987 matches
-
nu mai determine variabilele pentru care saturațiile ridicate la puterea respectivă sunt mici. Este o procedură de calcul mai rapidă decât „oblimin” și o recomand pentru situațiile în care avem baze de date mari. Interpretarea factorilortc "Interpretarea factorilor" Extracția soluției factoriale inițiale ne indică cea mai bună combinație liniară a variabilelor, în sensul explicării unei cantități cât mai mari de varianță în date. Primul factor poate fi deci înțeles ca fiind cea mai bună sumarizare a relațiilor liniare pe care le
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
doilea factor constituie cea de-a doua cea mai bună combinație liniară de variabile, supusă condiției de ortogonalitate cu primul factor. El este obținut din explicarea proporției de varianță rămasă după ce primul factor a fost extras. În această situație, saturațiile factoriale, care ne indică gradul de corespondență între variabilă și factor, nu ne conduc întotdeauna la o interpretare clară a factorilor, nu ne spun ce reprezintă conceptual factorii. Așa cum am arătat, prin rotația factorilor ajungem la o soluție mai simplă în
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
la o interpretare clară a factorilor, nu ne spun ce reprezintă conceptual factorii. Așa cum am arătat, prin rotația factorilor ajungem la o soluție mai simplă în termenii configurației de variabile care saturează factorii. Efectul cel mai important al rotației matricei factoriale este acela că redistribuie varianța explicată de factorii soluției inițiale la o alta, ai cărei factori sunt mai ușor interpretabili. În general, interpretarea factorilor este facilitată atunci când variabilele saturează în mod semnificativ doar unul dintre factori. Când o variabilă saturează
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
astfel de variabilă separat pentru o posibilă ștergere a lor din analiză. În prima situație, vom interpreta factorii după cum ne sugerează variabilele care îi saturează și vom ține cont de faptul că există variabile care sunt slab reprezentate în soluția factorială. În cea de-a doua situație, posibilitatea eliminării variabilei din analiză trebuie cântărită în funcție de rolul variabilei respective în cercetare și de nivelul comunalității sale. În fine, numele factorului și definiția sa nu pot fi date decât de cercetător. El este
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
nivelul comunalității sale. În fine, numele factorului și definiția sa nu pot fi date decât de cercetător. El este cel care va sintetiza conținutul variabilelor ce saturează un factor într-un concept denominat printr-o etichetă sau o descriere. Scoruri factoriale, scale factoriale și variabile-surogattc "Scoruri factoriale, scale factoriale și variabile‑surogat" Unul dintre scopurile principale ale analizei factoriale este acela de reducere a datelor. O dată identificate dimensiunile latente ale unui set de date, analistul poate dori să examineze comportamentul cazurilor
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
sale. În fine, numele factorului și definiția sa nu pot fi date decât de cercetător. El este cel care va sintetiza conținutul variabilelor ce saturează un factor într-un concept denominat printr-o etichetă sau o descriere. Scoruri factoriale, scale factoriale și variabile-surogattc "Scoruri factoriale, scale factoriale și variabile‑surogat" Unul dintre scopurile principale ale analizei factoriale este acela de reducere a datelor. O dată identificate dimensiunile latente ale unui set de date, analistul poate dori să examineze comportamentul cazurilor în funcție de aceste
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
factorului și definiția sa nu pot fi date decât de cercetător. El este cel care va sintetiza conținutul variabilelor ce saturează un factor într-un concept denominat printr-o etichetă sau o descriere. Scoruri factoriale, scale factoriale și variabile-surogattc "Scoruri factoriale, scale factoriale și variabile‑surogat" Unul dintre scopurile principale ale analizei factoriale este acela de reducere a datelor. O dată identificate dimensiunile latente ale unui set de date, analistul poate dori să examineze comportamentul cazurilor în funcție de aceste dimensiuni, și nu doar
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
definiția sa nu pot fi date decât de cercetător. El este cel care va sintetiza conținutul variabilelor ce saturează un factor într-un concept denominat printr-o etichetă sau o descriere. Scoruri factoriale, scale factoriale și variabile-surogattc "Scoruri factoriale, scale factoriale și variabile‑surogat" Unul dintre scopurile principale ale analizei factoriale este acela de reducere a datelor. O dată identificate dimensiunile latente ale unui set de date, analistul poate dori să examineze comportamentul cazurilor în funcție de aceste dimensiuni, și nu doar în funcție de variabilele
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
este cel care va sintetiza conținutul variabilelor ce saturează un factor într-un concept denominat printr-o etichetă sau o descriere. Scoruri factoriale, scale factoriale și variabile-surogattc "Scoruri factoriale, scale factoriale și variabile‑surogat" Unul dintre scopurile principale ale analizei factoriale este acela de reducere a datelor. O dată identificate dimensiunile latente ale unui set de date, analistul poate dori să examineze comportamentul cazurilor în funcție de aceste dimensiuni, și nu doar în funcție de variabilele date. Mai mult, el poate dori să obțină câte o
