Comments | alexwin1961: Принцип сложной структуры

alexwin1961

Принцип сложной структуры

May 23, 2016 11:54

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 ( Read more... )

r, методология

Leave a comment

Back to all threads

gorgonops May 23 2016, 14:13:07 UTC

А можно в двух словах, почему "простая структура" вредна, а "сложная структура" полезна?

alexwin1961 May 23 2016, 20:57:35 UTC

якобы потому, что мир устроен сложно и в большинстве случаев есть генеральный фактор, который исчезает при вращении

gorgonops May 23 2016, 22:10:16 UTC

Ну, это как ему виднее. Вращать вообще можно произвольно или любое подмножество факторов, особенно если ортогональность факторов не требуется.

Квартимакс неплохо удерживает генеральный фактор, упрощая остальные. А варимин его - я не читал статью - наверно специально хочет все факторы усложнить.

alexwin1961 May 23 2016, 21:31:24 UTC

кстати, Кирилл, кажется я нашел ошибку в процедуре факторного анализа в СПСС при вычислении коэффициентов факторных баллов регрессионным методом. Они равны произведению обратной корреляционной матрицы на матрицу факторной структуры. А в СПСС вместо факторной структуры берется факторное отображение. Когда факторы ортогональны, разницы не будет, но при косоугольных факторах возникает расхождение. Обнаружил на вот этом примере:

set locale = 'ru ( ... )

gorgonops May 23 2016, 22:03:13 UTC

Да нет ошибки. Наверно, вы просто спутали, когда проверяли. SPSS использует матрицу структуры, как и должно (http://stats.stackexchange.com/q/126885/3277).

INV(R)*S
.3231696242 .0141263183
.4354230823 .0220922854
.2713517286 .0287377322
.0075280768 .3344034388
.0137197775 .5153502274
.0347279726 .1755214189

alexwin1961 May 24 2016, 04:15:34 UTC

перепроверил в 22 версии - да, вычисляет правильно. А вот что выводит в 15:

Factor Score Coefficient Matrix
Factor
1 2
A2 ,360 -,109
A3 ,484 -,143
A4 ,296 -,072
B21 -,121 ,376
B22 -,183 ,578
B23 -,028 ,185
Extraction Method: Principal Axis Factoring.
Rotation Method: Promax without Kaiser Normalization.

gorgonops May 24 2016, 07:13:09 UTC

Александр, нет, не могу подтвердить вашу находку. Ни на 13.1, ни на 15.0.1.1. У меня выходит правильная матрица

Factor Score Coefficient Matrix
Factor
1 2
A2 .323 .014
A3 .435 .022
A4 .271 .029
B21 .008 .334
B22 .014 .515
B23 .035 .176
Extraction Method: Principal Axis Factoring.
Rotation Method: Promax without Kaiser Normalization.

alexwin1961 May 24 2016, 08:23:19 UTC

ага, значит, такая беда только в 15.0. Это хорошо

Back to all threads