Независимо от того, выполняется этот вид анализа с использованием счётов или же с помощью ЭВМ, он состоит из восьми основных стадий (каждая из них обсуждается ниже).

Стадия 1. Убедитесь, что ваши данные подходят для факторного анализа.

Стадия 2. Выберите модель — факторный или компонентный анализ.

Стадия 3. Решите, какое количество факторов необходимо выделить, чтобы представить ваши данные.

Стадия 4. В случае использования факторного (а не компонентного) анализа оцените общность каждой переменной.

Стадия 5. Выделите факторы с учетом установленных общно-" стей (извлечение факторов).

Стадия 6. Вращайте эти факторы так, чтобы они прошли через кластеры переменных, контролируя процесс получения «простой структуры».

Стадия 7. В случае необходимости подсчитайте факторные оценки.

Стадия 8. В случае необходимости проведите иерархический анализ, если он уместен.

Одна из проблем факторного анализа — это его мощность. Используемые компьютерные программы почти всегда обеспечат тот или иной ответ, и, пытаясь анализировать данные с помощью самых разнообразных методов, выбирая разное количество факторов и концентрируясь на разных наборах переменных, можно «вытянуть» что-либо полуправдоподобное из самого скверного исследования. Время от времени сталкиваешься с журнальными статьями, в которых эта методика явно используется в отчаянных попытках спасти хоть что-нибудь из плохо организованного эксперимента. Действительно, имеются некоторые области психологии, такие, как. психология личных конструктов, в которых подобная практика является нормой. Таким образом, крайне важно, чтобы те, кто использует методику или читает научную литературу, имели представление об общей организации и выполнении факторно-аналитических исследований. В факторном анализе,как нигде, уместно изречение компьютерных специалистов: «мусор вносим, мусор выносим», поэтому данная глава начинается с обзора типов данных, которые могут быть с пользой обработаны факторным анализом.

Пригодность данных для факторного анализа

Не все данные могут быть подвергнуты факторному анализу. Он может быть применен, если соблюдаются следующие критерии.

1. Все переменные в анализе являются непрерывными, т.е. измеряются по меньшей мере по трехбалльной интервальной шкале (такой, как «да/?/нет», кодируемой как 2/1/0). Обычно нельзя подвергать факторному анализу категориальные данные, которые образуют шкалу наименований, перечисляющую, например, цвет волос (черный/каштановый/рыжий), страну проживания, предпочтение при голосовании, профессию. Иногда можно выбрать коды для категориальных данных, которые позволят преобразовать их в некоторый род интервальной шкалы, и она уже законно может быть подвергнута факторному анализу. Например, поддержка коммунистической партии может кодироваться «1», социал-демократической партии — «2», консервативной/республиканской партии — «3» и партии правого крыла — «4». Эти числа формируют шкалу доминирования «взглядов правого крыла», которая может быть подвергнута факторному анализу на законных основаниях.

2. Все переменные имеют (приблизительно) нормальное распределение, а асимметричные величины выделены и обработаны должным образом (см. например, книгу Табачника и Файделла (Tabatchnick, Fidell, 1989, ch. 4). Асимметричные данные, если необходимо, могут быть преобразованы (см., например,

книги Табачника и Файделла (Tabatchnick, Fidell, 1989) или Хауэдла (Howell, 1992)).

3. Связи между всеми парами переменных приблизительно линейны или по крайней мере не имеют очевидной U-образ-ной или J-образной формы.

4. Переменные независимы. Самый простой способ проверить это — просмотреть все статистические выражения и обеспечить, чтобы каждая измеряемая переменная отражала действие не более чем одной оценки из числа подвергающихся факторному анализу. Если у каждого индивидуума получены оценки по четырем заданиям теста, допустимо создавать и факторизовать новые переменные, такие как

или {(оценка 1 + оценка 2 — оценка 3) и 1 — оценка 4}, но не {(оценка I + оценка 2 + оценка 3) и (оценка 1 + оценка 4)} или {(оценка 1) и (оценка 1 + оценка 2 + оценка 3 + оценка 4)}, поскольку в последних двух случаях одна из наблюдаемых тестовых оценок («оценка 1») действует на две переменные, подвергающиеся факторизации. Вот общие случаи, когда этот принцип нарушается:

(а) факторизуется набор переменных, часть из которых -произведение от других переменных, также участвующих в анализе. Например, факторный анализ оценок по шести заданиям теста совместно с обобщенной оценкой индивидуумов по этим шести заданиям;

Страницы: 1 2 3 4 5 6

Смотрите также

Обзор литературы
Исследовательские проекты не разрабатываются в вакууме. Психологи, вовлеченные в программу исследований, прекрасно осведомлены не только о работе своей собственной лаборатории, но также и об анало ...

Цель и содержание оперативного анализа
На каждом предприятии ежедневно принимается множество решений, для обоснования которых используются различные виды экономического анализа. Основой принятия решений по регулированию производства явля ...

Спам раздражает
Спам раздражает. Спамеров ненавидят все интернет-пользователи, которым приходит в день по 20-80 писем с предложением купить пилюли, вызвать грузчиков или пройти курс английского языка. Про спамеров ...