Принцип сложной структуры

[alexwin1961]

Встретилась в сети любопытная публикация: Suitbert Ertel, Factor Analysis: Healing an Ailing Model. Автор яростно критикует принцип простой структуры в факторном анализе как вредный и не соответствующий эмпирической реальности. Вместо него он предлагает использовать противоположный критерий - сложной структуры. Факторы нужно вращать так, чтобы матрица факторного отображения получалась как можно более сложной (т.е., каждая переменная нагружалась бы на как можно большее число факторов). Для этого был разработан особый метод вращения варимин, который есть в R пакете GPArotation. Попробовал его на привычном массиве bfi, вышло, гм, действительно сложно. Первый фактор интерпретировался легко, явно вышла на первый план социальная желательность. С последующими факторами все не так очевидно. Кто хочет попробовать свои силы?

require(psych)
require(GPArotation)

data(bfi)
model <- fa(b5[1:25], nfactors = 5, fm = "pa", rotate = "varimin")
labs <- as.character(bfi.dictionary$Item)[1:25]
dimnames(model$loadings)[[1]] <- strtrim(labs, nchar(labs)-1)
print(model, cut = 0.1)