Modèle de facteurs

Solutions fausses: si la communalité dépasse 1,0, il y a une solution fausse, qui peut refléter un échantillon trop petit ou le choix d`extraire trop ou trop peu de facteurs. Bien qu`il existe des définitions largement utilisées du bien-être et du Burnout, il n`y a pas eu de modèle conceptuel convenu des facteurs contributifs sous-jacents, qui pourrait servir de base pour identifier les solutions potentielles pour promouvoir le bien-être, prévenir et traiter l`épuisement professionnel et guider les recherches ultérieures. Les modèles antérieurs, bien qu`ayant une grande utilité, manquent de certains attributs importants et soulèvent des questions difficiles [10]: ces facteurs sont calculés avec des combinaisons de portefeuilles composées par les stocks classés (classement BtM, classement Cap) et disponibles données de marché. Les valeurs historiques peuvent être consultées sur la page Web de Kenneth Français. De plus, une fois que SMB et HML sont définis, les coefficients BS et BV correspondants sont déterminés par des régressions linéaires et peuvent prendre des valeurs négatives ainsi que des valeurs positives. L`analyse factorielle est liée à l`analyse des composantes principales (PCA), mais les deux ne sont pas identiques. [1] il y a eu une controverse importante dans le domaine sur les différences entre les deux techniques (voir la section sur l`analyse des facteurs exploratoires par rapport aux principaux éléments d`analyse ci-dessous). L`APC peut être considérée comme une version plus basique de l`analyse factorielle exploratoire (EFA) qui a été développée au début des premiers jours avant l`avènement des ordinateurs à grande vitesse. L`APC et l`analyse factorielle visent à réduire la dimensionnalité d`un ensemble de données, mais les approches prises pour le faire sont différentes pour les deux techniques. L`analyse factorielle est clairement conçue dans le but d`identifier certains facteurs non observables à partir des variables observées, alors que l`APC ne répond pas directement à cet objectif; au mieux, l`APC fournit une approximation des facteurs requis. [2] du point de vue de l`analyse exploratoire, les valeurs propres de PCA sont des chargements de composants gonflés, c.-à-d. contaminés par une variance d`erreur.

3 4 5 6 7 [8] l`analyse du facteur confirmatoire (CFA) est une approche plus complexe qui teste l`hypothèse selon laquelle les éléments sont associés à des facteurs spécifiques. [10] CFA utilise la modélisation d`équations structurelles pour tester un modèle de mesure selon lequel le chargement sur les facteurs permet d`évaluer les relations entre les variables observées et les variables non observées. [10] les approches de modélisation des équations structurelles peuvent prendre en compte les erreurs de mesure et sont moins restrictives que les estimations des moindres carrés. [10] les modèles hypothétiques sont testés par rapport aux données réelles, et l`analyse démontrerait les chargements de variables observées sur les variables latentes (facteurs), ainsi que la corrélation entre les variables latentes. [10] la rotation directe de l`Oblimin est la méthode standard quand on souhaite une solution non orthogonale (oblique) – c`est-à-dire un dans lequel les facteurs sont autorisés à être corrélés.