интересно
Предыдущая | Содержание | Следующая

Применение анализа общих факторов

Данные табл. 19.1 можно проанализировать, используя модель анализа общих факторов.. С этой целью в диагональ матрицы вместо единиц вставили общности (относительные дисперсии общих факторов). Результаты, представленные в табл. 19.4, аналогичны результатам, полученным в ходе анализа главных компонент, приведенным в табл. 19.3.

"Нижний левый треугольник содержит вычисленную корреляционную матрицу; диагональ — общности; верхний правый треугольник - остатки между наблюдаемыми и вычисленными корреляциями.

В колонке "Начальная" той части таблицы, которая озаглавлена "Общности", значения общностей для переменных не превышают 1,0. Исходя из критерия собственного значения, снова (как и в анализе главных компонент) выделили два фактора. Значения дисперсий после выделения факторов отличались от их исходных собственных значений. Первый фактор объясняет 42,84% дисперсии, а второй — 31,13%, в каждом случае немного меньше, чем это наблюдалось в анализе главных компонент.

Значения факторных нагрузок в матрице факторной модели до вращения факторов, данные в табл. 19.4. немного отличаются от значений факторных нагрузок в табл. 19.3, хотя структура нагрузок аналогична. Однако иногда структура нагрузок в анализе общих факторов отличается от таковой в анализе главных компонент по некоторым нагрузкам переменных на различные факторы. Матрица факторной модели после вращения факторов имеет структуру нагрузок, аналогичную структуре нагрузок в табл. 19.3, что приводит к аналогичной интерпретации факторов.

Рассмотрим еще один пример анализа общих факторов в контексте восприятия потребителями скидок.

Обратите внимание, что в этом примере, когда первоначальное решение для фактора оказалось неинтерпретируемым, пункты с небольшими нагрузками были исключены, и факторный анализ выполнили по оставшимся пунктам. Если число переменных велико (больше 15), анализ главных компонент и анализ общих факторов приводят к одинаковым решениям. Однако

анализ главных компонент меньше подвержен ошибочной интерпретации, и поэтому его рекомендуют неопытным аналитикам. Врезка 19.1 "Практика маркетинговых исследований" иллюстрирует применение анализа главных компонент в международных маркетинговых исследованиях, а врезка 19.2 "Практика маркетинговых исследований" представляет приложение факторного анализа к изучению проблем этики

Врезка 19.1. Практика маркетинговых исследований

Секреты "жуков"

Со временем потребности и вкусы потребителей обычно меняются. Предпочтения потребителей по отношению к автомобилям следует постоянно отслеживать для определения изменяющегося спроса и технических требований. Однако есть и одно исключение — это "жук" фирмы Volkswagen. С момента начала их выпуска в 1938 году произведено свыше 21 миллиона этих автомобилей. В разных странах провели ряд исследований, чтобы установить причины, почему покупают автомобили этой марки. Анализ главных компонент переменных, отражающих причины приобретения автомобиля "жук", выявил один доминирующий фактор — фанатическое пристрастие. Водители глубоко преданы этому шумному и маленькому "насекомому". В настоящее время старых "жуков" ищут повсюду. "Японцы стремятся узнать все до болтика об этом автомобиле", — говорит Джек Финн (Jack Finn), реставратор старых "жуков из Западного Палм-Бич, штат Флорида. Учитывая высокую преданность "жукам", фирма Го/^лтаелгрепозиционировала "жука", создав новый блестящий VW Passat, дорогой автомобиль высокого качества, который создает имидж изысканности и высокого класса в противоположность старой модели, которая была символом дешевого автомобиля.

Врезка 19.2. Практика маркетинговых исследований

Факторы, предсказывающие неэтичное поведение при проведении маркетинговых исследовании

Чтобы выявить переменные, влияющие на неэтичную практику маркетинговых исследований, было опрошено 420 специалистов по маркетингу. Их попросили дать оценку по нескольким шкалам ряда переменных и оценить 15 практических исследований, в которых были выявлены этические проблемы.

Одна из этих шкал включала I I пунктов, касающихся степени распространенности этических проблем, которые присущи компании, и действий, которые предпринимает высшая администрация ло отношению к неэтичному поведению сотрудников. Анализ главных компонент с вращением факторов методом варимакс показал, что данные можно представить двумя факторами. Затем эти два фактора использовали во множественном регрессионном анализе наряду с четырьмя другими независимыми переменными. Результаты показали, что существуют два предиктора неэтичной практики проведения маркетинговых исследований.