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
dori să obțină câte o variabilă pentru fiecare dintre acești factori, care să poată fi folosite în continuare ca variabile explicative în locul setului inițial de variabile, mai numeros. Există două opțiuni principale pentru a face acest lucru. (1) Examinând matricea factorială (matricea saturațiilor factoriale), analistul poate selecta variabila cu cel mai mare scor factorial pentru un anume factor ca fiind reprezentativă pentru dimensiunea factorială respectivă („variabilă-surogat”). (2) Analistul poate construi o scală factorială (o variabilă care să reprezinte factorul respectiv), dată
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
câte o variabilă pentru fiecare dintre acești factori, care să poată fi folosite în continuare ca variabile explicative în locul setului inițial de variabile, mai numeros. Există două opțiuni principale pentru a face acest lucru. (1) Examinând matricea factorială (matricea saturațiilor factoriale), analistul poate selecta variabila cu cel mai mare scor factorial pentru un anume factor ca fiind reprezentativă pentru dimensiunea factorială respectivă („variabilă-surogat”). (2) Analistul poate construi o scală factorială (o variabilă care să reprezinte factorul respectiv), dată de scoruri factoriale
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
poată fi folosite în continuare ca variabile explicative în locul setului inițial de variabile, mai numeros. Există două opțiuni principale pentru a face acest lucru. (1) Examinând matricea factorială (matricea saturațiilor factoriale), analistul poate selecta variabila cu cel mai mare scor factorial pentru un anume factor ca fiind reprezentativă pentru dimensiunea factorială respectivă („variabilă-surogat”). (2) Analistul poate construi o scală factorială (o variabilă care să reprezinte factorul respectiv), dată de scoruri factoriale pentru fiecare obiect din eșantion. În prima situație, atunci când una
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
inițial de variabile, mai numeros. Există două opțiuni principale pentru a face acest lucru. (1) Examinând matricea factorială (matricea saturațiilor factoriale), analistul poate selecta variabila cu cel mai mare scor factorial pentru un anume factor ca fiind reprezentativă pentru dimensiunea factorială respectivă („variabilă-surogat”). (2) Analistul poate construi o scală factorială (o variabilă care să reprezinte factorul respectiv), dată de scoruri factoriale pentru fiecare obiect din eșantion. În prima situație, atunci când una dintre variabile se singularizează printr-o saturație factorială semnificativ mai
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
pentru a face acest lucru. (1) Examinând matricea factorială (matricea saturațiilor factoriale), analistul poate selecta variabila cu cel mai mare scor factorial pentru un anume factor ca fiind reprezentativă pentru dimensiunea factorială respectivă („variabilă-surogat”). (2) Analistul poate construi o scală factorială (o variabilă care să reprezinte factorul respectiv), dată de scoruri factoriale pentru fiecare obiect din eșantion. În prima situație, atunci când una dintre variabile se singularizează printr-o saturație factorială semnificativ mai ridicată decât celelalte variabile care saturează un factor, soluția
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
factoriale), analistul poate selecta variabila cu cel mai mare scor factorial pentru un anume factor ca fiind reprezentativă pentru dimensiunea factorială respectivă („variabilă-surogat”). (2) Analistul poate construi o scală factorială (o variabilă care să reprezinte factorul respectiv), dată de scoruri factoriale pentru fiecare obiect din eșantion. În prima situație, atunci când una dintre variabile se singularizează printr-o saturație factorială semnificativ mai ridicată decât celelalte variabile care saturează un factor, soluția este imediată. Atunci când însă mai multe variabile au saturații ridicate pentru
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
pentru dimensiunea factorială respectivă („variabilă-surogat”). (2) Analistul poate construi o scală factorială (o variabilă care să reprezinte factorul respectiv), dată de scoruri factoriale pentru fiecare obiect din eșantion. În prima situație, atunci când una dintre variabile se singularizează printr-o saturație factorială semnificativ mai ridicată decât celelalte variabile care saturează un factor, soluția este imediată. Atunci când însă mai multe variabile au saturații ridicate pentru același factor, selecția este mai dificilă. Analistul trebuie să examineze critic fiecare dintre aceste variabile și să se
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
pentru alegerea variabilei-surogat. Altă posibilitate este aceea de a construi scale sumate, în care ponderea variabilei în compoziția factorului va fi calculată în funcție de importanța contribuției sale la explicarea factorului. În cea de-a doua situație, vom calcula estimări ale scorurilor factoriale pentru obiectele din eșantion. Pentru a le obține, folosim datele originale (valorile pe care obiectele le iau pentru fiecare variabilă originală, sub formă standardizată) și rezultatele analizei factoriale (coeficienții scorurilor factoriale)1. Există mai multe căi de estimare a scorurilor
