Факторный анализ (контроль)

Переменная v0 содержит обозначения случаев, используйте для нее текстовый (String) тип. Остальные переменные будут участвовать в факторном анализе. Понятно, что применять этот метод к такой малой выборке мы можем только в учебных целях, но других целей у нас сейчас и нет.

spss-t45

 

Воспользуйтесь меню Data reduction. Будем извлекать (extract) факторы методом Главных (principal) компонент и будем вращать (rotate) извлеченные факторы методом Варимакс. Чтобы определить рекомендуемое количество факторов, используйте собственные значения (eigenvalues), которые в файле Spo имеют обозначение Total. Кроме того, используйте график каменистой осыпи (scree).

Вначале выполните факторный анализ с извлечением двух факторов и посмотрите на нагрузки переменных после вращения. Нет ли признаков, согласно которым двухфакторное решение здесь не является лучшим? Нагрузки какой переменной в наибольшей степени свидетельствуют о необходимости проверить также и модели с другим количеством факторов? Будем сейчас считать, что это «неоднозначная» переменная.

Запишите в текстовый файл ответы на следующие вопросы:

1) Какое количество факторов рекомендуется извлекать, если ориентироваться на их собственные значения?

2) Какое количество факторов рекомендуется извлекать, если ориентироваться на график каменистой осыпи?

3) Какую переменную мы сейчас будем считать неоднозначной?

Теперь выполните факторный анализ с извлечением трех факторов. Необходимо, чтобы оценки (scores) случаев по трем факторам сохранились в переменных файла Sav. Нас сейчас интересуют, прежде всего, результаты вращения Варимакс. Запишите в текстовый файл ответы на следующие вопросы:

4) Какой % дисперсии объясняет каждый фактор?

5) Какая переменная имеет максимальную нагрузку по первому фактору?

6) К какому фактору теперь относится переменная, являвшаяся неоднозначной в двухфакторном решении?

7) По нагрузкам переменных можно сделать выводы о корреляционных связях между ними. Приведите пример двух сильно связанных переменных и приведите пример двух слабо связанных переменных.

8) Какой фактор образован переменными, имеющими противоположные по знаку нагрузки? Если таких факторов несколько, назовите сейчас только один из них.

9) Какие переменные объединились в этом факторе?

Постройте для этого фактора диаграмму рассеяния (scatter). Второй фактор можете выбрать любой. На диаграмме должны быть показаны (show) обозначения (labels) данных (data), т.е. обозначения случаев (cases). Они должны иметь размер шрифта 12.

10) Какую оценку получил по этому фактору случай с4? Какую оценку получил случай с4 по тем переменным, которые объединились в этом факторе?

11) Каким образом должна была бы измениться оценка случая с4 по этим переменным, чтобы его оценка по этому фактору повысилась? По какой переменной оценка должна была бы повыситься? По какой переменной оценка должна была бы понизиться?

12) Какие случаи подтверждают отсутствие корреляционной связи между факторами? Назовите 2, 3 или 4 таких случая.

Найдите папку, соответствующую дате занятия. Создайте в ней свою папку и сохраните в нее все результаты (файлы Sav, Spo и текстовый файл с ответами на вопросы).

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