تحلیل عاملی

تحلیل عاملی از جمله روشهای چند متغیره است که در آن متغیرهای مستقل و وابسته مطرح نیست، زیرا این روش جزء تکنیک‌های هم وابسته محسوب می‌گردد و کلیه متغیرها نسبت به هم وابسته‌اند. تحلیل عاملی نقش بسیار مهمی در شناسایی متغیرهای مکنون یا همان عامل‌ها از طریق متغیرهای مشاهده شده دارد. عامل (factor) متغیر جدیدی است که از طریق ترکیب خطی مقادیر اصلی متغیرهای مشاهده شده برآورد می‌شود. روﺵ ﺗﺤﻠﻴﻞ عاملی ﺑﺮﺍﻱ ﺳﺎﺧﺖ ﺁﺯﻣـﻮﻥﻫـﺎ ﺍﻭﻟـﻴﻦ ﺑـﺎﺭ ﺗﻮﺳـﻂ ﺎﺭﻟﺰ ﺍﺳﻴﺮﻣﻦ ﺑﻪ ﻛﺎﺭ ﺑﺮﺩﻩ ﺷـﺪﻩ ﺍﺳـت. ﺑـﻪ ﻫﻤـﻴﻦ ﺩﻟﻴـﻞ ﻭﻱ ﺭﺍ ﻣﺒﺘﻜـﺮ ﺭﻭﺵ ﺗﺤﻠﻴــﻞ عاملی ﻣــی‌ﻧﺎﻣﻨـﺪ.

ﺗﺤﻠﻴــﻞ عاملی ﻳﻜــﻲ ﺍﺯ ﺭﻭﺵﻫﺎﻱ ﻴﺸﺮﻓﺘﻪ ﺁﻣﺎﺭﻱ ﺍﺳﺖ که بر مبنای آن متغیرها به گونه‌ای دسته بندی می‌شوند که در نهایت به دو یا چند عامل که همان مجموعه متغیرها هستند، محدود می‌گردند، بنابراین هر عامل را می‌توان متغیری ساختگی یا فرضی در نظر گرفت که از ترکیب چند متغیر که از وجوهی به هم شباهت دارند، ساخته شده است. داده‌های اولیه برای تحلیل عاملی، ماتریس همبستگی بین متغیرها است و متغیرهای وابسته از پیش تعیین شده‌ای ندارد.

 کاربردهای تحلیل عاملی

• کاهش داده‌ها (Data Reduction): یکی از بیشترین کاربردهای تحلیل عاملی، کاهش داده‌ها در تهیه آزمون‌ها است. در برخی از پژوهش‌ها وجود متغیر زیاد انجام تحلیل نهایی را دچار مشکل می‌کند. تحلیل عاملی اکتشافی به محقق کمک می‌کند تا حجم زیادی از متغیرها به تعداد مجدودی از عامل‌ها کاهش دهد. 
• شناسایی ساختار (Structure Detection): ساختار زیربنایی مجموعه‌ای از متغیرها در یک حوزه مفهومی مشخص شناسایی می‌شود. به عبارت دیگر متغیرهای مورد استفاده در تحقیق بر اساس صفات مشترکشان به دو یا چند دسته محدود شده و این دسته‌ها را عامل می‌نامیم. پس از آن روابط بین عاملها بدست آمده و در هر عامل نیز روابط بین متغیرهای آن محاسبه شده و در نهایت هدف اصلی تحقیق که روابط بین متغیرهای تحقیق است، محاسبه می‌شوند.
• سنجش اعتبار (روایی) پرسشنامه یا یک مقیاس: به معنی این که آیا گویه‌های طرح شده درون عامل‌ها قرار می‌گیرند یا نه. برای مثال فرض کنید پرسشنامه‌ای با ۲۰ سوال (یا گویه) تنظیم کرده و می‌خواهید عوامل را استخراج کنید. روایی یعنی آیا ابزار شما، مفهوم موردنظر را به درستی می‌سنجد؟

رویکردهای تحلیل عاملی

رویکردهای تحلیل عاملی را می‌توان به دو دسته کلی تقسیم کرد:

