Предварительное решение проблемы числа факторов

Выбор исходных данных.

А) Факторный анализ применяется для признаков, измеренных по интервальной или пропорциональной шкалам.

Б) Все признаки должны иметь нормальное распределение.

В) Между признаками недопустимы функциональные зависимости.

Г) Нежелательны корреляции, близкие к единице («1»).

Д) В исходной матрице должно быть хотя бы несколько корреляций, по абсолютной величине выше, чем 0,3.

Е) Нельзя включать признаки, измеренные по шкале наименований.

Ж) Включение в анализ порядковых данных (ординальные шкалы) нежелательно, но допустимо; однако исследователь должен отдавать себе отчёт в том, что характер искажений нам неизвестен. В общем случае желательно перейти к единой шкале для всех.

З) Выборка должны быть достаточно большой. Некоторые авторы рекомендуют не менее 100 человек. Число признаков должно быть в 3 или 4 раза меньше, чем количество испытуемых.

А) Указать приблизительное число факторов и получить график собственных значений факторов.

Рис. 20. График собственных значений факторов

На графике 20 находится точка перегиба ломаной линии; этой точке соответствует k факторов; возможное число факторов будет равно: k±1.

Данный способ называется метод отсеивания Кеттела.

Б) Критерий величины собственного значения фактора.

Выбирается число факторов, для которых собственные значения больше 1. На этом этапе рекомендуется использовать метод факторного анализа – анализ главных компонент, и проверить несколько гипотез о числе факторов. Начинать следует с максимально возможного числа факторов; с учётом обоих критериев уменьшить их число.

Окончательное решение о числе факторов принимается только после интерпретации факторов.

Дата добавления: 2014-12-26