ניתוח גורמים מפחית קבוצות גדולות של נתונים, כגון נתוני הסקר, כדי להסביר תוצאות קשורות במונחים של מספר קטן של גורמים בסיסיים. הפיכת התוצאות של ניתוח גורמים מובנת לכל קהל, ללא קשר לידע סטטיסטי, מהווה אתגר גדול כמו הניתוח עצמו. בצע את השלבים הבאים כדי להכין מצגת על סקר היפותטי.
הכן מצגת PowerPoint של תוצאות ניתוח גורמים
שם ותאר כל גורם בסיסי, תוך שימוש בשקופית אחת או יותר במצגת PowerPoint כדי לעשות זאת. אתה יכול שם כל גורם מבוסס על תבנית של מתאמים כי לצאת מן הניתוח שלך. הגורמים הם נושאים לא מעובדים, או בסיסיים, המסייעים להסביר את התגובות לסדרת שאלות הסקר שלך. דפוסים של תגובות, למשל, על השקפות בנושאים פוליטיים וחברתיים עשויים להצביע על כך שהערכים הדתיים השפיעו על התגובות. ערכים דתיים יהיו אפוא גורם בסיסי.
ספק תצוגה גרפית של תוצאות הניתוח שלך בשקופית אחת במצגת PowerPoint, תוך שימוש בתרשים הידוע כמודל גורם משותף. התרשים, הדומה לתרשים זרימה, משתמש בקופסאות ובאליפסות כדי להדגים את המשתנים שנמדדים (שאלות הסקר והתגובות) ואת הגורמים המסבירים תגובות כאלה, בהתאמה. קווים וחצים מראים בבירור אילו גורמים משפיעים על התגובות.
הסבר את ניתוח הגורמים שלך בפירוט רב יותר בשקופית אחרת, המציג טבלה המציגה את המתאמים בין תגובות הסקר לבין הגורמים שעשויים להשפיע עליהם. טבלה זו ידועה בניתוח גורמים כמטריצת העמסה. עומס גורם הם מדדים של מתאם. הפריסה של טבלה זו מציגה לעתים קרובות כל גורם ככותרת עמודה וכל משתנה כשורה. כל שאלת סקר, למשל, תייצג שורה אחת. הטבלה תציג את ציוני המתאם בין תשובות הסקר לבין הגורמים המשפיעים על התגובות ומראה לקהל שלך את עוצמת המתאמים.
דווח על ניתוח פקטור במסמך כתוב
השתמש בטבלאות נתונים כדי לדווח על תוצאות הניתוח שלך. דוח ניתוח גורמים צריך להציג, בטבלה, את המתאמים בין פריטי הסקר השונים לבין הגורמים המסבירים אותם. הדגש את הממצאים החשובים בהתייחסות הטקסט המלווה את טבלת המתאמים, הידועה גם בשם העמסות גורם.
שם ומזהה את הגורמים הבסיסיים, בהתבסס על דפוסי המתאם בין המשתנים או פריטי הסקר שניתחו. מדדים המתואמים במידה רבה - בין אם באופן חיובי או שלילי - עשויים להיות מושפעים מאותם גורמים.
הסבר ודון בממצאים החשובים בקטע התוצאות של הדוח שלך.
הרחב את הפרטים הטכניים של הניתוח שלך בקטע המתודולוגיה. שמירה על התוצאות ופריטי הפרטים הטכניים בנפרד תאפשר לקוראים חסרי ידע סטטיסטי נרחב לקרוא ולהבין את הממצאים החשובים ביותר בניתוח שלך, תוך מתן אפשרות לקוראים בעלי נטייה גבוהה יותר לחקור את הפרטים הטכניים בסעיף נפרד.
