Выхожу на очередной этап разработки опросника диагностики одиночества Lost. (похвастаюсь - на международной конференции МНСК 2009 взял первое место
( Read more... )
Да да да! =) Спасибо большое, Ваша критика у меня лежит в отдельном файлике. Я уже выразил Вам благодарность в посте сообщества psy_pro (пост на премодерации). Осознаю, что с первой версией хоршо накосячил.. =(
люблю я наших "методологов": они всегда знают достоверно, как кому-то другому надо было бы поступить лет 70 назад. Следуя такой логике, и большая пятерка, и большая семерка не имеют права на существование. А почему? Потому что так считает "человек из Кемерова". смело продолжайте развивать свой многофакторный опросник, тщательно добирая индикаторы на похудевшие факторы. Особое внимание теперь следует уделять деталям и тонкостям формулировки -- г-н Горгонопс дал весьма ценные рекомендации в свое время. И еще один совет: сегодня редко кто факторизует отдельные вопросы при разработке серьезных инструментов, предпочтение отдают т.н. "парселам" и "тестлетам" (мини-шкалам, составленным из нескольких пунктов). парселы позволяют и 16 факторов хорошо идентифицировать, как это сделал IPAT с 5 версией 16PF
люблю я наших "методологов": они всегда знают достоверно, как кому-то другому надо было бы поступить лет 70 назад.
Вследствие небольшого стажа у меня пока не много авторитетов в области методологии, поэтому, как птенчик, я съедаю любую "комфортную" информацию. ВСе мы растём ;)
>смело продолжайте развивать свой многофакторный опросник, тщательно добирая индикаторы на похудевшие факторы.
Мне очень приятно, что Вы поддерживайте мою инициативу.
>Особое внимание теперь следует уделять деталям и тонкостям формулировки -- г-н Горгонопс дал весьма ценные рекомендации в свое время. И еще один совет: сегодня редко кто факторизует отдельные вопросы при разработке серьезных инструментов, предпочтение отдают т.н. "парселам" и "тестлетам" (мини-шкалам, составленным из нескольких пунктов). парселы позволяют и 16 факторов хорошо идентифицировать, как это сделал IPAT с 5 версией 16PF
Думаю, что доверять товарищу Кеттеллу стоит больше, чем товарищу Куликову :)) Описанная им ситуация возможна на маленьких выборках (объёма которых просто недостаточно для ФА) или сильно зашумлённых - тогда при вращении большого количества факторов последние будут получаться "кривыми".
Это, конечно, кощунство, но чисто теоретически.. можно ли обсчитать факторную структуру повторно после исключения из массива данных пунктов, относящихся к первому-второму фактору? Объясняющих добрые 40% дисперсии в сумме.. может, тогда и другие не менее важные вещи всплывут.. =)
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
( ... )
>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)?
ФА все-таки приблизительный исследовательский метод, и дает только весьма приблизительную модель данных. Ошибки (неопределенности) увеличиваются в связи с коррелированностью факторов (всегда), и недостаточно высокими факторными нагрузками переменных, по которым идентифицируется фактор. Поэтому коллега Куликов прав (по крайней мере, отчасти): более надежны результаты с небольшим числом факторов, а при их увеличении растут сомнения
( ... )
Re: +конфирматорный ФАyariczJune 17 2009, 12:55:31 UTC
Так-с.. большое спасибо за наводку. Как только я закончу с содержательной частью методики, перейду к ФА, и, наверняка, обращусь к Вам за реккомендацией (если сам не разберусь)
Re: +конфирматорный ФАyariczSeptember 2 2009, 18:35:14 UTC
>Потом в отношении каждой "подкормленной" шкалы проводите ФА без вращения и отбрасываете те пункты, нагрузки которых по 1-му фактору 0,4 и меньше.
Поясните пожалуйста, слова "каждой шкалы". То есть, факторизировать 15 вопросов одной шкалы, и убирать все, что не вошли в 1й фактор и все чьи нагрузки менее `4?
Comments 19
Reply
Спасибо большое, Ваша критика у меня лежит в отдельном файлике. Я уже выразил Вам благодарность в посте сообщества psy_pro (пост на премодерации). Осознаю, что с первой версией хоршо накосячил.. =(
Reply
http://community.livejournal.com/psy_pro/1115105.html
Reply
Reply
смело продолжайте развивать свой многофакторный опросник, тщательно добирая индикаторы на похудевшие факторы. Особое внимание теперь следует уделять деталям и тонкостям формулировки -- г-н Горгонопс дал весьма ценные рекомендации в свое время. И еще один совет: сегодня редко кто факторизует отдельные вопросы при разработке серьезных инструментов, предпочтение отдают т.н. "парселам" и "тестлетам" (мини-шкалам, составленным из нескольких пунктов). парселы позволяют и 16 факторов хорошо идентифицировать, как это сделал IPAT с 5 версией 16PF
Reply
Вследствие небольшого стажа у меня пока не много авторитетов в области методологии, поэтому, как птенчик, я съедаю любую "комфортную" информацию. ВСе мы растём ;)
>смело продолжайте развивать свой многофакторный опросник, тщательно добирая индикаторы на похудевшие факторы.
Мне очень приятно, что Вы поддерживайте мою инициативу.
>Особое внимание теперь следует уделять деталям и тонкостям формулировки -- г-н Горгонопс дал весьма ценные рекомендации в свое время. И еще один совет: сегодня редко кто факторизует отдельные вопросы при разработке серьезных инструментов, предпочтение отдают т.н. "парселам" и "тестлетам" (мини-шкалам, составленным из нескольких пунктов). парселы позволяют и 16 факторов хорошо идентифицировать, как это сделал IPAT с 5 версией 16PF
Где можно об этом почитать?
Спасибо за ответ!
Reply
A First Course in Factor Analysis by Andrew L. Comrey
Reply
Reply
Reply
можно ли обсчитать факторную структуру повторно после исключения из массива данных пунктов, относящихся к первому-второму фактору? Объясняющих добрые 40% дисперсии в сумме.. может, тогда и другие не менее важные вещи всплывут.. =)
(я так делать не собираюсь, просто интересно)
Reply
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
Reply
Reply
Поясните пожалуйста, слова "каждой шкалы". То есть, факторизировать 15 вопросов одной шкалы, и убирать все, что не вошли в 1й фактор и все чьи нагрузки менее `4?
Reply
Leave a comment