Выхожу на очередной этап разработки опросника диагностики одиночества Lost. (похвастаюсь - на международной конференции МНСК 2009 взял первое место
( Read more... )
Если брать и вращать два фактора, а потом анализировать только пункты, которые на них не лягут с нормальными нагрузками, то вряд ли что-то хорошее получится (останется, скорее всего, мусор). По опыту, имеет право на жизнь обратный, немного извращённый, вариант, когда вращается малое количество факторов, по ним разбиваются пункты, а потом набор пунктов, входящий в каждый из факторов, факторизуется отдельно, но смысла в этом, мне кажется, тоже немного - лучше уж нормально проделать ФА и выбрать методом проб и ошибок оптимальное (пусть и большое) количество факторов.
Мне попадались хитрые ситуации, когда в наборе пунктов были сложные взаимосвязи, и ФА не давал чёткой картины (например, когда в опроснике каждый пункт измеряет выраженность какого-то варианта личностной черты в ситуации какого-то типа). В таких случаях понять структуру данных помогал кластерный анализ - глядя на дерево, можно выделять (по содержанию пунктов) группки тесно взаимосвязанных пунктов, из которых можно пробовать делать шкалы и смотреть, как они группируются в более крупные единицы. Я обычно беру на сырых баллах метод Уорда с корреляцией Пирсона в качестве метрики. Только SPSS плохо дерево классификации рисует, поэтому пользуюсь Statistica или ClustanGraphics.
>малое количество факторов, по ним разбиваются пункты, а потом набор пунктов, входящий в каждый из факторов, факторизуется отдельно,
двухшаговая редукция? Сначала Варимаксом, потом косоугольное вращение? Я правильно понял? =) То есть получаем три фактора, и редуцируем, дополнительно, первый и второй. У меня первый фактор аккуратно редуцируется на два субфактора, но, естественно, их нужно доволнительно валидизировать..
Вопрос в догонку по поводу крупности факторов.. А если получился крепкий фактор из 3 пунктов с нагрузками 0`6 - 0`7, и, допустим 6-8 пунктов с незначительными нагрузками. Это артефакт, или можно учитывать при анализе - дорабатывать пункты (если внешне они валидны)?
Я сколько ни пробовал, косоугольное вращение (на сырых пунктах) никогда не давало результатов принципиально отличных от ортогонального. Но все эти двухшаговые штуки - это уже, конечно, танцы с бубном :)
Про фактор из трёх пунктов - такое вполне возможно, но тут два варианта: либо действительно эти три пункта улавливают некоторое содержание, которое отсутствует в остальных (т.е., банально, этот фактор в наборе был представлен всего тремя пунктами) - тогда он имеет право на жизнь и стоит дополнять; либо эти три пункта просто по формулировке весьма сходны, и тогда это просто артефакт. К сожалению, проблема различения между валидными конструктами и семантическими артефактами в психологии пока не решена :))
Мне попадались хитрые ситуации, когда в наборе пунктов были сложные взаимосвязи, и ФА не давал чёткой картины (например, когда в опроснике каждый пункт измеряет выраженность какого-то варианта личностной черты в ситуации какого-то типа). В таких случаях понять структуру данных помогал кластерный анализ - глядя на дерево, можно выделять (по содержанию пунктов) группки тесно взаимосвязанных пунктов, из которых можно пробовать делать шкалы и смотреть, как они группируются в более крупные единицы. Я обычно беру на сырых баллах метод Уорда с корреляцией Пирсона в качестве метрики. Только SPSS плохо дерево классификации рисует, поэтому пользуюсь Statistica или ClustanGraphics.
Reply
>малое количество факторов, по ним разбиваются пункты, а потом набор пунктов, входящий в каждый из факторов, факторизуется отдельно,
двухшаговая редукция? Сначала Варимаксом, потом косоугольное вращение? Я правильно понял? =) То есть получаем три фактора, и редуцируем, дополнительно, первый и второй. У меня первый фактор аккуратно редуцируется на два субфактора, но, естественно, их нужно доволнительно валидизировать..
Вопрос в догонку по поводу крупности факторов.. А если получился крепкий фактор из 3 пунктов с нагрузками 0`6 - 0`7, и, допустим 6-8 пунктов с незначительными нагрузками. Это артефакт, или можно учитывать при анализе - дорабатывать пункты (если внешне они валидны)?
Reply
Про фактор из трёх пунктов - такое вполне возможно, но тут два варианта: либо действительно эти три пункта улавливают некоторое содержание, которое отсутствует в остальных (т.е., банально, этот фактор в наборе был представлен всего тремя пунктами) - тогда он имеет право на жизнь и стоит дополнять; либо эти три пункта просто по формулировке весьма сходны, и тогда это просто артефакт. К сожалению, проблема различения между валидными конструктами и семантическими артефактами в психологии пока не решена :))
Reply
Leave a comment