Na análise fatorial, um dos métodos mais conhecidos para a ...

O critério de Kaiser é uma regra usada na análise de componentes principais (PCA) e na análise fatorial para determinar o número ideal de componentes a serem retidos. Este critério estabelece que apenas os componentes com valores próprios (eigenvalues) maiores que um devem ser retidos. Os valores próprios representam a variância explicada por cada componente. Se um valor próprio for maior que um, isso significa que essa componente explica mais variância do que uma única variável original e, portanto, é útil retê-la. Se um valor próprio for menor que um, indica que a componente explica menos variância do que uma variável original e, portanto, pode ser descartada sem perder muita informação.

O nome desse critério é devido à sua proposta pelo psicólogo e estatístico John Kaiser. É uma regra simples e amplamente utilizada para determinar a quantidade apropriada de componentes a serem retidos em uma análise fatorial ou em uma análise de componentes principais. No entanto, também é importante considerar outros critérios e realizar análises adicionais para validar os resultados obtidos.

letra b