Руководство по анализу данных с помощью самой мощной и популярной
жүктеу/скачать 8,54 Mb. Pdf көрінісі
|
А. Наследов - SPSS 19. Профессиональный статистический анализ данных - 2011
| 292
Рис. 20.9. График собственных значений Рис. 20.10. Квадратная матрица преобразований Если умножить матрицу преобразований на исходную матрицу факторных на- грузок (3 × 11), в результате получится показанная на рис. 20.11 преобразованная матрица факторных нагрузок после вращения. Именно эта матрица является глав- ным итогом факторного анализа и подлежит содержательной интерпретации. Обратите внимание, что благодаря установке флажка Отсортировать по величине в окне Факторный анализ : Параметры факторные нагрузки отсортированы следую- щим образом: наибольшие значения нагрузок для каждого фактора сортируются в отдельных f блоках; внутри каждого блока нагрузки факторов упорядочены по убыванию. f Кроме того, установка флажка Не выводить коэффициенты с низкими значениями и задание Абсолютное значение меньше: 0,3 позволила вывести только существен- ные для интерпретации величины факторных нагрузок. Представление результатов 293 Рис. 20.11. Матрица факторных нагрузок после вращения Если бы описанный анализ провел реальный исследователь, он был бы удовлетво- рен полученными результатами. Очевидно, что первый из факторов соответству- ет предполагаемым математическим способностям, так как объединяет субтесты «счет в уме», «аналогии», «числовые ряды» и «умозаключения». Во второй фак- тор попали три субтеста, относящиеся к вербальным способностям: «заучивание слов», «осведомленность», «пропущенные слова», а в третий фактор — три субте- ста, относящиеся к невербальным способностям: «скрытые фигуры», «геометриче- ское сложение», «исключение изображений». К «странностям» результатов можно отнести разве что распределение переменной «исключение изображений» между вторым и третьим фактором и попадание переменной «понятливость» в третий фактор. Подобные отклонения обычно требуют отдельного изучения. В частности, можно увеличить число факторов или исключить «неопределенные» переменные и повторить анализ. Целью приведенного примера было показать, каким образом факторный анализ группирует переменные, объединяя их по факторам. Каждый фактор интерпрети- руется как причина совместной изменчивости (корреляции) группы переменных. Отметим напоследок, что чаще всего исследователь не ограничивается однократ- ной факторизацией данных, а получает несколько вариантов решения с разными наборами переменных и разным числом факторов. Затем выбирается то решение, которое является наилучшим по признакам простоты структуры и концептуаль- ной осмысленности. После получения приемлемого решения можно вычислить факторные оценки для объектов как новые переменные для дальнейшего анализа. Для этого в диалоговом окне Факторный анализ необходимо щелкнуть на кнопке Значения факторов… и в открывшемся диалоговом окне Факторный анализ : Значе- ния факторов установить флажок Сохранить как переменные . В итоге будут созда- ны новые переменные (по количеству факторов), которые можно использовать в дальнейшем анализе вместо исходных переменных. |