Применение факторного анализа на практике. Требования
к организации факторного анализа.Страница 1
В работе исследователя по конструированию психодиагностического теста можно выделить три основных этапа:
1) формирование “чернового” варианта теста;
2) выбор диагностической модели и определение ее параметров;
3) стандартизация и испытание построенной диагностической модели.
Под диагностической моделью понимается способ компоновки (преобразования) исходных диагностических признаков (вариантов ответов на задания теста) в диагностический показатель. Таких способов может быть бесконечное множество.
Для определения параметров диагностической модели используются различные методы эмпирико-статистического анализа данных. В частности, если во множество исходных признаков входят несколько взаимосвязанных признаков, то одну или сразу несколько диагностических моделей можно получить, используя методы факторного анализа.
Факторный анализ является сложной процедурой. Как правило, хорошее факторное решение (достаточно простое и содержательно интерпретируемое) удается получить по меньшей мере после нескольких циклов ее проведения – от отбора признаков до попытки интерпретации после вращения факторов. Для того чтобы прийти к нему, надо соблюдать немало требований. Назовем основные.
1) Переменные должны быть измерены, по крайней мере, на уровне шкалы интервалов (по классификации Стивенса). Многие переменные, такие как меры отношений и мнений в социологии, различные переменные при обработке результатов тестирования, не имеют точно определенной метрической основы. Тем не менее предполагается, что порядковым переменным можно давать числовые значения и включать в факторный анализ.
2) Не следует включать дихотомические переменные. Но если цель исследования состоит в нахождении кластерной структуры, использование факторного анализа к данным, содержащим дихотомические переменные, оправданно.
3) Отбирая переменные для факторного анализа, следует учесть, что на один искомый фактор должны приходиться не менее трех переменных.
4) Для хорошо обоснованного окончательного решения необходимо, чтобы число испытуемых было в три или более раз больше, чем число переменных, в совокупности которых определяется окончательное факторное решение. Впрочем, это требование не является общепринятым. Поскольку количество испытуемых увеличить труднее по ходу обработки, то следует отобрать столько переменных, чтобы их число не превышало одной трети от числа испытуемых.
Для разведочного компонентного или факторного анализа это требование соблюдать не обязательно, но надо помнить, что чем сильнее оно нарушено, тем менее точны результаты. Это означает, что если сбор данных будет проведен на другой выборке, то получится новое факторное решение, которое лишь отчасти будет схоже с тем, которое получено на имеющейся выборке. Следовательно, делаемые выводы не носят общего характера, их нельзя распространять на другие случаи.
5) Не имеет смысла включать в факторный анализ переменные, которые имеют очень слабые связи с остальными переменными. С большой вероятностью они будут иметь малую общность и не войдут ни в один фактор. Если в работе не стоит задача сформировать шкалу вопросника на основе факторного анализа или какая-либо аналогичная задача, то не следует также включать все переменные, имеющие друг с другом очень тесные связи. Скорее всего, они образуют один фактор. Чем больше таких переменных включается в факторный анализ, тем больше вероятность того, что они образуют первый фактор и к нему присоединится большинство остальных переменных.
6) Устойчивость выявленной факторной структуры (ее неслучайность) тем меньше, чем больше составляющих ее факторов. Она также неустойчива при малом количестве испытуемых. В четвертом пункте обсуждалось достаточное количество испытуемых.
Итак, основные этапы факторного анализа:
1) сбор эмпирических данных и подготовка корреляционной (ковариационной) матрицы;
2) выделение первоначальных (ортогональных) факторов;
3) вращение факторной структуры и содержательная интерпретация результатов факторного анализа.
Второй этап – это прежде всего выбор метода факторного анализа. Назовем наиболее используемые из них в психологии.
Метод главных компонент.
В данном методе поиск решения идет в направлении вычисления собственных векторов (факторов), а собственные значения характеризуют дисперсию (разброс) по факторам.
Метод главных факторов.
Для определения числа факторов используются различные статистические критерии, при помощи которых проверяется гипотеза о незначительности матрицы корреляционных остатков.
Метод максимального правдоподобия(Д. Лоли), в отличие от предыдущего, основывается не на предварительной оценке общностей, а на априорном определении числа общих факторов и в случае большой выборки позволяет получить статистический критерий значимости полученного факторного решения.
Возможности определения одарённости
В современных психологических концепциях одарённость рассматривается как целостная система множества различных по своей природе, но взаимосвязанных качеств личности.
Такое определение одарённости требует комплексного подхода. Этот подход предполагает использование целостной системы качественных и количественных данных о развитии когнит ...
Рефлексивность как характеристика общих способностей
Анализ проблемы рефлексии, проведенный в предыдущей главе, свидетельствует об очень большом разнообразии подходов к ее разработке, о принципиальной множественности способов ее изучения. Причем сами подходы, способы и стратегии изучения различаются между собой весьма существенно, а нередко связь таких общепсихологических, предельно шир ...
Взаимоотношения старшего дошкольника с родителями
Родители являются эталоном, по которому дети сверяют и строят свое поведение. В силу малого жизненного опыта они не в состоянии соотнести правильность навязываемых моделей поведения с объективной реальностью. Строгость отца или матери, если она последовательна и чувствительна для малыша, способна подавить агрессивные импульсы в присутст ...