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Summary Market Research Methods Theory

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Summary of the theory of MRM

Aperçu 2 sur 15  pages

  • 25 octobre 2021
  • 15
  • 2021/2022
  • Resume
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shw1999
2021
2022




MARKET RESEARCH
METHODS – THEORY SPSS
PROF. VAN KENHOVE / L. DE KERPEL
SAM STROO

, PART 1: FACTOR ANALYSIS
THEORY RECAP

o Factor analysis is an interdependent technique: we do not make a distinction between what is the
dependent and what is my independent variable
o Look for patterns in our data: end goal is data reduction while preserving as much info as possible
o Discover latent dimensionality: you need to dig deeper to find it
o We are looking at which variables are highly correlated variables (that measure more or less the same
constructs) and group them together to form factors (end goal)
o In FA we group variables by their correlations, such that variables in a group (= factor) have high
correlations with each other, to explain as much variance as possible

TYPES OF FACTOR ANALYSIS




Exploratory: we don’t know how many factors we will get in the end/ confirmatory does start from
assumptions maybe from previous research

ð R factor analysis: groups a set of variables into latent dimensions/factors based on similar response
patterns (better: PCA)
ð Q factor analysis: groups large numbers of respondents into distinct different groups based on similar
response patterns in the variables in the analysis (better: cluster analysis)

WHAT IS VARIANCE? Total variance consists of common variance, unique variance & error variance

- Shared variance between 2 variables = squared correlation E.g. r = 0.50 means that a variable shares
25% of its variance with the other variable
- Total variance of a variable:
1) Common variance: variance in a variable that is shared with all other variables in the analysis (~
communality)
2) Specific variance or unique variance: variance associated with only one specific variable
3) Error variance: variance due to noise

CFA (common factor analysis, only considers common variance with the goal to uncover latent dimensions) ≠
PCA (data reduction, with the goal of minimum number of factors with max variance, considers total variance)




SAM STROO 1

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