Факторный анализ. 
Маркетинговые исследования

Назначение и общая характеристика

Факторный анализ — это комплекс моделей и методов, используемых для «сжатия» информации, содержащейся в матрице данных. Сжатие производится по столбцам матрицы, т. е. по параметрам. Например, если речь идет о данных опроса, то сравнительно большое число вопросов анкеты «сжимается» до нескольких или даже одного столбца.

Задача факторного анализа состоит в том, чтобы, наблюдая большое число измеряемых параметров, выявить небольшое число латентных (скрытых) макропараметров — факторов, которыми в основном определяются различия в значениях измеряемых параметров. Это позволяет сгруппировать схожие по смыслу параметры в макропеременные (агрегатные переменные) с целью сокращения числа параметров и оптимизации структуры данных.

Таким образом, главными целями факторного анализа являются: 1) определение структуры взаимосвязей между параметрами и 2) сокращение числа параметров.

В основе факторного анализа лежит гипотеза, что, хотя сами по себе ответы респондентов на тот или иной вопрос сильно зависят от случайности и потому довольно сильно «зашумлены», эти ответы отражают внутреннюю установку респондентов.

Таким образом, строя фактор на основе ответов всех респондентов на несколько сходных между собой вопросов анкеты, мы и получаем количественное выражение этой очищенной от помех установки. (Если, конечно, таковая установка у респондентов присутствует, т. е. есть, что замерять.).

Приведем ряд практически важных примеров применения факторного анализа.

• 1. Построение индикаторов общественно-политической ситуации. В рамках общественно-политических исследований по данным опросов населения, например, в Фонде Общественное Мнение строятся разные индикаторы, обобщенно характеризующие ситуацию в стране:
  • o показатели отношения работающего населения России к труду;
  • o индикаторы эмоционального состояния населения;
  • o индекс протестных настроений;
  • o индекс воздействия экономического кризиса;
  • o индекс криминогенной ситуации и т. д.
• 2. Изучение психографических профилей потребителей. В анкету включается набор высказываний об образе жизни. Факторный анализ выбранных респондентами ответов позволяет выявить ключевые психографические характеристики респондентов.
• 3. Оценка имиджа магазина. Респондентов просят оценить магазин по ряду критериев и выразить эту оценку по шкале семантического дифференциала. Напомним: это шкала с семью градациями для отражения оттенков выбора между двумя противоположными понятиями. Полученные оценки анализируются с целью нахождения небольшого числа латентных признаков, обобщенно характеризующих имидж магазина.
• 4. Критерии оценки потребителями разных банков. Респондентам предложили оценить важность каждой из 15 характеристик банков с использованием пятибалльной шкалы: от «несущественная характеристика» до «очень важная характеристика». При анализе было выявлено четыре важных обобщенных критерия:
  • o традиционные услуги (размер процентных ставок по займам, размер комиссионных по операциям с чеками, уважительность и индивидуальный подход при обслуживании клиентов, наличие доступа к ежемесячным отчетам);
  • o удобство (удобное расположение отделений банков, банкоматов, удобное время работы, быстрота обслуживания);
  • o открытость (рекомендации друзей и родственников, доступность получения займов);
  • o компетентность (профессионализм банковских служащих, наличие вспомогательных банковских услуг).

Преобразование большего по размеру набора в меньший набор ясно выраженных параметров позволяет использовать эти обобщенные переменные в последующем многомерном анализе. Например, мы можем выяснить, что значения какого-то из обобщенных признаков, построенных нами с помощью факторного анализа, у лояльных и нелояльных клиентов сильно различаются. А знание, какие исходные переменные сильно коррелируют с этим обобщенным признаком, можно понять содержательный смысл этих различий.

Можно подойти к решению этой задачи иначе: применить регрессионный или дискриминантный анализ, используя выявленные психографические факторы в качестве независимых переменных, а признак, разделяющий лояльных и нелояльных потребителей, — в качестве зависимой переменной. Найденные в результате коэффициенты показывают, какие переменные и в какой мере влияют на формирование лояльности.

И вообще, имея несколько новых, меньших по размеру наборов не коррелирующих между собой параметров — факторов, можно на их основе изучать взаимосвязи между факторами из разных наборов, например, с помощью регрессионного или дискриминантного анализа.

Важна некоррелированность факторов и для того, чтобы перейти к решению задачи выявления типологии респондентов с помощью кластерного анализа. Решение этой задачи будет подробно рассматриваться в следующем подразделе.

Итак, фактор — это количественное выражение скрытой (латентной) переменной (агрегатной или макропеременной), объясняющей взаимные корреляции, существующие в наборе исходных переменных — столбцов матрицы данных. Это «внутренняя», «существенная» характеристика, значения которой невозможно напрямую измерить, но именно от них зависит, какие значения будут принимать измеряемые «внешние», «косвенные» переменные.

Это может означать, например, что, если у респондента фактор принимает высокое значение, он, скорее всего, дал тем исходным переменным, которые коррелируют с фактором сильно и положительно, высокие оценки, а тем, которые коррелируют с ним сильно, но отрицательно, — низкие.