987 matches
-
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 de estimare a scorurilor factoriale În fine, metoda Rubin-Anderson este o modificare a celei precedente a lui Bartlett. Criteriul folosit este cel de minimizare a sumei ponderate a pătratelor din figura 11, în condiția ca scalele create (factorii estimați) să fie ortogonale două câte două
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
sumei ponderate a pătratelor din figura 11, în condiția ca scalele create (factorii estimați) să fie ortogonale două câte două. În alegerea dintre acestea, cercetătorul trebuie să se orienteze atât în funcție de schema teoretică și condițiile de utilizare ulterioară a scalelor factoriale, cât și după proprietățile inerente metodei. Prima metodă, a regresiei, este cea mai bună atunci când dorim ca scala factorială să coreleze cât mai mult cu factorul latent respectiv. În ceea ce privește univocitatea unei scale, adică faptul că scala respectivă corelează doar cu
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
două. În alegerea dintre acestea, cercetătorul trebuie să se orienteze atât în funcție de schema teoretică și condițiile de utilizare ulterioară a scalelor factoriale, cât și după proprietățile inerente metodei. Prima metodă, a regresiei, este cea mai bună atunci când dorim ca scala factorială să coreleze cât mai mult cu factorul latent respectiv. În ceea ce privește univocitatea unei scale, adică faptul că scala respectivă corelează doar cu factorul pe care se presupune că îl măsoară, și nu și cu ceilalți factori, indiferent că factorii latenți identificați
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
măsoară, și nu și cu ceilalți factori, indiferent că factorii latenți identificați sunt sau nu ortogonali, metoda Bartlett dă cele mai bune rezultate. În termeni de ortogonalitate a factorilor, metoda Rubin-Anderson este cea mai avantajoasă. Validarea analizei factorialetc "Validarea analizei factoriale" În fine, câteva cuvinte despre măsura în care rezultatele obținute printr-o analiză factorială pot fi generalizate la nivelul întregii populații din care a fost extras eșantionul. Situația tipică în cercetarea socială este aceea în care dispunem de date obținute
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
nu ortogonali, metoda Bartlett dă cele mai bune rezultate. În termeni de ortogonalitate a factorilor, metoda Rubin-Anderson este cea mai avantajoasă. Validarea analizei factorialetc "Validarea analizei factoriale" În fine, câteva cuvinte despre măsura în care rezultatele obținute printr-o analiză factorială pot fi generalizate la nivelul întregii populații din care a fost extras eșantionul. Situația tipică în cercetarea socială este aceea în care dispunem de date obținute pe un eșantion de obiecte (indivizi, localități, produse, partide etc.) din populație. În cazul
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
fi generalizate la nivelul întregii populații din care a fost extras eșantionul. Situația tipică în cercetarea socială este aceea în care dispunem de date obținute pe un eșantion de obiecte (indivizi, localități, produse, partide etc.) din populație. În cazul analizei factoriale, datele originale de la care pornim sunt corelațiile (sau covarianțele) din cadrul unui set de variabile observate, obținute pe un eșantion. Există două tipuri de inferențe pe care analistul trebuie să le facă. Primele se referă la estimarea structurii factoriale latente (estimarea
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
cazul analizei factoriale, datele originale de la care pornim sunt corelațiile (sau covarianțele) din cadrul unui set de variabile observate, obținute pe un eșantion. Există două tipuri de inferențe pe care analistul trebuie să le facă. Primele se referă la estimarea structurii factoriale latente (estimarea saturațiilor factoriale pentru identificarea dimensiunilor latente și estimarea scorurilor factoriale pentru construcția scalelor factoriale). Celelalte se referă la generalizarea estimatelor obținute prin analiză la nivelul întregii populații. Primul tip de inferențe este unul ce ține de logica fenomenului
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
originale de la care pornim sunt corelațiile (sau covarianțele) din cadrul unui set de variabile observate, obținute pe un eșantion. Există două tipuri de inferențe pe care analistul trebuie să le facă. Primele se referă la estimarea structurii factoriale latente (estimarea saturațiilor factoriale pentru identificarea dimensiunilor latente și estimarea scorurilor factoriale pentru construcția scalelor factoriale). Celelalte se referă la generalizarea estimatelor obținute prin analiză la nivelul întregii populații. Primul tip de inferențe este unul ce ține de logica fenomenului studiat, cel de-al
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
din cadrul unui set de variabile observate, obținute pe un eșantion. Există două tipuri de inferențe pe care analistul trebuie să le facă. Primele se referă la estimarea structurii factoriale latente (estimarea saturațiilor factoriale pentru identificarea dimensiunilor latente și estimarea scorurilor factoriale pentru construcția scalelor factoriale). Celelalte se referă la generalizarea estimatelor obținute prin analiză la nivelul întregii populații. Primul tip de inferențe este unul ce ține de logica fenomenului studiat, cel de-al doilea este unul statistic. Discuția de până aici
