Kommunaliteetide algväärtuse määramine ja faktorite arvu määramine on tihedalt seotud, kasutatakse kaht faktorite eraldamise meetodit: - peakomponentide meetod: muutuja koguhajuvus on faktoritega täielikult määratud, jääkhajuvust ei ole - peatelgede meetod: jääkhajuvus on olemas, muutujate hajuvust püütakse kommunaliteedi tasemeni ära seletada; kommunaliteedi lõppväärtused arvutatakse lähendusena. Esialgsed kommunaliteedid on peakomponentide meetodi puhul alati väärtusega 1, sest esialgseid peakomponente on sama palju kui algtunnuseid ja nende poolt saab kirjeldatud kogu algtunnuste variatiivsus. 24. Kuidas faktormaatriksist leida esimese muutuja kommunaliteeti? Faktorlaadungid või faktorkaalud (seitsme lähenduse tulemusena) F1 F2 x1 0,94331 -0,28039
Options -> On mõistlik määrata, et faktorkaalud oleksid järjestatud (Sorted By Size), samuti anda ette väärtus, millest väiksemaid ei kuvata (Supress absolute values less than). Rotation -> Pööramise eesmärgiks on saavutada võimalikult lihtne faktorstruktuur, kus iga muutuja laaduks tugevalt ainult ühele faktorile ja teistele nõrgalt. Matemaatiliselt pööramine faktorlahendi põhiolemust ei muuda: summaarne seletusprotsent ja tunnuste kommunaliteedid jäävad samaks. Kuid faktorlahend muutub lihtsamini tõlgendatavaks ja omaväärtused jaotuvad faktorite vahel ühtlasemalt. Teeme faktormudeli, kus kasutame direct oblimin meetodit. Eristatakse kahte tüüpi pööramist: ortogonaalset ehk täisnurkset ja mitteortogonaalset ehk kaldnurkset. Enne pööramist on faktorid sõltumatud, nad ei ole omavahel korreleeritud. Ortogonaalne pööramine jätabki olukorra
annaabi.ee 