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
factorului. În cea de-a doua situație, vom calcula estimări ale scorurilor factoriale pentru obiectele din eșantion. Pentru a le obține, folosim datele originale (valorile pe care obiectele le iau pentru fiecare variabilă originală, sub formă standardizată) și rezultatele analizei factoriale (coeficienții scorurilor factoriale)1. Există mai multe căi de estimare a scorurilor factoriale. Ideea generală este următoarea: presupunem că datele noastre sunt lipsite de erori și că ele au fost create după un model factorial cu un factor. Pe baza
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
de-a doua situație, vom calcula estimări ale scorurilor factoriale pentru obiectele din eșantion. Pentru a le obține, folosim datele originale (valorile pe care obiectele le iau pentru fiecare variabilă originală, sub formă standardizată) și rezultatele analizei factoriale (coeficienții scorurilor factoriale)1. Există mai multe căi de estimare a scorurilor factoriale. Ideea generală este următoarea: presupunem că datele noastre sunt lipsite de erori și că ele au fost create după un model factorial cu un factor. Pe baza acestui model încercăm
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
pentru obiectele din eșantion. Pentru a le obține, folosim datele originale (valorile pe care obiectele le iau pentru fiecare variabilă originală, sub formă standardizată) și rezultatele analizei factoriale (coeficienții scorurilor factoriale)1. Există mai multe căi de estimare a scorurilor factoriale. Ideea generală este următoarea: presupunem că datele noastre sunt lipsite de erori și că ele au fost create după un model factorial cu un factor. Pe baza acestui model încercăm să estimăm valorile factorului comun (factorilor comuni). Voi descrie succint
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
formă standardizată) și rezultatele analizei factoriale (coeficienții scorurilor factoriale)1. Există mai multe căi de estimare a scorurilor factoriale. Ideea generală este următoarea: presupunem că datele noastre sunt lipsite de erori și că ele au fost create după un model factorial cu un factor. Pe baza acestui model încercăm să estimăm valorile factorului comun (factorilor comuni). Voi descrie succint trei dintre metodele de estimare a scorurilor factoriale, care sunt disponibile în pachetul statistic SPSS. Prima dintre acestea este cea a estimatelor
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
noastre sunt lipsite de erori și că ele au fost create după un model factorial cu un factor. Pe baza acestui model încercăm să estimăm valorile factorului comun (factorilor comuni). Voi descrie succint trei dintre metodele de estimare a scorurilor factoriale, care sunt disponibile în pachetul statistic SPSS. Prima dintre acestea este cea a estimatelor de regresie. Aceasta caută să obțină un factor astfel încât corelația între factorul latent (F) și scală () să fie maximizată sau, altfel formulat, diferențele ridicate la pătrat
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
corelația între factorul latent (F) și scală () să fie maximizată sau, altfel formulat, diferențele ridicate la pătrat dintre factor și scală să fie minime (aceasta este metoda regresiei). Putem obține o soluție la această problemă, căci avem la dispoziție saturațiile factoriale obținute prin analiza factorială (care sunt echivalente cu corelațiile dintre factor - care trebuie estimat - și variabilele observate - folosite ca predictori) și corelațiile dintre variabilele observate. Cea de a doua metodă, numită după Bartlett, examinează adecvarea modelului luând în considerare variabilitatea
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
F) și scală () să fie maximizată sau, altfel formulat, diferențele ridicate la pătrat dintre factor și scală să fie minime (aceasta este metoda regresiei). Putem obține o soluție la această problemă, căci avem la dispoziție saturațiile factoriale obținute prin analiza factorială (care sunt echivalente cu corelațiile dintre factor - care trebuie estimat - și variabilele observate - folosite ca predictori) și corelațiile dintre variabilele observate. Cea de a doua metodă, numită după Bartlett, examinează adecvarea modelului luând în considerare variabilitatea introdusă de eșantionare. Dacă
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
de eșantionare. Dacă varianțele datorate factorilor de unicitate sunt considerate erori de eșantionare (și deci aleatorii), atunci este natural să dăm o pondere mai mică acelor variabile care conțin o cantitate mai mare de astfel de eroare. Pe baza scorurilor factoriale putem estima valori pentru variabilele observate ( =bj) și vom încerca să minimizăm pătratul diferențelor dintre valorile observate ale variabilelor X și valorile estimate, ponderate cu inversul erorilor, adică să facem minimizarea expresiei: min Figura 11. Criteriul folosit în metoda Bartlett
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]