987 matches
-
minorităților în locurile de muncă existente”, „Guvernul ar trebui să încurajeze angajarea tinerilor”, „Biserica ar trebui să se implice mai mult în conducerea treburilor publice” etc. (variabile observabile, care dau, toate, o măsură a câte unui aspect al liberalismului). Analiza factorială ne arată cum se grupează aceste opinii, atitudini și luări de poziții în dimensiuni ale liberalismului și care este structura conceptului de liberalism. Să mai dăm un exemplu. Avem la dispoziție un set de date care caracterizează poziția partidelor dintr-
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
produsului, rolul guvernului în planificarea economică, redistribuirea veniturilor, asistența socială, secularizarea societății, susținerea pentru armată, alinierea cu blocurile Est-Vest, anticolonialismul, integrarea supranațională, integrarea națională, participarea electorală, protecția drepturilor civile, interferența cu libertățile civile. Aceste date au fost supuse unei analize factoriale, ale cărei rezultate au indicat un model factorial cu patru factori, identificați de Janda drept dimensiunea stânga economică (primele patru variabile), dimensiunea războiul rece (secularizare, armată, bloc Est-Vest, anticolonialism), dimensiunea liberală (integrare națională și supranațională, participare) și o a patra
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
asistența socială, secularizarea societății, susținerea pentru armată, alinierea cu blocurile Est-Vest, anticolonialismul, integrarea supranațională, integrarea națională, participarea electorală, protecția drepturilor civile, interferența cu libertățile civile. Aceste date au fost supuse unei analize factoriale, ale cărei rezultate au indicat un model factorial cu patru factori, identificați de Janda drept dimensiunea stânga economică (primele patru variabile), dimensiunea războiul rece (secularizare, armată, bloc Est-Vest, anticolonialism), dimensiunea liberală (integrare națională și supranațională, participare) și o a patra dimensiune, reprezentată de o singură variabilă. Aceste rezultate
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
integrare națională și supranațională, participare) și o a patra dimensiune, reprezentată de o singură variabilă. Aceste rezultate i-au permis să respingă ipoteza că o singură dimensiune stânga-dreapta ar putea explica diferențele dintre partide. Tema generală la care răspunde analiza factorială este următoarea: având un set de date alcătuit dintr-o mulțime de variabile care descriu un concept/fenomen sau o mulțime de obiecte, putem considera că ele sunt determinate de către un număr mai mic de variabile neobservabile direct (dimensiuni, „factori
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
câți factori sunt, cât de bine descriu setul de date original, ce variabile observate determină și cu ce intensitate, ce sunt acești factori? Pornind de la analiza corelațiilor observate între variabilele ce descriu conceptul, fenomenul sau populația care ne interesează, analiza factorială ne ajută să identificăm structura acestor date, semnalând existența unui număr redus de dimensiuni latente (variabile neobservabile direct, concepte, „factori”). Variabilele care compun aceeași dimensiune latentă („factor”) vor fi puternic corelateîntre ele și în mai mică măsură corelate cu celelalte
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
să identificăm structura acestor date, semnalând existența unui număr redus de dimensiuni latente (variabile neobservabile direct, concepte, „factori”). Variabilele care compun aceeași dimensiune latentă („factor”) vor fi puternic corelateîntre ele și în mai mică măsură corelate cu celelalte variabile. Analiza factorială ne indică felul în care se structurează variabilele în subseturi de variabile puternic intercorelate, fiecare corespunzând unei dimensiuni latente (unui „factor”). Vom avea, pe de o parte, o măsură a determinării factorilor de către variabile (variabilele care se constituie într-o
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
vor corela puternic cu factorul corespunzător dimensiunii respective și în mai mică măsură cu ceilalți factori), dar și a modului în care fiecare variabilă este explicată (determinată) de către factori. Prin identificarea factorilor se obțin două dintre foloasele principale ale analizei factoriale: sumarizarea și reducerea datelor. Omulțime de aspecte ale aceluiași concept sau o mulțime de caracteristici ale unei populații, surprinse în tot atâtea variabile, sunt sumarizate în doar câteva dimensiuni („factori”), care pot fi interpretate, înțelese și denumite. Prin calcularea unor
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
și reducerea datelor. Omulțime de aspecte ale aceluiași concept sau o mulțime de caracteristici ale unei populații, surprinse în tot atâtea variabile, sunt sumarizate în doar câteva dimensiuni („factori”), care pot fi interpretate, înțelese și denumite. Prin calcularea unor scoruri factoriale pentru fiecare dimensiune identificată (pentru fiecare factor) care să înlocuiască variabilele originale și care pot fi utilizate în prelucrări ulterioare, obținem o reducere a dimensionalității datelor la numărul de factori identificat. Revenind la primul exemplu de mai sus, analiza factorială
