Die explorative Faktorenanalyse (EFA) ist ein Verfahren, das darauf abzielt, Strukturen in großen Variablenmengen zu entdecken. Wenn Sie einen Datensatz mit vielen Variablen haben, ist es möglich, dass einige von ihnen miteinander in Beziehung stehen, d.h. korrelieren. Diese Korrelationen bilden die Grundlage der Faktorenanalyse.
Ziel der Faktorenanalyse ist es, die Variablen in Gruppen zu unterteilen. Es geht darum, diejenigen Variablen, die stark korrelieren, von denen zu trennen, die weniger stark korrelieren.
In der Statistik wird die explorative Faktorenanalyse auch als Hauptkomponentenanalyse (PCA) bezeichnet.
Weitere Informationen zur explorativen Faktorenanalyse
Hier finden Sie den Faktorenanalyse-Rechner
Und die Daten: