Другие новости по теме:
Комментарии (0) Факторный анализ 6
хи
0,6008
0,4984
0,1920
0,1959
0,3466
х2
0,560
—
0,4749
0,2196
0,1912
0,2979
Х3
0,480
0,420
—
0,2079
0,2010
0,2445
xt
0,224
0,196
0,168
—
0,4334
0,3197
Х5
0,192
0,168
0,144
0,420
—
0,4207
Хе
0,160
0,140
0,120
0,350
0,300
начальных факторов и вращение с целью получения окончательного решения. Хотя на практике для получения окончательного решения не всегда требуются все эти шаги (особенно при проверке специальных гипотез), тем не менее удобно обсуждать разнообразие методов факторного анализа в связи с данными этапами. Таким образом, первая часть этой работы так или иначе касается этих трех этапов анализа.
Перед проведением факторного анализа необходимо решить: использовать ли как исходную матрицу ковариации (корреляции) между переменными или использовать корреляции между индивидуумами (объектами). В данной работе мы будем обсуждать только первый из этих подходов*.
На первом этапе может применяться модель общих факторов, а также анализ главных компонент, цель которого отлична от цели факторного анализа. В то же время оба метода широко используются и являются эффективными способами исследования «взаимосвязей» между переменными. Основное отличие между этими двумя методами заключается в том, что главные компоненты являются линейными функциями от наблюдаемых переменных, в то время как общие факторы не выражаются через комбинацию наблюдаемых переменных. Альтернативой анализу первоначальных факторов служит анализ образов-факторов, в котором предполагается, что наблюдаемые переменные выбраны из бесконечного множества переменных, причем вводятся «образы-факторы», являющиеся линейными комбинациями переменных. Сопоставление этих подходов будет рассмотрено ниже. Кроме того, существует несколько путей выделения первоначальных факторов. Из них в этой работе рассматриваются следующие: 1) решение, получаемое методом максимального правдоподобия (включая канонический факторный анализ); 2) решение по ме-