Факторный анализ

Факторный анализ [factorial analysis] — область математической статистики (один из разделов многомерного статистического анализа), объединяющая вычислительные методы, которые в ряде случаев позволяют получить компактное описание исследуемых явлений на основе обработки больших массивов информации. От других средств подобного «сжатия информации» (например, распространенных методов статистической группировки объектов) Ф.а. отличается тем, что не опирается на заранее заданный «априорный» перечень факторов, влияющих на изучаемые переменные, а наоборот, при соблюдении определенных правил и предосторожностей помогает обнаружить наиболее важные из этих факторов, причем скрытые (латентные). Скажем, экономист непосредственно наблюдает множество различных показателей статистического учета деятельности предприятий, чтобы выявить закономерности, влияющие на рост производительности труда (образовательный уровень рабочих, коэффициент сменности оборудования, электровооруженность труда, возраст оборудования, количество мест в столовых и т.п.). Так или иначе все факторы, отражаемые этими  показателями, воздействуют на изучаемый показатель — на производительность труда. При этом многие из них связаны между собой, порой отражая с разных сторон те же, по существу, явления. С помощью приемов Ф.а. этих связей (корреляций) удается обнаружить, что на самом деле решающее влияние на рост производительности труда оказывает лишь несколько обобщенных факторов (например, размер предприятия, уровень организации труда, характер продукции), непосредственно не наблюдавшихся при исследовании. Собственно, это их действие и проявляется в учитываемых показателях. Задача состоит, следовательно, в том, чтобы  выявить скрытые обобщенные факторы, которые в достаточной для данного исследования степени объясняют изменения изучаемого показателя.

Выявленные факторы позволяют строить уравнения регрессии (см. также Регрессионный анализ) с относительно небольшим числом коэффициентов (и, следовательно, доступные для анализа). Знание этих факторов в дальнейшем также позволяет обоснованно включать их в качестве управляемых факторов (переменных) в модель экономического эксперимента, рассчитывать обобщенные индексы, характеризующие экономические явления и т.д.