si tem quaisquer correlações interessantes entre as variáveis. Procedimento de Horn resolve esse problema, comparando valores próprios não à unidade, mas para os valores próprios de uma análise de componentes principais que usam dados puramente aleatórios, não correlacionadas. Cada valor próprio a partir da análise fatorial é comparado com o valor próprio correspondente para a análise de componentes principais. Se o valor próprio análise fatorial é maior, é escolhido. Caso contrário, ele será descartado.