আবর্তনের কারণ । ঘূর্ণনগুলি ফ্যাক্টর অ্যানালাইসিসে নিষ্কাশিত কারণগুলির ব্যাখ্যা করার জন্য করা হয় (বা পিসিএতে উপাদানগুলি, যদি আপনি পিসিএকে একটি ফ্যাক্টর অ্যানালিটিক কৌশল হিসাবে ব্যবহার করার উদ্যোগ নেন)। আপনি নিজের বোঝার বর্ণনা দেওয়ার সময় আপনি ঠিক বলেছেন। ঘূর্ণন লোডিং ম্যাট্রিক্সের কিছু কাঠামোর অনুসরণে করা হয়, যাকে সাধারণ কাঠামো বলা যেতে পারে । এটি তখনই হয় যখন বিভিন্ন উপাদানগুলি বিভিন্ন ভেরিয়েবল load লোড করে1। [আমি বিশ্বাস করি এটি বলা আরও সঠিক যে "একটি উপাদান একটি ভেরিয়েবল লোড করে" "ভেরিয়েবল একটি ফ্যাক্টরকে লোড করে", কারণ এটি সেই উপাদানটি যা "ইন" বা "পিছনে" ভেরিয়েবলগুলি পারস্পরিক সম্পর্কযুক্ত করে তোলে তবে আপনি বলতে পারেন আপনার পছন্দ হিসাবে।] এক অর্থে, সাধারণ সহজ কাঠামোটিই যেখানে সংযুক্ত ভেরিয়েবলগুলির "ক্লাস্টারগুলি" প্রদর্শিত হয়। এর পরে আপনি অর্থ যার উপর মিথ্যা হিসাবে একটি ফ্যাক্টর ব্যাখ্যা ছেদ ভেরিয়েবল গুণক দ্বারা যথেষ্ট লোড করা হয় যার অর্থ; সুতরাং, ভিন্ন অর্থ পেতে, কারণগুলির মধ্যে ভেরিয়েবলগুলি পৃথকভাবে লোড করা উচিত। থাম্বের একটি নিয়ম হল যে কোনও ফ্যাক্টরটি কমপক্ষে 3 ভেরিয়েবলের শালীনভাবে লোড করা উচিত।
ফলাফল । ঘূর্ণন কারণগুলির স্থানে একে অপরের সাথে সম্পর্কিত ভেরিয়েবলের অবস্থান পরিবর্তন করে না, অর্থাৎ ভেরিয়েবলের মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক সংরক্ষণ করা হচ্ছে। পরিবর্তনযোগ্য ভেক্টরগুলির শেষ-পয়েন্টগুলির স্থল অক্ষের দিকে স্থানাঙ্কগুলি কী পরিবর্তন করা হয়েছে - লোডিংস (আরও বেশি করে দয়া করে "লোডিং প্লট" এবং "বাইপ্লট" এর জন্য এই সাইটটি অনুসন্ধান করুন) 2 । লোডিং ম্যাট্রিক্সের অরথোগোনাল ঘোরার পরে , ফ্যাক্টর বৈকল্পগুলি পরিবর্তিত হয়, তবে উপাদানগুলি অসংরক্ষিত থাকে এবং পরিবর্তনশীল সাম্প্রদায়িকতা সংরক্ষণ করা হয়।2
একটি স্বচ্ছ ঘূর্ণায়মান উপাদানগুলিতে যদি তাদের পরিষ্কার করা "সহজ কাঠামো" তৈরি করতে পারে তবে তাদের অসামঞ্জস্যতা হারাতে দেওয়া হয়। যাইহোক, পারস্পরিক সম্পর্কযুক্ত কারণগুলির ব্যাখ্যা একটি আরও কঠিন শিল্প কারণ আপনাকে একটি ফ্যাক্টর থেকে অর্থ গ্রহণ করতে হবে যাতে এটি অন্য যেটির সাথে এটির সাথে সম্পর্কযুক্ত তার অর্থ দূষিত না করে। এটি বোঝায় যে আপনাকে কারণগুলি ব্যাখ্যা করতে হবে, আসুন আমরা বলি, সমান্তরালভাবে, এবং একে একে নয়। তির্যক ঘূর্ণন আপনাকে একের পরিবর্তে দুটি ম্যাট্রিক্সের লোডিংয়ের সাথে ছেড়ে দেয়: প্যাটার্ন ম্যাট্রিক্স পি এবং কাঠামো ম্যাট্রিক্স এস । ( এস = পি সি , যেখানে সি হল কারণগুলির মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্কের ম্যাট্রিক্স; সি = কিউ'প্রশ্নঃসেখানে প্রশ্নঃ : তির্যক আবর্তনের ম্যাট্রিক্স হয় এস = এ প্র , যেখানে একজন , লোড ম্যাট্রিক্স কোন ঘূর্ণন ছিল পূর্বে) প্যাটার্ন ম্যাট্রিক্স regressional ওজন যার দ্বারা কারণের ভেরিয়েবল ভবিষ্যদ্বাণী করা ম্যাট্রিক্স থাকাকালীন গঠন ম্যাট্রিক্স সম্পর্কযুক্তরূপে (বা। covariances) কারণ এবং ভেরিয়েবলের মধ্যে। বেশিরভাগ সময় আমরা প্যাটার্ন লোডিংয়ের মাধ্যমে কারণগুলির ব্যাখ্যা করি কারণ এই সহগগুলি ভেরিয়েবলের ক্ষেত্রে গুণকের অনন্য স্বতন্ত্র বিনিয়োগ উপস্থাপন করে। তির্যক ঘূর্ণন পরিবর্তনশীল সাম্প্রদায়িকতা সংরক্ষণ করে, তবে সাম্প্রদায়িকতা আর পি বা এস এর স্কোয়ারের সার সংখ্যার সমান হয় না liএস। তদ্ব্যতীত, কারণগুলি পারস্পরিক সম্পর্কযুক্ত, তাদের বৈকল্পিকগুলি আংশিকভাবে সুপারপোজ 3 ।3
