Другие новости по теме:
Комментарии (0) Факторный анализ 71
Не обязательно. Многие переменные, такие, как меры отношений и мнений в социологии, различные переменные при обработке результатов тестирования, не имеют точно определенной метрической основы. Тем не менее часто предполагается, что порядковым переменным можно давать числовые значения, не нарушая их внутренних свойств. Окончательный ответ на этот вопрос основан на двух моментах: 1) насколько хорошо вспомогательные числовые значения отражают скрытые истинные расстояния и 2) велико ли искажение, вносимое в корреляции между параметрами (являющимися входными данными в факторном анализе) при введении шкалирования. К счастью, коэффициенты корреляции обладают свойством робастности по отношению к порядковым искажениям в измеряемых данных (Labovitz, 1967, 1970; Kim, 1975). Поэтому, если искажения корреляций, вносимые при шкалировании порядковых переменных, не слишком велики, вполне законно использовать эти переменные в качестве числовых. Тем не менее следует быть готовыми к появлению пусть даже незначительных, систематических ошибок в факторном решении.
г) Расскажите о дихотомических переменных. Существует мнение, что факторный анализ вполне применим для таких переменных, во-первых, поскольку при использовании дихотоми-
ческих переменных не требуется предположение об измерениях и, во-вторых, поскольку ф (фи), равное коэффициенту корреляции Пирсона, является адекватной мерой зависимости для факторно-го анализа. Поэтому, возможно ли применение факторного анализа к матрице значений ф?
Нет. Дихотомические переменные нельзя представить в рамках факторной модели. Действительно, вспомним о предположении, что каждая переменная является взвешенной суммой по крайней мере двух скрытых факторов (одного общего и одного характерного). Даже если эти факторы принимают лишь 2 значения (что вряд ли встретится на практике), наблюдаемая переменная будет принимать уже 4 возможных значения. Следовательно, никакие соображения, кроме чисто эвических, не могут обосновать применение факторного анализа к дихотомическим переменным.
д) Ответ на предыдущий вопрос озадачивает. Поскольку мы обычно предполагаем факторную модель непрерывной, следует ожидать и непрерывности измеряемых переменных. Однако переменные, с которыми мы имеем дело на практике, часто принимают лишь весьма ограниченный набор значений — да или нет; согласие или несогласие; в лучшем случае — целиком согласен, согласен, безразличен, полностью не согласен и т. д. Означает ли это, что мы применяем факторный анализ к данным, которые с ним не согласуются?