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
factoriale pentru fiecare dimensiune identificată (pentru fiecare factor) care să înlocuiască variabilele originale și care pot fi utilizate în prelucrări ulterioare, obținem o reducere a dimensionalității datelor la numărul de factori identificat. Revenind la primul exemplu de mai sus, analiza factorială a setului de date ce surprind atitudinile politice ale indivizilor ar putea arăta că liberalismul nu este un concept unidimensional, ci se structurează pe trei dimensiuni distincte: economică, socială, culturală. Astfel, întrebarea „Statul trebuie să asigure locuri de muncă pentru
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
formulată astfel: „Guvernul ar trebui să cheltuiască mai mulți bani pentru reducerea șomajului” ar aparține dimensiunii liberalismului economic. Variabile de tipul „Guvernular trebui să asigure o reprezentare proporțională a minorităților în locurile de muncă existente” aparțin dimensiunii liberalismului cultural. Analiza factorială poate fi utilizată atât într-un demers exploratoriu, cât și într-unul confirmativ. Primul dintre acestea este cel mai des întâlnit în cercetarea empirică - analiza factorială ne clarifică, structurează și simplifică înțelegerea felului în care datele covariază. De multe ori
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
reprezentare proporțională a minorităților în locurile de muncă existente” aparțin dimensiunii liberalismului cultural. Analiza factorială poate fi utilizată atât într-un demers exploratoriu, cât și într-unul confirmativ. Primul dintre acestea este cel mai des întâlnit în cercetarea empirică - analiza factorială ne clarifică, structurează și simplifică înțelegerea felului în care datele covariază. De multe ori însă, analiza factorială este folosită și în scop confirmativ, ca mijloc de testare a unor ipoteze. Exemplul privind liberalismul dat mai sus este o ilustrare a
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
utilizată atât într-un demers exploratoriu, cât și într-unul confirmativ. Primul dintre acestea este cel mai des întâlnit în cercetarea empirică - analiza factorială ne clarifică, structurează și simplifică înțelegerea felului în care datele covariază. De multe ori însă, analiza factorială este folosită și în scop confirmativ, ca mijloc de testare a unor ipoteze. Exemplul privind liberalismul dat mai sus este o ilustrare a abordării exploratorii. Un alt mod de utilizare în scop exploratoriu a analizei factoriale este acela de validare
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
multe ori însă, analiza factorială este folosită și în scop confirmativ, ca mijloc de testare a unor ipoteze. Exemplul privind liberalismul dat mai sus este o ilustrare a abordării exploratorii. Un alt mod de utilizare în scop exploratoriu a analizei factoriale este acela de validare a scalei de măsură pentru un concept abstract unidimensional, alcătuită dintr-o serie de itemi, fiecare item fiind reprezentat de câte o variabilă observabilă. Dacă analiza factorială pentru setul de date constituit din itemii scalei produce
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
alt mod de utilizare în scop exploratoriu a analizei factoriale este acela de validare a scalei de măsură pentru un concept abstract unidimensional, alcătuită dintr-o serie de itemi, fiecare item fiind reprezentat de câte o variabilă observabilă. Dacă analiza factorială pentru setul de date constituit din itemii scalei produce un singur factor, atunci putem considera că itemii scalei măsoară, toți, aspecte ale aceluiași fenomen. (Dacă scala măsoară exact fenomenul pe care dorim să îl măsurăm, și nu altul, este un
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
considera că itemii scalei măsoară, toți, aspecte ale aceluiași fenomen. (Dacă scala măsoară exact fenomenul pe care dorim să îl măsurăm, și nu altul, este un alt aspect al validității scalei, care se tratează separat.) În situația în care analiza factorială identifică mai mulți factori, atunci putem să ne îndoim că scala a fost construită corect, căci un rezultat multifactorial sugerează că scala măsoară cel puțin încă un alt fenomen. Dar în demersul cercetării putem apela la analiza factorială nu numai
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
care analiza factorială identifică mai mulți factori, atunci putem să ne îndoim că scala a fost construită corect, căci un rezultat multifactorial sugerează că scala măsoară cel puțin încă un alt fenomen. Dar în demersul cercetării putem apela la analiza factorială nu numai pentru explorarea datelor, ci și pentru confirmarea unor rezultate. De exemplu, putem întâlni următoarea situație practică de cercetare. Din rațiuni teoretice și bazându-ne pe rezultate anterioare, credem că un fenomen este explicat de un anumit număr de
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
următoarea situație practică de cercetare. Din rațiuni teoretice și bazându-ne pe rezultate anterioare, credem că un fenomen este explicat de un anumit număr de factori (ipoteza de lucru). Supoziția poate fi testată (poate fi confirmată) prin realizarea unei analize factoriale. Analiza factorială ne ajută însă și să aflăm (să explorăm) care sunt acești factori și ce anume reprezintă. Altă strategie dintre multele care pot fi folosite în practica de cercetare este următoarea. Setul de date se împarte în două, prin
