Другие новости по теме:
Комментарии (0) Факторный анализ 50
без ошибок через остальные переменные. Пороговые значения для МВА по Кайзеру (Kaiser, 1974) следующие:
свыше 0,9 — отлично » 0,8 — хорошо
> 0,7 — средне
» 0,6 — посредственно
> 0,5 — плохо ниже 0,5 — неприемлемо
Кайзер, экспериментируя с модельными данными, показал, что величина МВА увеличивается при: 1) возрастании числа переменных; 2) уменьшении числа общих факторов; 3) увеличении объема статистики и 4) увеличении среднего значения коэффициентов корреляций (Kaiser, 1970).
Еще раз отметим, что степень эмпирического подтверждения факторной модели с помощью экспериментальных данных варьируется в зависимости от обстоятельств. Исследователь должен знать условия, при которых информативность факторного анализа повышается. Начинающий пользователь факторных методов при исследовании адекватности может положиться на такую эмпирическую меру, как МВА. Разумеется, окончательное решение должно приниматься на основе теоретически обоснованных выводов.
КОНФИРМАТОРНЫИ ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ
При использовании конфирматорного факторного анализа всегда должна выдвигаться гипотеза о числе общих факторов. Она должна быть основана на понимании природы рассматриваемых переменных и на информации о том, какой фактор имеет нагрузку и от каких переменных, если мы не хотим гадать на кофейной гуще. Разнообразие по форме этих факторных гипотез неограни-чено.
Конфирматорный анализ можно разделить на два вида: одно-групповой, который имеет дело с одной генеральной совокупностью, и многогрупповой, работающий с двумя и более генеральными совокупностями. Начнем обсуждение с первого случая.
Одна группа или генеральная совокупность
Применяя конфирматорный факторный анализ для заданной ковариационной матрицы, необходимо иметь гипотезу о соответствующей факторной структуре. Затем проводится оценивание, насколько «значимо» наблюдаемые данные отличаются от гипотетической структуры. В некоторых случаях гипотеза может включать следующую информацию: а) число общих факторов; б) природу зависимости между факторами (ортогональные или косоугольные) и в) величину факторных нагрузок для каждой переменной. В других случаях гипотеза касается только числа общих факторов. Разумеется, существует множество гипотез, занимающих среднее положение между этими двумя крайностями.