कारक विश्लेषण

अंग्रेज़ी फ़रवरी 2024 फ़रवरी 2024 कारक विश्लेषण (Factor analysis) एक सांख्यिकीय पद्धति है जिसका उपयोग प्रेक्षित, सहसंबद्ध चरों के बीच परिवर्तनशीलता का वर्णन करने के लिए संभावित रूप से कम संख्या में न देखे गए चरों के संदर्भ में किया जाता है जिसे कारक कहा जाता है। उदाहरण के लिए, यह संभव है कि छह देखे गए चरों में परिवर्तन मुख्य रूप से दो न देखे गए (अंतर्निहित) बदलाव में परिवर्तन के कारण होते हैं। कारक विश्लेषण न देखे गए अव्यक्त चरों की प्रतिक्रिया में ऐसी संयुक्त विविधताओं की खोज करता है। देखे गए चर को संभावित कारकों और "त्रुटि" शब्दों के रैखिक संयोजन के रूप में मॉडल किया गया है, इसलिए कारक विश्लेषण को चर-में-त्रुटि मॉडल के एक विशेष मामले के रूप में माना जा सकता है।Karl G. Jöreskog Karl Gustav Jöreskog Factor Analysis as an Errors-in-Variables Model 185–196 Principals of Modern Psychological Measurement https://archive.org/details/principalsofmode0000unse Hillsdale Erlbaum 1983 0-89859-277-1 सीधे शब्दों में कहें तो, किसी चर का कारक भार उस सीमा को निर्धारित करता है जिस हद तक चर किसी दिए गए कारक से संबंधित है।Bandalos Deborah L. 2017 Measurement Theory and Applications for the Social Sciences The Guilford Press कारक विश्लेषणात्मक तरीकों के लिए एक विशिष्ट औचित्य यह है कि देखे गए चरों के बीच परस्पर निर्भरता के बारे में प्राप्त ज्ञान का उपयोग डेटासेट में चरों की संख्या को कम करने के लिए किया जा सकता है। कारक विश्लेषण का उपयोग आमतौर पर साइकोमेट्रिक्स, व्यक्तित्व मनोविज्ञान, जीव विज्ञान, विपणन, उत्पाद प्रबंधन, संचालन अनुसंधान, वित्त और मशीन लर्निंग में किया जाता है। यह उन डेटा सेटों से निपटने में उपयोगी हो सकता है जिनमें बड़ी संख्या में देखे गए चर होते हैं लेकिन माना जाता है कि वे कम संख्या में अंतर्निहित/अव्यक्त चरों को प्रतिबिंबित करते हैं। यह सबसे अधिक उपयोग की जाने वाली अंतर-निर्भरता तकनीकों में से एक है और इसका उपयोग तब किया जाता है जब चरों का प्रासंगिक सेट एक व्यवस्थित अंतर-निर्भरता दिखाता है और इसका उद्देश्य उन अव्यक्त कारकों का पता लगाना है जो एक समानता बनाते हैं। सन्दर्भ श्रेणी:उत्पाद प्रबन्धन श्रेणी:विपणन अनुसंधान