Faktorska analiza

diplomski rad

• Naslov (engleski): Factor analysis
• Autor: Ozana Jurić
• Mentor: Anamarija Jazbec (mentor)
• Član povjerenstva: Anamarija Jazbec (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Hrvoje Šikić (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Vedran Krčadinac (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Marko Tadić (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Prirodoslovno-matematički fakultet; (Matematički odsjek); Zagreb
• Datum i država obrane: 2022-03-04, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: PRIRODNE ZNANOSTI; Matematika

Sažetak

U ovom diplomskom radu vidjeli smo teorijsku pozadinu faktorske analize te samu primjenu iste. Na početku smo definirali faktorski model. Vidjeli smo da težine faktorskog modela služe za pridruživanje početnih varijabli faktorima te za interpretaciju dobivenih faktora. Također smo vidjeli da modeliranje započinjemo pretpostavkom da su početne varijable korelirane, a kao izlaz te analize su nekorelirani faktori, odnosno odvojene grupe varijabli. Upoznali smo se sa raznim tehnikama ekstrakcije faktora koje uglavnom imaju isti cilj, a to je ekstrakcija maksimalne varijance iz skupa podataka sa svakim faktorom. Vidjeli smo i kriterije za odabir broja faktora, a u idealnim slučajevima svi kriteriji ishode jednaki brojem. Nakon toga smo vidjeli kako se možemo koristiti različitim tipovima rotacija kako bi poboljšali interpretabilnost i korist rješenja. Na kraju smo na primjeru pokazali kako se provodi faktorska analiza.

Sažetak (engleski)

In this thesis, we saw the theoretical background of factor analysis and the application of it. At the beginning, we defined a factor model. We have seen that models factor weights are used to associate initial variables with factors and to interpret the obtained factors. We have also seen that we start modeling by assuming that the initial variables are correlated, and the output of that analysis are uncorrelated factors, i.e. separate groups of variables. We have introduced various factor extraction techniques whom mostly have the same goal, to extract the maximum variance from the data set with each factor. We have also seen the criteria for selecting a number of factors, and ideally all the criteria give the same number as an outcome. After that, we saw how we can use different types of rotation to improve the interpretability and usefulness of the solution. In the end, we showed by example how factor analysis is conducted.

• Ključne riječi: faktorski model; nekorelirani faktori; ekstrakcija maksimalne varijance
• Ključne riječi (engleski): factor model; uncorrelated factors; maximum variance
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:217:574418
• Studijski program: Naziv: Matematička statistika; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra matematike (mag. math.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Otvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2022-03-28 11:18:27