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Un résultat commun est que les composants principaux produiront généralement une solution trompeuse, alors que l’analyse factorielle aboutit à juste titre à une solution qui nécessite un effort d’interprétation plus poussé.

En outre, lorsque l’on tente de réduire un nombre relativement élevé d’articles , nous obtenons nos résultats les plus informatifs lorsque l'analyse se limite à la variance partagée.

Ainsi, bien que les composants principaux aient leur utilité, l’une des nombreuses formes d’analyse factorielle, par exemple l’affacturage alpha, convient généralement mieux à la tâche à accomplir.

Avant de lire l’analyse des facteurs, j’avais une vague notion a été accompli.

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Ayant lu ce livre, cependant, une bonne partie du mystère a été dissipée.

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Enfin, lorsque nous cherchons des variables composites à insérer en tant que variable indépendante dans une équation de régression, j'ai cherché et trouvé des solutions à un facteur.

Celles-ci peuvent être très éclairantes, fournissant des variables explicatives ou des prédicteurs puissants.

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