Условия применения факторного анализа:
МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ
«СЕВАСТОПОЛЬСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»
Кафедра «Психология»
Контрольная работа
Учебный предмет: Качественные и количественные методы исследования в психологии
Работу выполнил(а)
Студент: Лысаченко Ольга
Курс (группа): П/м-20-1о
Севастополь, 2020г.
Содержание:
1. Определение и цель факторного анализа………………………3
2. Типы факторного анализа……………………………………….4
3. Задачи факторного анализа……………………………………...5
4. Этапы……………………………………………………………...5
5. Формулы…………………………………………………………..5
6. Условия применения факторного анализа………………….......7
7. Список литературы……………………………………………….8
Факторный анализ
Факторный анализ (от лат. faktor– действующий, производящий и греч. analysis - разложение, расчленение) – комплекс аналитических методов, позволяющих выявить скрытые признаки, а также причины их возникновения и внутренние закономерности их взаимосвязи.
Факторный анализ направлен на преобразование исходного набора признаков в более простую и содержательную форму.
Центральная задача метода – переход от совокупности непосредственно измеряемых признаков изучаемого явления к комплексным обобщенным факторам, за которыми стоят комбинации исходных признаков, выделяемых на основе их внутренних закономерностей, отражающих структуру исследуемой области явлений.
|
|
|
Согласно точке зрения одного из создателей факторного анализа – Л.Терстона, этот метод применяется для «конденсирования» тестовых оценок, сведения их к относительно малому числу независимых переменных и для выделения факторов, необходимых для описания индивидуальных различий тестовых результатов.
Факторный анализ представляет собой не только метод статистической обработки исходных данных для обобщений, но и широкий научный метод подтверждения гипотез относительно природы процессов.
Исходной информацией для проведения факторного анализа является корреляционная матрица, или матрица интеркорреляций показателей тестов. В некоторых моделях факторного анализа матрица может включать и другие характеристики связей и сопряженности между изучаемыми признаками (например, кластерные отношения, расстояния в семантическом пространстве).
Выделенные путем анализа интеркорреляций или других характеристик связи, обобщенные факторы первого порядка могут быть представлены в виде новой матрицы, отражающей корреляции между факторами. На основе таких матриц могут определяться факторы более высокого порядка.
|
|
|
В истории психологии факторный анализ связан с решением ряда теоретических задач. Сначала он воспринимался как один из основных подходов к раскрытию содержания психологических свойств.
Так, Ч. Спирменом (1931 г.) на основе анализа корреляций между результатами различных тестов была выдвинута идея единого генерального фактора (фактор G), лежащего в основе успешности выполнения любых тестов, связанных с измерением интеллектуальных свойств.
Л. Терстоном (1931 г.) разработан мультифакторный анализ оценки многих коррелирующих между собой (облических) и относительно независимых (ортогональных) факторов, объясняющий мультифакторную концепцию интеллекта.
В настоящее время методы факторного анализа составляют сложную специальную область математической статистики.
Типы факторного анализа:
1. Детерминированный- результативный показатель представлен в виде произведения, частного или алгебраической суммы факторов
2. Стохастический (корелляционный)- связь между результативным и факторными показателями является неполной или вероятностной
|
|
|
3. Прямой (дедуктивный) – от общего к частному
4. Обратный (индуктивный) – от частного к общему
5. Одноступенчатый и многоступенчатый
6. Статический и динамический
7. Ретроспективный и перспективный
Ключевые задачи факторного анализа:
1. Сокращение числа переменных
2. Определение структуры взаимосвязей между переменными
Задачи факторного анализа определяют специфику его использования, а именно: факторный анализ используется как метод сокращения данных или как метод структурной классификации.
Важное отличие факторного анализа от всех других методов в том, что его нельзя применять для обработки первичных, или, как говорят, "сырых", экспериментальных данных, т.е. полученных непосредственно при обследовании испытуемых.
Материалом для факторного анализа служат корреляционные связи, а точнее – коэффициенты корреляции Пирсона, которые вычисляются между переменными, включенными в обследование. Иными словами, факторному анализу подвергаются корреляционные матрицы.
Этапы факторного анализа
Факторный анализ рассматривается в психологии как статистический метод. Именно по этой причине особую ценность представляет возможность генеза гипотез и их проверки посредством факторного анализа.
|
|
|
Реализация факторного анализа происходит в несколько этапов:
1. вычисление корреляционной матрицы для всех переменных, участвующих в анализе
2. извлечение факторов
3. вращение факторов для создания упрощенной структуры
4. интерпретация факторов.
Формулы
Факторы анализ проводится с использованием формул. Формулы варьируются в зависимости от модели.
Так, аддитивные модели факторного анализа представляют собой алгебраическую сумму показателей и имеют вид: 
Мультипликативные модели факторного анализа в обобщенном виде могут быть представлены формулой: 
Кратные модели факторного анализа рассчитываются по формуле: 
Смешанные модели представляют собой комбинацию перечисленных выше моделей и могут быть описаны с помощью специальных выражений: 
Существует одно принципиально важное свойство коэффициента корреляции, благодаря которому составляются описательные характеристики. Коэффициент корреляции, возведенный в квадрат, показывает, какая часть дисперсии (вариативности) признака является общей для двух переменных, или, говоря проще, насколько эти переменные перекрываются.
КМО (коэффициент, характеризующий степень применимости факторного анализа для данной выборки) 0,9 и больше – безусловная адекватность, 0,8 – высокая применимость, 0,7 – приемлемая, 0,6 – удовлетворительная, 0,5 – низкая, меньше 0,5 – факторный анализ не приемлем для данной выборки. Значение Bartletta должно быть не меньше 0,05.
Условия применения факторного анализа:
1. нельзя факторизовать качественные данные, полученные по шкале наименований, например, цвет волос, глаз и т.д.
2. все переменные должны быть независимым, а их распределение должно приближаться к нормальному
3. связи между переменными должны быть приблизительно линейны или не иметь явно криволинейного характера
4. в исходной корреляционной матрице должно быть несколько корреляций по модулю выше 0,3. Иначе – трудно извлечь из матрицы какие-либо факторы
5. выборка испытуемых должна быть достаточно большой (желательно 100 испытуемых).
Список литературы:
1. Ермолаев О.Ю. Математическая статистика для психологов – М.: Московский психолого-социальный институт, Флинта, 2003.
2. Митина О.В. Факторный анализ для психологов. – М.: “УМК”, 2001. – 169 с.
3. Тугушев Р.Х. Особенности факторного анализа в психологии // Известия Саратовского университета. 2006. Т. 6. Сер. Философия. Психология. Педагогика
Дата добавления: 2021-02-10; просмотров: 230; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!