Другие новости по теме:
Комментарии (0) Факторный анализ 74
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ КОРРЕЛЯЦИОННЫХ ЛИБО КОВАРИАЦИОННЫХ МАТРИЦ
а) Имеет ли значение, какую матрицу использовать — ковариационную или корреляционную?
* Подход на основе множественного анализа соответствий описан в кн. М. Жамбю «Иерархический кластер-анализ». — М.: Финансы и статистика, 1988. — Примеч. ред.
Это зависит: 1) от того, имеются ли сравнимые метрики "в пространстве переменных; 2) от применяемого метода выделения и 3) от того, есть ли необходимость в сравнении одной факторной структуры с другой. Если рассматривается только одна выборка (группа) и используется независимый от масштаба метод выделения, например, такой, как метод максимального правдоподобия, альфа-факторный анализ или анализ образов, то не имеет значения, какой матрицей воспользоваться, при условии, что необходимо идентифицировать соответствующие скрытые размерности (факторы). Если применяется ковариационная матрица и единицы измерения в значительной степени неоднородны, факторные шкалы будет сложно интерпретировать. Поэтому в случаях, когда дисперсии переменных существенно отличаются одна от другой и имеются разнородные единицы измерения, разумно использовать корреляционную матрицу. (Например, один параметр может измеряться в долларах, другой — в количестве лет, а третий — по шкале Ликерта.) Применение корреляционных матриц рекомендуется с практической точки зрения — некоторые компьютерные программы не допускают задания ковариационных матриц, и, кроме того, большинство примеров, приведенных в литературе, основано на матрицах корреляций.
б) Когда использование ковариационных матриц предпочтительнее?
Ковариационные матрицы предпочтительнее, когда производится сравнение факторных структур для различных выборок. Дело в том, что корреляционная матрица получается при масштабировании переменных с применением выборочных средних и дисперсий. По этой причине даже теоретически инвариантные параметры могут меняться от выборки к выборке. Обсуждение всевозможных осложнений, связанных с введением переменных в стандартной форме, приводится в работах (Kim, Mueller, 1979), а также (Sorbom and Joreskog, 1976).