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
variabile observate, obținute pe un eșantion. Există două tipuri de inferențe pe care analistul trebuie să le facă. Primele se referă la estimarea structurii factoriale latente (estimarea saturațiilor factoriale pentru identificarea dimensiunilor latente și estimarea scorurilor factoriale pentru construcția scalelor factoriale). Celelalte se referă la generalizarea estimatelor obținute prin analiză la nivelul întregii populații. Primul tip de inferențe este unul ce ține de logica fenomenului studiat, cel de-al doilea este unul statistic. Discuția de până aici s-a referit la
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
un capitol separat al statisticii, și anume inferența statistică. Rezolvarea acestei probleme presupune estimarea magnitudinii și a probabilității erorii pe care o facem atunci când extindem rezultatele descoperite pe eșantion la nivelul întregii populații. Dincolo de problemele de inferență statistică, validarea analizei factoriale are, de asemenea, aspecte logic-conceptuale, extrastatistice. Metoda cea mai directă de validare a rezultatelor este să trecem de la perspectiva exploratorie la una confirmatorie și să evaluăm replicabilitatea rezultatelor. Acest lucru se poate face, de exemplu, fie prin împărțirea eșantionului în
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
exploratorie la una confirmatorie și să evaluăm replicabilitatea rezultatelor. Acest lucru se poate face, de exemplu, fie prin împărțirea eșantionului în două și compararea rezultatelor pentru cele două eșantioane, fie prin folosirea unui alt eșantion extras din aceeași populație. Analiza factorială confirmatorie s-a dezvoltat substanțial în ultimii treizeci de ani, ca și o generalizare a acesteia, modelele structurii de covarianță (LISREL). Pentru lecturi ulterioare pe această temă, recomandăm Scott Long, 1983 a și b, Jöreskog, Sörbom 1996. Procedura Factor în
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
LISREL). Pentru lecturi ulterioare pe această temă, recomandăm Scott Long, 1983 a și b, Jöreskog, Sörbom 1996. Procedura Factor în SPSS 10.1tc "Procedura Factor în SPSS 10.1" Pachetul statistic SPSS conține un set de proceduri pentru realizarea analizei factoriale. Acestea acoperă majoritatea metodelor de examinare a structurii de corelație sau de covarianță, de extragere a factorilor, de rotație a factorilor extrași și de calcul al scorurilor factoriale. Cum realizăm o analiză factorială? Procedura se lansează din meniul Analyze, opțiunea
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
1" Pachetul statistic SPSS conține un set de proceduri pentru realizarea analizei factoriale. Acestea acoperă majoritatea metodelor de examinare a structurii de corelație sau de covarianță, de extragere a factorilor, de rotație a factorilor extrași și de calcul al scorurilor factoriale. Cum realizăm o analiză factorială? Procedura se lansează din meniul Analyze, opțiunea Data reduction, subopțiunea Factor. Fereastra care se deschide permite specificarea variabilelor observate care intră în analiză. Butonul Descriptives ne dă posibilitatea să obținem o serie de valori privind
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
un set de proceduri pentru realizarea analizei factoriale. Acestea acoperă majoritatea metodelor de examinare a structurii de corelație sau de covarianță, de extragere a factorilor, de rotație a factorilor extrași și de calcul al scorurilor factoriale. Cum realizăm o analiză factorială? Procedura se lansează din meniul Analyze, opțiunea Data reduction, subopțiunea Factor. Fereastra care se deschide permite specificarea variabilelor observate care intră în analiză. Butonul Descriptives ne dă posibilitatea să obținem o serie de valori privind datele inițiale: matricea de corelații
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
permite specificarea variabilelor observate care intră în analiză. Butonul Descriptives ne dă posibilitatea să obținem o serie de valori privind datele inițiale: matricea de corelații, valoarea determinantului acesteia, matricea anti-imagine, ca și valorile câtorva criterii de adecvare a aplicării analizei factoriale la date, KMO și coeficientul Bartlett de sfericitate. Butonul Extraction deschide o fereastră prin care putem selecta metoda de extragere a factorilor (sunt disponibile șapte metode de extracție, inclusiv metoda componentelor principale), specificăm ce anume analizăm (corelații sau covarianțe), alegem
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
o fereastră care ne dă posibilitatea să selectăm o metodă de rotație a factorilor (sunt puse la dispoziția analistului cinci metode de rotație, dintre care două oblice) și afișarea rezultatelor rotației, matriceal și grafic. Meniul Scores oferă posibilitatea calculării scorurilor factoriale prin trei metode, salvarea acestora ca variabile noi și afișarea matricei coeficienților scorurilor factoriale. În fine, în meniul deschis prin butonul Options, putem cereafișarea rezultatelor în așa fel încât citirea și interpretarea factorilor să fie ușurate. Coeficienții rezultați (saturațiile factoriale
