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.

spss-t44

3) Активность реакций на вопросы к аудитории. Дополнительно к традиционному выполнению заданий по методичке, на занятиях также использовался другой метод обучения, основанный на вопросах к аудитории. Преподаватель формулирует задачу, задает группе вопрос и продолжает объяснения только после получения ответа из аудитории. Наивысшие оценки по характеристике Активность получают студенты, которые часто дают ответы первыми. Оценку Активность = 1 получают студенты, которые в ответ на такие вопросы активности не проявляют.

4) Отсутствие: 1 – студент присутствовал в течение всего времени тренировочных занятий, 7 – студент часто пропускал пары и/или опаздывал на них.

5) Внимательность. О снижении внимательности свидетельствует, например, большое количество неправильно понятых заданий в том случае, если другие студенты понимают их правильно.

6) Уверенность в правильности своих ответов. Часто это проявление более общей личностной черты – уверенности в себе. Но иногда ярко-выраженная уверенность сочетается с частыми ошибками, и тогда это признак самоуверенности.

7) Мотивация.

Для факторного анализа из табл.44 мы используем 7 переменных и 20 случаев. Это маленькая выборка, что удобно, поскольку мы можем ввести ее с клавиатуры и при отсутствии файла factors.sav. Однако, по отношению к такой выборке факторный анализ можно применять только лишь в учебных целях. Вообще же для факторного анализа требуется гораздо большее количество переменных и случаев. И это параметрический метод, что сразу предъявляет к переменным повышенные требования: их шкала измерения должна быть метрической, их распределение должно быть нормальным. Сейчас эти требования не выполняются, но мы игнорируем это, поскольку данные из табл.44 предназначены только для учебных целей.

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