Факторный анализ (исходные данные)

Используем данные из файла factors.sav, представленные в табл.44. Студенты получили оценки в 7-балльной системе по следующим 7-ми характеристикам:

1) Скорость выполнения заданий: 1 – очень медленно, 7 – очень быстро.

2) Поведение на тренировочных занятиях. Ранее (при изучении регрессионного анализа) мы уже использовали эту переменную. Оценку 7 получали студенты, тщательно разбиравшиеся с заданиями, а оценку 1 – студенты, которые только лишь присутствовали на паре, но даже и не пытались понять смысл заданий. Но сейчас мы поменяем местами полюса этой шкалы: пусть оценка студента по переменной Поведение будет тем ниже, чем более серьезные усилия он прилагает к тому, чтобы разобраться с заданиями. Такая «смена полярности» никак не повлияет на смысл, но необходима в учебных целях. Посмотрим, как это отразится на результатах факторного анализа.

Подробнее...

Решение с двумя факторами

Обратите внимание: факторный анализ относится к меню Data reduction (сокращение данных). Как Вы думаете: что сейчас будет сокращаться: переменные (variables) или случаи? Включите в анализ все исходные переменные (всего их 7). И выберите следующие пункты: Extraction > Scree plot, Continue; Rotation > Varimax, Loading plots, Continue.   Ok.  

Подробнее...

Нагрузки

Главный результат факторного анализа содержится в таблице Rotated component matrix. Это нагрузки переменных после вращения. Фактически это коэффициенты корреляции между исходными переменными и факторами. Фактор (component) состоит из тех переменных, которые имеют по этому фактору высокие (по модулю) нагрузки.

Подробнее...

Решение с тремя факторами

Итак, мы выполнили факторный анализ и вместо 7-ми исходных переменных получили 2 независимых фактора. Это неплохое решение, однако, есть признаки, свидетельствующие о необходимости проверить также и другие модели. Вернитесь немного назад и посмотрите собственные значения факторов (eigenvalues) в табличной и графической форме. Согласно правилу «eigenvalues>1», необходимо рекомендовать двухфакторное решение. Но посмотрите: собственное значение третьего фактора близко к единице.

Подробнее...

Оценки случаев по факторам

Переключитесь на файл Sav  (т.е. 3F.Sav) и убедитесь, что справа появились новые столбцы. Чтобы дать им осмысленные названия, используйте столбец Label на вкладке Variable view. Будьте внимательны: порядок следования названий факторов должен соответствовать таблице rotated component matrix.

Представим оценки графически. Воспользуйтесь меню Graphs > Scatter/Dot > Simple scatter. В качестве обозначений (labels) случаев (cases) используйте номера студентов. Пусть горизонтальная ось соответствует фактору Мотивация, а вертикальная ось – фактору Уверенность.  Не перепутайте исходные переменные и факторы, являющиеся результатом.   Ок.    Сразу же замечаем, что среднее значение оценок по обоим факторам равно 0. Это z-шкала (среднее=0, сигма=0).

Подробнее...

По всем вопросам, связанным с использованием материалов Expect.ru, обращайтесь к Никулину Денису Николаевичу
email