• تحلیل عاملی اکتشافی (Exploratory Factor Analysis)
• تحلیل عاملی تاییدی (Confirmatory Factor Analysis)

اینکه کدام یک از این دو روش باید در تحلیل عاملی به کار رود مبتنی بر هدف تحلیل داده‌هاست. تمایز مهم روش‌های تحلیل عاملی اکتشافی و تاییدی در این است که روش اکتشافی با صرفه‌ترین روش تبیین واریانس مشترک زیربنایی یک ماتریس همبستگی را مشخص می‌کند. در حالی که روش‌های تاییدی (آزمون فرضیه) تعیین می‌کنند که داده‌ها با یک ساختار عاملی معین (که در فرضیه آمده) هماهنگ هستند یا نه. به طور کلی، تحلیل عاملی اکتشافی (EFA) ممکن است در حوزه‌های تحقیقاتی کمتر بالغ که در آن سئوالات اندازه‌گیری اساسی هنوز حل نشده انتخاب بهتری باشد. این روش همچنین در مقایسه با CFA نیاز به پیش‌فرض‌های کمتری دارد. در پژوهش‌های ارزیابی، EFA معمولاً در مطالعات اولیه و CFA در مطالعات بعدی همان حوزه استفاده شود.

تفاوت تحلیل عاملی اکتشافی و تحلیل عاملی تاییدی 

• مدل‌های اندازه‌‌گیری که هیچ‌گونه قید و شرطی بر آن‌ها اعمال نشده است، با استفاده از تحلیل عاملی اکتشافی (EFA) و مدل‌های اندازه‌گیری مقید با استفاده از تحلیل عاملی تاییدی(CFA) تجزیه و تحلیل می‌شوند. به این معنا که محقق باید ارتباط بین عامل‌ها و شاخص‌های مربوط با آن‌ها را به وضوح مشخص نماید.
• در EFA مرحله تشخیص مدل وجود ندارد. به عبارت دیگر هیچ مجموعه منحصر به فردی از برآورد پارامترها برای یک مدل خاص وجود ندارد. برعکس درCFA مدل‌ها باید از قبل مشخص شوند. به همین دلیل در CFA گام چرخش وجود ندارد.
• در EFA فرض بر این است که واریانس مربوط به هر شاخص با واریانس شاخص دیگری به اشتراک گذاشته نمی‌شود. در مقابل، بسته به مدل موردنظر، CFAمی‌تواند ارزیابی کند که آیا واریانس مربوطه بین دو شاخص‌ به اشتراک گذاشته می‌شود یا نه.
• در CFA خروجی برنامه‌های کامپیوتری، تعدادی آماره برازش ارائه می‌کند که برازش یا به عبارتی میزان تطابق کل مدل را با داده‌ها ارزیابی می‌کنند. درحالی‌که، این آماره‌ها معمولاً در روش‌های متداول EFA (از جمله تحلیل مؤلفه اصلی (principle components analysis) و عامل‌‌یابی محور اصلی (principle axis factoring) که توسط نرم‌افزارهای کامپیوتری مانند SPSS وSAS/STAT انجام می‌شوند، وجود ندارند. البته برخی از برنامه‌های کامپیوتری تخصصی‌تر مانند Mplus ممکن است برخی از آماره‌های برازش را برای روش‌های خاصی از EFA ارائه کنند.
• EFA با استفاده از برنامه‌های کامپیوتری که برای تحلیل آماری عمومی بکار می‌روند، مانند SPSS و SAS/STAT قابل انجام است. در حالی‌که، برای انجام CFA به برنامه‌های کامپیوتری تخصصی‌تری نیاز داریم که قابلیت اجرای تکنیک مدل‌یابی معادله ساختاری (SEM) را دارا می‌باشند. چون CFA تکنیک مدل‌یابی معادله ساختاری (SEM) برای برآورد مدل‌های اندازه‌گیری مقید است. برخی ابزار‌های کامپیوتری پر کاربرد SEM عبارتند از:LISREL،Amos ،Smart-PLS و Mplus که برنامه Mplus دارای قابلیت انجام هر دو تحلیل EFA و CFA می‌باشد.