Факторный анализ исходных данных

Характерной особенностью формирования здоровья населения является его многопричинность и многофакторность формирующей его базы. Это более чем очевидное положение требует использова­ния богатого арсенала методов многомерного статистического ана­лиза для изучения закономерностей формирования здоровья насе­ления. Одним из наиболее распространенных методов многомерно­го статистического анализа является факторный анализ, представ­ляющий исследователю возможность «сжатия» концентрации ис­ходного, как правило большого и не поддающегося непосредствен­ному анализу массива, без существенных потерь его информатив­ности. Факторный анализ позволяет глубже проникать во внутреннюю сущность исследуемых процессов, т.к. позволяет определить коли­чественно (путем линейной комбинации через исходные факторы) обобщение факторов (главные компоненты), являющихся скры­тыми, ненаблюдаемые «внутренними» переменными, которые не поддаются непосредственному измерению и проявляют себя лишь через отношения между измеряемыми параметрами. Главные ком­поненты обладают также другими бесспорными преимуществами по сравнению с исходными, непосредственно измеряемыми факто­рами (так, например, как некоррелированность, возможность ав­тономного определения коэффициентов регрессии и т.д.). Ниже будет сказано также о преимуществах регрессионной модели на главных компонентах.