Студопедия  
Главная страница | Контакты | Случайная страница

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатика
ИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханика
ОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторика
СоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансы
ХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника

Факторный анализ

Читайте также:
  1. C.) Анализ современной среды и деятельности человека показывает, что она может быть названа
  2. F) Всестороннее изучение и анализ учебно-воспитательного процесса в целях координирования целостного педагогического процесса
  3. FMEA – АНАЛИЗ (FAILURE MODE AND EFFECTS ANALYSIS).
  4. I. Историко-философский анализ понятий «виртуальность» и «виртуальная реальность» с античного периода до XX века.
  5. II. Метод анализа оперы
  6. II. Начала математического анализа
  7. II. Этапы сбора и анализа информации в стратегическом менеджменте
  8. II.ИЗУЧЕНИЕ ЛИТЕРАТУРЫ, ЕЕ АНАЛИЗ И СОСТАВЛЕНИЕ БИБЛИОГРАФИЧЕСКОГО СПИСКА.
  9. PEST-анализ. Метод анализа внешней среды
  10. SWOT-анализ

Корреляция и взаимосвязь величин

Значительная корреляция между двумя случайными величинами всегда является свидетельством существования некоторой статистической связи в данной выборке, но эта связь не обязательно должна наблюдаться для другой выборки и иметь причинно-следственный характер. Часто заманчивая простота корреляционного исследования подталкивает исследователя делать ложные интуитивные выводы о наличии причинно-следственной связи между парами признаков, в то время как коэффициенты корреляции устанавливают лишь статистические взаимосвязи. Например, рассматривая пожары в конкретном городе, можно выявить весьма высокую корреляцию между ущербом, который нанес пожар, и количеством пожарных, участвовавших в ликвидации пожара, причём эта корреляция будет положительной. Из этого, однако, не следует вывод «бо́льшее количество пожарных приводит к бо́льшему ущербу», и тем более не имеет смысла попытка минимизировать ущерб от пожаров путем ликвидации пожарных бригад.[5] В то же время, отсутствие корреляции между двумя величинами ещё не значит, что между ними нет никакой связи. Более тонкий инструмент для изучения связи между двумя случайными величинами является понятие взаимной информации.


Факторный анализ

Факторный анализ позволяет решить две важные проблемы исследователя: описать объект измерения всесторонне и в то же время компактно. С помощью факторного анализа возможно выявление скрытых переменных факторов, отвечающих за наличие линейных статистических связей корреляций между наблюдаемыми переменными.

Например, анализируя оценки, полученные по нескольким шкалам, исследователь замечает, что они сходны между собой и имеют высокий коэффициент корреляции, он может предположить, что существует некоторая латентная переменная, с помощью которой можно объяснить наблюдаемое сходство полученных оценок. Такую латентную переменную называютфактором. Данный фактор влияет на многочисленные показатели других переменных, что приводит нас к возможности и необходимости выделить его как наиболее общий, более высокого порядка.

Таким образом можно выделить 2 цели Факторного анализа:

§ определение взаимосвязей между переменными, их классификация, т. н. «объективная R-классификация»;

§ сокращение числа переменных.

Для выявления наиболее значимых факторов и, как следствие, факторной структуры, наиболее оправданно применять метод главных компонентов (МГК). Суть данного метода состоит в замене коррелированных компонентов некоррелированными факторами. Другой важной характеристикой метода является возможность ограничиться наиболее информативными главными компонентами и исключить остальные из анализа, что упрощает интерпретацию результатов. Достоинство МГК также в том, что он — единственный математически обоснованный метод факторного анализа[1][3].

Факторный анализ может быть 1) разведочным — он осуществляется при исследовании скрытой факторной структуры без предположения о числе факторов и их нагрузках; и 2)конфирматорным, предназначенным для проверки гипотез о числе факторов и их нагрузках. Практическое выполнение факторного анализа начинается с проверки его условий. В обязательные условия факторного анализа входят:

§ Все признаки должны быть количественными.

§ Число признаков должно быть в два раза больше числа переменных.

§ Выборка должна быть однородна.

§ Исходные переменные должны быть распределены симметрично.

§ Факторный анализ осуществляется по коррелирующим переменным[3].

При анализе в один фактор объединяются сильно коррелирующие между собой переменные, как следствие происходит перераспределение дисперсии между компонентами и получается максимально простая и наглядная структура факторов. После объединения коррелированность компонент внутри каждого фактора между собой будет выше, чем их коррелированность с компонентами из других факторов. Эта процедура также позволяет выделить латентные переменные, что бывает особенно важно при анализе социальных представлений и ценностей.




Дата добавления: 2015-04-11; просмотров: 27 | Поможем написать вашу работу | Нарушение авторских прав

<== 1 ==> | 2 | 3 | 4 |


lektsii.net - Лекции.Нет - 2014-2024 год. (0.007 сек.) Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав