Valor próprio, análise paralela, carga fatorial e rotação

O valor próprio diz quanto das diferenças em todas as perguntas uma componente capta. O critério de Kaiser mantém as componentes com valor próprio superior a 1; muitas vezes indica demasiadas. A análise paralela compara os valores próprios com os de dados aleatórios do mesmo tamanho e mantém apenas o que fica acima - é a proposta mais fiável. A rotação roda a solução de modo que cada pergunta pertença o mais claramente possível a uma componente: a varimax mantém as componentes independentes, a promax permite que os fatores estejam correlacionados.

Exemplo: Aprender na universidade, 6 perguntas: 2 componentes, 63% captados em conjunto. A pergunta 7 tem carga fatorial de ,89 na componente 1 e nula na componente 2.

Atenção: As cargas fatoriais inferiores a ,30 ficam ocultas. Se uma pergunta tem carga fatorial acima de ,30 em duas componentes, não pertence claramente a uma só.