4
পছন্দ । অরথোগোনাল এবং তির্যক ঘূর্ণনের বিভিন্ন রূপ রয়েছে। কেন? প্রথমত, কারণ "সাধারণ কাঠামো" ধারণাটি অবিচল নয় এবং কিছুটা আলাদাভাবে তৈরি করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, ভেরিম্যাক্স - সর্বাধিক জনপ্রিয় অরথোগোনাল পদ্ধতি - প্রতিটি ফ্যাক্টরের লোডিংয়ের স্কোয়ার মানগুলির মধ্যে বৈচিত্রটি সর্বাধিক করার চেষ্টা করে; কখনও কখনও ব্যবহৃত orthogonal পদ্ধতি কোয়ার্টিম্যাক্স একটি পরিবর্তনশীল ব্যাখ্যা করার জন্য প্রয়োজনীয় কারণগুলির সংখ্যা হ্রাস করে এবং প্রায়শই তথাকথিত "সাধারণ ফ্যাক্টর" উত্পাদন করে। দ্বিতীয়ত, বিভিন্ন আবর্তনগুলি সাধারণ কাঠামো বাদে বিভিন্ন দিকে লক্ষ্য করে। আমি এই জটিল বিষয়গুলির বিবরণে যাব না, তবে আপনি নিজেরাই সেগুলি সম্পর্কে পড়তে চাইতে পারেন।
5(প্রত্যেকের নিজস্ব প্রবণতা থাকা সত্ত্বেও) অনুমতি দিন, কিন্তু জোর করবেন না, কারণগুলি পরস্পর সম্পর্কযুক্ত করতে পারেন এবং এইভাবে কম সীমাবদ্ধ হয়। যদি তির্যক ঘূর্ণনটি দেখায় যে কারণগুলি কেবল দুর্বলভাবে সম্পর্কিত হয় তবে আপনি আত্মবিশ্বাসী হতে পারেন যে "বাস্তবে" এটি তাই, এবং তারপরে আপনি ভাল বিবেক নিয়ে অर्थোগোনাল ঘোরার দিকে ফিরে যেতে পারেন। বিষয়গুলি অপরপক্ষে, খুব সম্পর্কিত হয়, এটা ধারণার দিক থেকে স্বতন্ত্র সুপ্ত চারিত্রিক বৈশিষ্ট্যের জন্য অপ্রাকৃত (দেখায়, বিশেষ করে যদি আপনি, মনোবিজ্ঞান বা এই ধরনের একটি জায় উন্নয়নশীল হয় - রিকল করে একটি ফ্যাক্টর হয় নিজেই একটি univariate বৈশিষ্ট্য, একটি ব্যাচ না ঘটনা), এবং আপনি কম কারণগুলি নিষ্কাশন করতে বা বিকল্পভাবে তথাকথিত দ্বিতীয়-আদেশের উপাদানগুলি বের করার জন্য ব্যাচের উত্স হিসাবে তির্যক ফলাফলগুলি ব্যবহার করতে চাইতে পারেন।
1
এটি নিখুঁত অন্বেষণকারী এফএর জন্য, আপনি যদি একটি প্রশ্নপত্র বিকাশের জন্য যদি এফএ করছেন এবং পুনরায় করছেন, আপনি অবশেষে নীল রঙগুলি বাদ দিয়ে সমস্ত পয়েন্ট বাদ দিতে চাইবেন, যদি আপনার কেবল দুটি কারণ থাকে। যদি দুটিরও বেশি কারণ থাকে তবে আপনি চাইবেন যে লোডিং প্লটগুলি অন্য কয়েকটি কারণের জন্য লাল পয়েন্টগুলি নীল হয়ে যাবে।
2
3এসএসএকজন1 - আর2আমিসি- 1
4
5(সাধারণত) বা এটি ছাড়া। নরমালাইজেশন আবর্তনে সমস্ত পরিবর্তনশীলকে সমানভাবে গুরুত্বপূর্ণ করে তোলে।
আরও পড়ার জন্য কিছু থ্রেড:
কারণগুলি মোটেও ঘোরার কারণ নেই?
কোন ম্যাট্রিক্সকে তির্যক ঘূর্ণন - প্যাটার্ন বা কাঠামোর পরে ব্যাখ্যা করতে হবে?
ফ্যাক্টর রোটেশন টেকনিক্সের নামগুলি (ভ্যারিম্যাক্স ইত্যাদি) অর্থ কী?
উপাদানগুলির সাথে পিসিএ এখনও পিসিএ ঘোরানো হয় বা একটি ফ্যাক্টর বিশ্লেষণ হয়?