Руководство по анализу данных с помощью самой мощной и популярной



Pdf көрінісі
бет260/304
Дата10.10.2024
өлшемі8,54 Mb.
#206058
түріРуководство
1   ...   256   257   258   259   260   261   262   263   ...   304
Байланысты:
А. Наследов - SPSS 19. Профессиональный статистический анализ данных - 2011

Представление результатов
В этом разделе приведены данные, сгенерированные командой 
Многомерное
шка-
лирование (ALSCAL)
при выполнении шагов 5, 5а и 5б.
Итерации
Значения, записанные в столбце 
S-stress
, характеризуют отклонение результата от 
идеального (точно соответствующего матрице отличий) на различных итерациях 
применения модели (рис. 23.6). SPSS применяет заданную модель столько раз
сколько необходимо для получения достаточно низкого значения в столбце 
S-stress

Если число итераций оказывается больше 30, то это, как правило, указывает на 
проблемы в исходных данных.
Рис. 23.6.
Фрагмент окна вывода после выполнения шага 5 (итерации)
Стрессы и квадраты коэффициентов корреляции
Для каждой строки асимметричной матрицы различий, для каждой матрицы мо-
дели индивидуальных различий, а также для всей модели при многомерном шка-
лировании вычисляются стресс и коэффициент R
2
(рис. 23.7). Стресс по своему 
смыслу схож со стрессом предыдущей модели, однако для его расчета использует-
ся другое уравнение, позволяющее упростить вычислительный процесс сравнения 
различий. Коэффициент R
2
(столбец 
RSQ
) характеризует долю дисперсии в ма-
трице различий, обусловленную данной моделью. Чем лучше модель, тем выше 
значение коэффициента R
2
. Если вы, к примеру, строите несколько графических 
изображений с разным числом шкал-координат, то величины стресса и R
2
могут 
служить критериями при выборе наиболее подходящей модели.


Глава 23. 
Многомерное шкалирование
344
Рис. 23.7.
Фрагмент окна вывода после выполнения шага 5 
(стрессы и квадраты коэффициентов корреляции)


Достарыңызбен бөлісу:
1   ...   256   257   258   259   260   261   262   263   ...   304




©engime.org 2024
әкімшілігінің қараңыз

    Басты бет