Каковы преимущества и недостатки исследовательского и подтверждающего факторного анализа?

Исследовательский факторный анализ направлен на выявление базовой структуры или закономерностей в наборе наблюдаемых переменных. 2 Некоторые преимущества:

• Упрощение анализа данных. 1 Факторный анализ уменьшает количество данных, сужает круг факторов, сохраняя при этом важную информацию. 1
• Выявление скрытых взаимосвязей. 1 Это позволяет лучше понимать динамику изменений данных. 1
• Создание моделей и прогнозирование рисков. 1 Факторный анализ помогает обнаруживать узкие места в работе предприятия и оказывать влияние на финансовые результаты. 1
• Широкое применение. 2 Факторный анализ может быть полезным аналитическим инструментом в разных областях, включая финансы, психологию, экономику и социальные науки. 2

Некоторые недостатки:

• Субъективный выбор факторов. 1 Если количество факторов слишком большое или слишком малое, анализ будет неточным. 1
• Линейность модели. 1 Большинство моделей факторного анализа предполагают линейные связи между факторами и переменными, но в реальных ситуациях взаимосвязи могут быть более сложными. 1
• Зависимость данных. 1 Результаты факторного анализа сильно зависят от качества и объёма входных данных, поэтому наличие ошибок, пропусков или других проблем в данных может привести к неточным результатам. 1
• Сложность интерпретации. 1 Интерпретация факторов может быть сложной, особенно когда факторы абстрактны или неочевидны с точки зрения практики. 1

Подтверждающий факторный анализ основан на теории и подходит для сценариев, в которых исследователи обладают заранее разработанной теоретической моделью. 2 Некоторые преимущества:

• Проверка гипотез. 2 Факторный анализ помогает лучше понять взаимосвязь между переменными и предсказать наблюдаемые события. 2
• Подтверждение моделей. 2 Это ценный инструмент для проверки гипотез и подтверждения моделей. 2

Некоторые недостатки:

• Предположения о данных. 2 Факторный анализ основан на определённых допущениях, предполагающих линейность и устойчивость связей между переменными. 2 Нарушение этих предположений может поставить под сомнение достоверность результатов. 2
• Сложность модели. 2 Проведение факторного анализа может быть сложным, поскольку исследователям приходится принимать важные решения, например, сколько факторов использовать. 2
• Чувствительность к данным. 2 На результаты факторного анализа могут повлиять изменения в данных, поэтому результаты могут отличаться в зависимости от конкретного метода факторного анализа, что потенциально может привести к несоответствиям. 2