Порядок выполнения факторного анализа

1)    На первом шаге процедуры факторного анализа происходит стандартизация заданных значений переменных (z-преобразование);

2)    затем при помощи стандартизированных значений рассчитывают корреляционные коэффициенты Пирсона между рассматриваемыми переменными. Исходным элементом для дальнейших расчётов является корреляционная матрица.

3)    В результате довольно сложных математических расчетов образуются факторы (собственные векторы) и рассчитываются факторные нагрузки. Их можно понимать как коэффициенты корреляции между соответствующими переменными и факторами. Для этих целей специалистами разработаны разнообразные методы выделения (извлечения) факторов. В SPSS их семь:

  • Метод главных компонент
  • Невзвешенный метод наименьших квадратов
  • Обобщенный метод наименьших квадратов
  • Максимальное провдоподобие
  • Метод главных осей
  • Альфа-факторизация
  • Анализ образов.

4)    Однако это выделение факторов не является конечным результатом факторного анализа, так как данные шаги расчёта ещё не дают однозначного решения задачи определения факторов.

5)    Основываясь на геометрическом представлении рассматриваемой задачи, поиск однозначного решения осуществляют путем вращения полученной на предыдущем этапе матрицы. Этот этап называют задачей вращения факторов.  Это и есть следующий шаг (этап) факторного анализа. Для вращения факторов специалистами разработано  большое количество методов. В SPSS имеются пять методов вращения:

  • прямой облимин (Direct oblimin) . Это косоугольное вращение.
  • промакс (Рrоmах)  для неортогональных вращений. Это комбинация ортогонального и косоугольного видов вращений
  • метод варимакса (Varimax) — наиболее часто употребляемый. Это Ортогональное вращение, при котором происходит минимизация количества переменных с высокой факторной нагрузкой. Этот метод является наиболее часто применяемым, поскольку он облегчает интерпретацию факторов.
  • эквамакс ( Equamax). Это ортогональное вращение; компромисс между предыдущими методами.
  • квартимакс ( Quartimax). Это ортогональное вращение, при котором происходит минимизация количества факторов, необходимых для объяснения переменной. Этот метод используется редко и вообще не рекомендуется для применения.

6)    На следующем этапе вычисляются факторные нагрузки, которые можно сохранять в виде переменных для последующего анализа. В SPSS имеется три метода вычисления факторных нагрузок:

  • регрессионный
  • Бартлетта
  • Андерсона-Рубина.

7)    Интерпретация (толкование) полученных факторов

8)    Если факторы найдены и истолкованы, то на последнем шаге факторного анализа, отдельным наблюдениям можно присвоить значения этих факторов, так называемые факторные значения. Таким образом, для каждого наблюдения значения большого количества переменных можно перевести в значения небольшого количества факторов

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector