Несколько вопросов по факторному анализу

[andersen_a]

 Доброго времени суток, уважаемые участники сообщества.
При проведении разведочного факторного анализа возник ряд вопросов:
 1. Можно ли одновременно использовать метод главных компонент (Principal Components) и неортогональное вращение (напр. метод Direct Oblimin)?
 2. Можно ли для определения "значимости" факторов для респондентов найти средние

Comments

[nahrihra]

1. Конечно, а почему нет?
2. А чем Вас не устраивает процент объясняемой дисперсии?
3. Насколько я понимаю, многомерное шкалирование превращает матрицу сходств/отличия между объектами в набор шкал. Зачем Вам многомерное шкалирование, если у Вас уже есть набор шкал?

[andersen_a]

Спасибо за ответы.
По первому вопросу: согласно Митиной, метод главных компонент подразумевает наличие ортогональгых факторов-компонент, а неортогональное вращение подразумевает наличие неортогональных факторов. Однако в моем исследовании доступная интерпретации факторная структура получается лишь при использовании облимина. Отсюда и вопрос.
Уточнение по второму вопросу: означает ли то, что некоторый фактор объясняет наибольший процент дисперсии, его наибольшую актуальность для респондентов?
По третьему уже разобрался, спасибо.

[nokh]

1. Главные компоненты и факторы - разные вещи; вследствие недопонимания этого и вопрос. Главные компоненты - диаметры корреляционного гипероблака реальных переменных и они ортогональны. Факторы - латентные переменные, определяющие структуру корреляций реальных переменных и могут коррелировать. Проводя анализ главных компонент мы всегда получим столько же компонент, сколько переменных - это обычный компонентый анализ и в этом случае любые вращения бессмысленны. Другое дело, если мы будем относиться к нескольким первым компонентам как к проявлению стоящих за ними факторов, а к остальным - как к незначительному шуму. Тогда мы можем отбросить шум, а оси нескольких первых компонент довернуть тем или иным способом (хоть прямоугольным, хоть косоугольным), чтобы увидеть незашумлённые факторы. По сути такой анализ главных компонент (т.е. с числом компонент менее числа переменных и с последующим вращением) является уже факторным анализом, т.к. на исходную корреляционную матрицу дважды накладывается некая модель

[gorgonops]

-->Главные компоненты и факторы-[в узком смысле] - разные вещи

Алаверды 1

[nokh]

Что ж, вынужден пояснить свою позицию и даже защитить

[andersen_a]

Спасибо за ответы, уважаемые участники сообщества.
А как можно ответить на вопрос типа: "Так какой фактор в основном определяет образ работника МЧС в народном сознании?". Или такой вопрос некорректен по отношению к процедуре факторного анализа?

[gorgonops]

Исхожу из того, что мы говорим о факторном анализе, а не об анализе главных компонент, поскольку вы отваживаетесь на то, чтобы говорить о психологическом конструкте (измерении), якобы скрытом в народном сознании.

Тогда на ваш вопрос можно бы ответить так: фактор с наибольшей величиной дисперсии это фактор, по которому люди склонны наиболее остро, чувствительно дифференцировать работников Министерства по чрезвычайным ситуациям.

Однако дело в том, что вращение ради интрепретации - если вы используете его - вешь довольно произвольная, а от нее ведь зависит итоговая вышеупомянутая дисперсия.

Поэтому в факторно-аналитических исследованиях обычно принято не придавать большого значения величине дисперсии отдельных факторов после их вращения. Лучше и надежнее сказать так, что все m факторов, которые вы выделили и интерпретированы - важны. А какой более важен, какой менее важен - второстепенный, несколько скользкий, и, как правило, излишний вопрос.

[alexwin1961]

Ответ на Ваш вопрос зависит от конкретных деталей исследования. Одно дело, если респонденты оценивали определенных представителей МЧС, при этом имея возможность самостоятельно выбирать характеристики для описания. Другое -- если оценивался "работник МЧС вообще" и характеристики выбирались исследователем.
Кроме того, нужно сначала уяснить для себя: важность для чего именно мы определяем -- различий в оценках? Корреляций оценок? Средних значений оценок?