Другие новости по теме:
Комментарии (0) Факторный анализ 2
Copyright © 1978 by Sage Publications, Inc.
ISBN 0-8039-1161-1
Факторный анализ использовался в экономических задачах, в которых наличие сильно коррелированных параметров приводило к неверным результатам в регрессиоииом анализе. Ученые, занимающиеся общественно-политическими проблемами, сопоставляли всевозможные признаки наций с разными политическими и социально-экономическими характеиками, пытаясь определить, какие из них наиболее важны при классификации наций (например, благосостояние н численность); социологи определяли «дружественные группы», изучая группы людей, симпатизирующих именно друг другу (а не другим индивидуумам). Психологи использовали метод факторного анализа для определения того, как люди воспринимают всевозможные «стимулы» и классификации людей в группы, соответствующие различным реакциям, а издатели применяли факторный анализ для изучения способов связывать отдельные элементы языка*.
Как утверждают авторы, их работа не охватывает всех аспектов факторного анализа, так как он постоянно развивается. Тем не менее если читатель получит достаточно полное представление о том, как этот метод может быть использован, то можно считать, что авторы выполнили свою задачу.
Е. М. Асланер, редактор серии
* Более подробно одно из таких исследований описано в разд. «Кластерный анализ». — Примеч. ред.
I. ВВЕДЕНИЕ
Основная концепция факторного анализа проста и несложна для изучения. Тем не менее существует несколько причин, по которым овладение методом для практического использования может быть достаточно трудным. Во-первых, для понимания принципов статистического оценивания, как правило, требуется большая искушенность в математике, чем это необходимо для понимания постановки задачи. Во-вторых, в литературе были описаны многочисленные методы получения факторных решений, и даже относительно простая компьютерная программа, вероятно, предусматривает различные варианты на каждой стадии анализа. Эти обстоятельства могут ошеломить начинающего и вызвать затруднения даже у специалиста. В-третьих, практическая задача почти всегда является более сложной, чем предполагается в факторной модели. Например, (1) организация измерений некоторых или всех переменных не соответствует требованиям, принятым в факторном анализе; (2) некоторые предположения модели, такие, как независимость ошибок измерений, могут не выполняться для определенных данных или (3) могут существовать второстепенные факторы, идентификация которых непосредственно не нужна, но птствие которых влияет на идентификацию основных общих факторов. Трудность состоит в том, что исследователь должен в конце концов принять по собственному усмотрению некоторые «внестатистические» решения. К счастью, как будет показано, эти трудности преодолимы.