Консолидированная матрица

Корреляционная матрица № 3

№
	- 0,06	- 0,17	- 0,32	0,38	- 0,14
	- 0,17	- 0,26	0,38	- 0,05	- 0,16
	0,2	0,38	- 0,3	- 0,46	0,76
	0,38		0,42	0,37	0,15
	- 0,29	0,18	- 0,07	- 0,23	- 0,66

Проводим консолидацию матрицы по «третьему признаку».

Таблица 9

№
	0,06	0,17	0,32	0,38	0,14
	0,17	0,26	- 0,38	0,05	0,16
	- 0,2	0,38	0,3	0,46	0,76
	0,38		0,42	- 0,37	- 0,15
	0,29	- 0,18	0,07	0,23	0,66
∑	0,7	0,63	0,73	0,75	1,57

Далее следует подсчет общей суммы и выделение из нее корня: ∑ всех ∑ = 4,38; √ = 2,1. Переходим к вычислению третьей серии факторных нагрузок и проводим приближение. Факторные нагрузки (H) подсчитываются по формуле: Н(1,2,1) = ∑ каждого столбца ∕ √ общей суммы.

В результате мы получаем следующие факторные нагрузки:

Н = 0,3;

Н = 0,3;

Н = 0,3;

Н = 0,4;

Н = 0,7.

После выполнения третьего приближения и вычисления третьей серии нагрузок, для того, чтобы вычислить собственное значение фактора, суммируем их:

0,2+0,6+0,3=1,1

0,3+0,4+0,3= 1;

0,4+0,1+0,3= 0,8;

0,02+0,2+0,4= 0,62;

1,1+1,4+0,7= 3,2

Мы получили собственные значения каждого из пяти факторов. Далее, разделив собственное значение каждого фактора на число переменных и умножив на 100%, можно узнать, какая доля дисперсии объясняется данным фактором (при этом обязательно учитывается коэффициент корреляции между ними). Выраженность дисперсии – вариативности признака – является общей для двух переменных и указывает на то, насколько сильно эти переменные перекрываются.

Таким образом, доля дисперсии, которая объясняется определенным фактором составляет для: фактора 1 - 22%; фактора 2 – 20%; фактора 3 – 16%; фактора 4 – 12%; фактора 5 – 64%. Получается, что пять факторов, будучи объединены, объясняют 70% дисперсии показателей исходной корреляционной матрицы.

В результате мы видим расположение наших пяти шкал относительно друг друга

Дата добавления: 2015-05-09