Faktorvalidering og kriterier

I analysearbejdet kan de almindelige programmer som SPSS eller de forskellige freewares på nettet bruges. Der er flere tilgængelige, fx det lille DOS-baserede PQmethod, se Peter Schmolcks site om Q methodology. Undervejs i de analytiske beregninger skal forskeren tage stilling til antallet af faktorer og hvilke kriterier, der skal benyttes i analysen. Det kaldes også for valg af faktorløsning. Det kan være en omstændelig affære, men handler i bund og grund om at vælge det passende for et godt resultat og så at argumentere for valget.

De to typer af faktoranalyse

I de fleste forskningsprojekter, hvor faktoranalyse anvendes, følges en alment anerkendt praksis i valget af grænseværdier for signifikans og valide analyser. Man kan tilføje, at denne praksis er domineret af en vedholdende tilslutning til r-faktoranalyse, der kunne kaldes den konkurrerende statistiske fremgangsmåde for q-faktoranalysen i Q methodology. Konsekvensen har bl.a. været, at standarder for at vælge kriterier for signifikans og valide løsninger i q-faktoranalyse i høj grad præges af, hvad der gælder for r-faktoranalysen (Stephenson 56).

Eigenvalue og factor score

Den almindelige r-faktoranalyse, der typisk er en Principal Component Analysis (PCA), indebærer nogle kriterier for en valid faktorløsning. De to almindelige og vigtigste begreber her er eigenvalue og factor score. Eigenvalue betegner, hvor meget af datamaterialets varians, der er indeholdt eller forklaret i faktoren. Værdien vises i udskriften i alle statistikprogrammer, og denne typisk anvendte standardgrænseværdi er 1.00 for r-faktoranalyse. Factor score, der mere almindeligt kaldes for ladning, er værdien for en variabels korrelation med faktoren. Her er minimumskravet 0.50 for, at en variabel har betydning for en faktor. For en forklaring af korrelation læs q-faktoranalyse

Man kan i undersøgelser med Q methodology ganske udmærket følge de krav og værdier fremført her, og man vil i så fald kunne fremlægge sine analyser og diskutere resultater med det etablerede videnskabelige samfund, der bruger faktoranalyse. Men der er også en anden vej. I William Stephensons oprindelige konstruktion af analysen benyttes nemlig centroid analysis og nogle andre principper for valget af en valid faktorløsning. Det er i brugen af PQmethod-programmet muligt at prøve kræfter med begge typer af faktoranalyse. Læs mere om dette under Centroid eller PCA.