Руководство по анализу данных с помощью самой мощной и популярной



Pdf көрінісі
бет225/304
Дата10.10.2024
өлшемі8,54 Mb.
#206058
түріРуководство
1   ...   221   222   223   224   225   226   227   228   ...   304
Байланысты:
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.




Достарыңызбен бөлісу:
1   ...   221   222   223   224   225   226   227   228   ...   304




©engime.org 2024
әкімшілігінің қараңыз

    Басты бет