Binabawasan ng pagtatasa ng factor ang mga malalaking hanay ng data, tulad ng data ng survey, upang ipaliwanag ang mga kaugnay na kinalabasan sa mga tuntunin ng isang maliit na bilang ng mga kadahilanan. Ang pagsasagawa ng mga resulta ng isang pag-aaral na kadahilanan na nauunawaan sa anumang madla, anuman ang kaalaman sa istatistika, ay nagpapakita ng isang hamon at mahusay na pag-aaral mismo. Sundin ang mga hakbang sa ibaba upang maghanda ng pagtatanghal sa isang hypothetical survey.
Maghanda ng PowerPoint Presentation ng Mga Resulta sa Pagtatasa ng Factor
Pangalan at ilarawan ang bawat saligan na kadahilanan, gamit ang isa o higit pang mga slide sa iyong presentasyon ng PowerPoint upang gawin ito. Maaari mong pangalanan ang bawat kadahilanan batay sa pattern ng mga ugnayan na lumabas mula sa iyong pagsusuri. Ang mga kadahilanan ay ang mga walang patid, o pinagbabatayan, mga isyu na makakatulong na ipaliwanag ang mga tugon sa iyong serye ng mga katanungan sa survey. Ang mga pattern ng mga tugon, halimbawa, tungkol sa mga pananaw sa mga isyu sa pulitika at panlipunan ay maaaring magmungkahi na ang mga halaga ng relihiyon ay maaaring makaapekto sa mga tugon. Samakatuwid ang mga halaga ng relihiyon ay isang pinagbabatayan na kadahilanan.
Magbigay ng graphical display ng iyong mga resulta sa pagtatasa sa isang slide ng iyong PowerPoint presentation, gamit ang isang diagram na kilala bilang isang karaniwang modelo ng factor. Ang diagram, na kahawig ng tsart ng daloy, ay gumagamit ng mga kahon at mga ovals upang ilarawan ang mga variable na iyong sinukat (ang mga tanong at tugon sa survey) at ang mga salik na nagpapaliwanag ng mga tugon, ayon sa pagkakabanggit. Ang mga linya at mga arrow ay maliwanag na naglalarawan kung aling mga bagay ang nakakaimpluwensya kung aling mga tugon.
Ipaliwanag ang iyong mga resulta ng pag-aaral ng factor sa mas detalyado sa isa pang slide, na nagpapakita ng isang talahanayan na nagpapakita ng mga ugnayan sa pagitan ng mga sagot sa survey at ang mga salik na maaaring makaapekto sa kanila. Ang mesa na ito ay kilala sa pagtatasa ng kadahilanan bilang isang kadahilanan sa paglo-load ng matris. Ang load factor ay mga sukat ng ugnayan. Ang layout ng talahanayang ito ay madalas na nagpapakita ng bawat kadahilanan bilang heading ng hanay at bawat variable bilang isang hilera. Ang bawat tanong sa survey, halimbawa, ay kumakatawan sa isang solong hilera. Ipapakita ng talahanayan ang mga marka ng ugnayan sa pagitan ng mga tugon sa survey at ang mga salik na nakakaimpluwensya sa mga tugon at ipapakita sa iyong tagapakinig ang lakas ng mga ugnayan.
Iulat ang Factor Analysis sa isang Written Document
Gumamit ng mga talahanayan ng data upang iulat ang mga resulta ng iyong pagsusuri. Ang isang ulat sa pag-aaral ng kadahilanan ay dapat na ipapakita, sa isang talahanayan, ang mga ugnayan sa pagitan ng mga indibidwal na mga bagay na survey at ang mga kadahilanan na nagpapaliwanag sa kanila. I-highlight ang mga mahahalagang natuklasan sa reference ng teksto na kasama ang talahanayan ng mga ugnayan, na kilala rin bilang loadings factor.
Pangalanan at kilalanin ang mga pinagbabatayan ng mga kadahilanan, batay sa mga pattern ng ugnayan sa pagitan ng mga variable o mga bagay na survey na nasuri. Ang mga sukat na may mataas na kaugnayan - alinman sa positibo o negatibo - ay malamang na maimpluwensyahan ng magkatulad na mga kadahilanan.
Ipaliwanag at talakayin ang mga mahahalagang natuklasan sa seksyon ng mga resulta ng iyong ulat.
Palawakin ang mga teknikal na detalye ng iyong pagsusuri sa seksyon ng pamamaraan. Ang pagpapanatiling mga resulta at mga detalye ng teknikal na mga seksyon na hiwalay ay magbibigay-daan sa mga mambabasa na walang malawak na kaalaman sa istatistika na basahin at maunawaan ang mga pinakamahalagang mga natuklasan sa iyong pag-aaral, habang pinapayagan ang mas maraming mga istatistika na hilig na mga mambabasa na tuklasin ang mga teknikal na detalye sa isang hiwalay na seksyon.