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
sunt puse la dispoziția analistului cinci metode de rotație, dintre care două oblice) și afișarea rezultatelor rotației, matriceal și grafic. Meniul Scores oferă posibilitatea calculării scorurilor factoriale prin trei metode, salvarea acestora ca variabile noi și afișarea matricei coeficienților scorurilor factoriale. În fine, în meniul deschis prin butonul Options, putem cereafișarea rezultatelor în așa fel încât citirea și interpretarea factorilor să fie ușurate. Coeficienții rezultați (saturațiile factoriale pentru soluția inițială și pentru cea rotită) pot fi afișați în ordine descrescătoare, pentru
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
factoriale prin trei metode, salvarea acestora ca variabile noi și afișarea matricei coeficienților scorurilor factoriale. În fine, în meniul deschis prin butonul Options, putem cereafișarea rezultatelor în așa fel încât citirea și interpretarea factorilor să fie ușurate. Coeficienții rezultați (saturațiile factoriale pentru soluția inițială și pentru cea rotită) pot fi afișați în ordine descrescătoare, pentru fiecare factor identificat, iar cei mai mici decât o valoare specificată pot fi șterși din tabel. Pentru o prezentare mai detaliată recomandăm consultarea manualului de utilizare
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
au fost formulate acestea în chestionar este următorul: Tabelul 1 Percepția corupției în România, chestionarul BOP 2003 Scala de măsură a acestor variabile nu este una metrică, însă îndeplinește condițiile care le permit să fie folosite corect într-o analiză factorială. Valorile atribuite treptelor reflectă cu suficientă acuratețe distanțele reale dintre ele și corelațiile dintre variabile, având în vedere că toate variabilele sunt măsurate pe aceeași scală, nu sunt distorsionate 1. Voi alege analiza matricei de corelații și voi folosi metoda
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
covarianța dintre variabile și să identific factorii latenți care stau în spatele acestora. Voi stabili numărul de factori după criteriul valorilor proprii (eigenvalue să fie mai mare decât 1). Voi roti soluția originală după metoda „equamax” și voi cere ca saturațiile factoriale pentru fiecare variabilă să fieafișate în ordine descrescătoare, pentru fiecare factor, iar cele mai mici decât 0,3 să nu apară. Iată care sunt rezultatele obținute de SPSS: Tabelul 2 Rezultatele analizei factoriale asupra setului de date care măsoară percepția
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
metoda „equamax” și voi cere ca saturațiile factoriale pentru fiecare variabilă să fieafișate în ordine descrescătoare, pentru fiecare factor, iar cele mai mici decât 0,3 să nu apară. Iată care sunt rezultatele obținute de SPSS: Tabelul 2 Rezultatele analizei factoriale asupra setului de date care măsoară percepția corupției în România. Extracția factorilor KMO = 0.872 Testul de sfericitate Bartlett: Hi pătrat = 6243.028, sig.= 0.000 Extraction Method: Principal Axis Factoring Prin metoda extracției factorilor principali, au fost identificați trei
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
soluției inițiale, primul factor explică cea mai mare parte a varianței comune, iar următorii, succesiv, cea mai mare parte din varianța rămasă. Ca atare, primul factor este saturat în diferite proporții de toate variabilele intrate în analiză. Tabelul 3 Saturațiile factoriale pentru soluția inițială Factor Matrixa Extraction Method: Principal Axing Factoring. a. 3 factors extracted. 15 iterations required Pentru a simplifica interpretarea soluției, am rotit factorii după metoda „equamax”, care produce un model factorial de asemenea ortogonal. Cum am explicat într-
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
variabilele intrate în analiză. Tabelul 3 Saturațiile factoriale pentru soluția inițială Factor Matrixa Extraction Method: Principal Axing Factoring. a. 3 factors extracted. 15 iterations required Pentru a simplifica interpretarea soluției, am rotit factorii după metoda „equamax”, care produce un model factorial de asemenea ortogonal. Cum am explicat într-o secțiune anterioară, această metodă minimizează numărul de variabile care saturează un factor și numărul de factori necesari pentru a explica varianța unei variabile. Interpretarea factorilor o vom face în funcție de variabilele care saturează
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
Pentru a putea urmări interpretarea, voi prezenta soluția rotită, iar alături de numele variabilelor voi trece și descrierea lor. În tabelul 5 am omis saturațiile mai mici de 0,4, cu excepția uneia, pentru a ușura interpretarea semnificației factorilor. Tabelul 4 Saturațiile factoriale pentru soluția rotită Rotated Factor Matrixa Extraction Method: Principal Axing Factoring. Rotation Method: Equamax with Kaieser Normalization. a. Rotation converged in 7 iterations. Semnificația factorilor ne apare transparentă din tabelul care urmează. Primul factor este saturat de variabilele care măsoară
Metode avansate în cercetarea socială. Analiza multivariată de interdependență by Irina Culic () [Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]