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
practică de cercetare. Din rațiuni teoretice și bazându-ne pe rezultate anterioare, credem că un fenomen este explicat de un anumit număr de factori (ipoteza de lucru). Supoziția poate fi testată (poate fi confirmată) prin realizarea unei analize factoriale. Analiza factorială ne ajută însă și să aflăm (să explorăm) care sunt acești factori și ce anume reprezintă. Altă strategie dintre multele care pot fi folosite în practica de cercetare este următoarea. Setul de date se împarte în două, prin divizarea eșantionului
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
care pot fi folosite în practica de cercetare este următoarea. Setul de date se împarte în două, prin divizarea eșantionului în două subeșantioane, aleatoriu sau altfel. Primul eșantion este folosit pentru explorarea structurii de date și ne furnizează un model factorial. El va reprezenta ipoteza de lucru pentru explicația fenomenului pe care îl studiem. Cel de-al doilea eșantion este apoi folosit pentru a testa modelul dezvoltat după datele din primul eșantion. Confirmarea modelului pentru cel de-al doilea eșantion este
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
care îl studiem. Cel de-al doilea eșantion este apoi folosit pentru a testa modelul dezvoltat după datele din primul eșantion. Confirmarea modelului pentru cel de-al doilea eșantion este considerată o validare a modelului. Logica analizei factorialetc "Logica analizei factoriale" Analiza factorială pleacă de la presupunerea că există un număr redus de variabile latente („factori”) care determină covariația între variabilele observate. Acest lucru înseamnă că fiecare dintre cele m variabile observate, X1 X1, X2, ..., Xm, poate fi exprimată ca o combinație
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
studiem. Cel de-al doilea eșantion este apoi folosit pentru a testa modelul dezvoltat după datele din primul eșantion. Confirmarea modelului pentru cel de-al doilea eșantion este considerată o validare a modelului. Logica analizei factorialetc "Logica analizei factoriale" Analiza factorială pleacă de la presupunerea că există un număr redus de variabile latente („factori”) care determină covariația între variabilele observate. Acest lucru înseamnă că fiecare dintre cele m variabile observate, X1 X1, X2, ..., Xm, poate fi exprimată ca o combinație liniară între
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
corelația care există între acestea). Îndepărtând factorii comuni, între variabilele X1 și X2 nu va mai exista nici o corelație. Toate lucrurile exprimate mai sus pot fi reprezentate printr-o diagramă cauzală în felul următor: Figura 1. Modelul general al analizei factoriale, cu m variabile observate, n factori comuni ortogonali F1, F2, ..., Fn, n < m, sunt factorii comuni care determină pe fiecare dintre variabilele X1, X2, ..., Xm, iar U1, U2, ..., Um sunt factorii lor de unicitate. Teoretic, putem considera că acești factori
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
b1n se numesc saturații ale factorilor F1, F2, ... Fn pentru variabila X1. În general coeficienții bi1, bi2, ..., bin sunt saturațiile factorilor F1, F2, ... Fn pentru fiecare variabilă Xi, i = 1, 2, ..., m1. Având în vedere forma ecuațiilor care descriu modelul factorial, saturațiile pot fi interpretate și drept coeficienți de regresie standardizați, unde variabilele dependente sunt variabilele observate X1, X2, ..., Xm, iar factorii sunt variabilele independente. Matricea alcătuită din saturațiile factoriale pentru fiecare variabilă observată se numește matrice factorială 2. Estimarea saturațiilor
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
1, 2, ..., m1. Având în vedere forma ecuațiilor care descriu modelul factorial, saturațiile pot fi interpretate și drept coeficienți de regresie standardizați, unde variabilele dependente sunt variabilele observate X1, X2, ..., Xm, iar factorii sunt variabilele independente. Matricea alcătuită din saturațiile factoriale pentru fiecare variabilă observată se numește matrice factorială 2. Estimarea saturațiilor este unul dintre pașii principali în realizarea unei analize factoriale, căci în funcție de valorile lor vom putea afla în ce măsură un factor determină o variabilă observată, ce factori determină cu preponderență
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
care descriu modelul factorial, saturațiile pot fi interpretate și drept coeficienți de regresie standardizați, unde variabilele dependente sunt variabilele observate X1, X2, ..., Xm, iar factorii sunt variabilele independente. Matricea alcătuită din saturațiile factoriale pentru fiecare variabilă observată se numește matrice factorială 2. Estimarea saturațiilor este unul dintre pașii principali în realizarea unei analize factoriale, căci în funcție de valorile lor vom putea afla în ce măsură un factor determină o variabilă observată, ce factori determină cu preponderență o variabilă și ce variabile saturează cu preponderență
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]