Page 98 - Optimizacija poslovnih in tehnoloških procesov

5 Empirična raziskava

Preglednica 5.6 Komunalitete vijačenje – navor
Komunalitete a
Začetna Ekstrahirana
Navor_0L 0,107 0,196
Navor_0D 0,081 0,107
Navor_1L 0,130 0,189
Navor_1D 0,182 0,999
Navor_2L 0,166 0,143
Navor_2D 0,178 0,260
Navor_3L 0,137 0,211
Navor_3D 0,191 1,000
a
OPOMBI Metoda ekstrakcije: največja verjetnost. Med ponovitvami je ena ali več ocen komu-
nalitet, večjih od 1. Rezultat je treba razlagati previdno.
Preglednica 5.7 Skupna pojasnjena varianca vijačenje – navor
Skupna pojasnjena varianca
Faktor Začetne Število ohranjenih Distribucija variance
lastne vrednosti faktorjev po rotaciji
Skupaj % Variance Kumulativni % Skupaj % Variance Kumulativni % Skupaj Kumulativni % Kumulativni %

1 1,813 22,663 22,663 1,147 14,341 14,341 1,083 13,543 13,543
2 1,301 16,267 38,931 1,147 14,339 28,680 1,074 13,429 26,972
3 1,169 14,614 53,545 0,810 10,120 38,800 0,946 11,827 38,800
4 0,984 12,299 65,844
5 0,828 10,354 76,198
6 0,762 9,519 85,717
7 0,697 8,712 94,429
8 0,446 5,571100,000
OPOMBA Metoda ekstrakcije: največja verjetnost.

Preglednica 5.8 prikazuje faktorsko matriko, ki predstavlja, kako
so se posamezne spremenljivke (v tem primeru Navor_0L, Navor_0D,
Navor_1L, Navor_1D, Navor_2L, Navor_2D, Navor_3L in Navor_3D)
povezale z izbranimi faktorji (v tem primeru 1, 2, 3). Vrednosti v ma-
triki so korelacijski koeficienti med posameznimi spremenljivkami in
faktorji.
Iz preglednice 5.8 lahko razberemo, katere spremenljivke se najbolj
povezujejo z določenimi faktorji. Opazimo npr. zelo visoko korelacijo
med spremenljivko Navor_3D in faktorjem 1 (vrednost 1,000), kar po-

98