Факторный анализ

Данные факторного аналша. как я корреляционного. помогают обна-р\жить взаимосвязи между переменным!-;, но не могут дать достаточны':

основаи11И для выводов о причинно-следственных зависимостях, об иерар­хии причинных связен. Выделение факторов более высокого порядка и другие усложнения я модификацчк суг!'. метода не меняют Не случайно в различные факторных структура;-.; лкчносг.ных свойств устойчиво присут­ствуют именно стержневые психические качес-вз, например, такие, как активность (энергия), тревожность, нейротизм

Какой бы понятийный аппарат психолог не использовал, в нем непре­менно чало/кен принцип причинности, он пронизывает любую концепцию 5 этом • - существенное расхождение понятппного и факторного описания психических явлении. Никакая формализованная процедура не может за­менить ум исследователя, его концептуальные представления и логику.

В факторном анализе предполагается, что наблюдаемые переменные являются;!:!нсйиой комбинацией некоторых латентных '.гипотетических ил!! нензблюдаемых) факторов. Факторная модель основывается на том. что все наблюдаемые переменные являются функциями скрытых факто­ров: не предполагается включение в состав переменных гакнх. которыс "бля.ются причинными длл других Но не обязательно, чтобы все перемен­ные были нл одном уровне поичЕЩг.ости При достаточном опыте и наля-'uiii дополнительной информации о структуре- исследуемого явлении ре­зультаты факторного анализа можно достаточно корректно ИНТерПреТИрО-ВаЧЬ.

Факторный аналш является сложной процедурой Как правило, хоро­шее факторное решение, (достачочно просгое и садержауельно интерпрети­руемое' удается получить, по меньшей мере, после нескольких циклов ее проведения от отбора признаков до попытки интерпретации после вра­щения факторов Дчя того чтобы придти к нему. надо соблюдать немало требовани!':. назовем основные,

!) Переменные должны быть измерены, по крайней мере, на уровне шкалы интервалов (по классификации Стивснсз) Многие переменные, такие, как меры отношений и мнений в социолог!!!!, 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,i Отбирая переменные для факторного анализа, следует учесть, что на один искомый фактор должны приходиться не менее трех переменных.

4) Дня 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 исходить из того- что чем сильнее оно нарушено, тем менее точны результаты

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 ке войдут ни в один фактор. Если перед вами не стоит задача сформировать шкалу вопросника на основе факторного анализа или какая-либо аналогичная, то не следует также включать все переменные, имеющие друт с другом очень тесные связи. Скорее всего, они образуют один фактор. Чем больше таких пере­менных вы включаете в факторный анализ, тем больше вероятность того, что они образуют первый Фактор пли один из первых.

о) Важнейшим моментом поиска хорошего факторного решения явля­ется определение числа факторов перед их вращением. В окончательном решении лучше всего основываться на содержательных предположениях о структуре изучаемого явления. На пути к нему можно использовать крипч-'- /w;i I-'ern пк':1а. Легче принять решение, если будет построен полигон, в котором отображены доли суммарной дисперсии факторов (они высчиты­ваются каждой компьютерной программой факторного анализа) в порядке их убывания. Обычно на графическом изображении видно, что доля дис­персии у первых факторов при переходе от предыдущего к последующему быстро снижается, но?атем линия имеет перелом', у остачьных факторов доли суммарной дисперсии друт от друга отличаются мало. Согласно дан­ному коитерию, следует остановиться на том факторе, как на последнем, за которым линия становится более полотой.

При отборе переменных и сокращении их количества для следующего цикла факторного анализа быстрее можно отобрать переменные- если учитывать их факторные общности, а не нагрузки по отдельным факто­рам.

При интерпретации факторов можно начать работу с того. что выде­лить наибольшие факторные нагрузки в данном факторе. Для выделения можно использовать приемы...налогпчные выделению значимых коэффи­циентов корреляции, т.е оценивать факторные нагрузки, сравнивая их по величине с критическими значениями коэффициентов корреляции. •см приложение 31. Если вы затрудняетесь подобрать название фактору -- для это1¹ процедуры wi формализованных приемов, то используйте ьак пред­варительный вариант имя переменной, которая вошла в ((йктор с наи­большей нагрузкой

4.3. Использование прикладных сгашстических программ

Использование статистических программ в компьютерной обработке на несколько порядков ускоряет обработку материала я предоставляет в распоряжение исследователя такие методы анализа, которые в ручной обработке не могут быть реализованы. Однако в полнон мере эти преиму­щества могут быть использованы, если психолог имеет необходимый уро­вень подготовки в этой области. Обычно, чем мощнее компьютерная про­грамма учем более широкие v нес возможности), тем больше времени она требует для освоения Таким образом, затрачивать время на ее изучение при редких обращениях к мощному статистическому аппарату не совсем эффективно. Добавлю, что очень часто чспольюрание таких программ для (Хшсн-п;-: кестожных зада¹; так/ке требует определенно!! суммы умении

для ток- чтооь! изоежзть лишних сложностей и временных затрат, целесо­образно, во-первых, стремиться выбрать программ v с возможно более дружестве иным интерфейсом, те. имеющим достаточно развитую функ­цию подсказок, б том числе.для неподготовленного пользователя. Необхо­димо, чтобы в программе бь.-л предусмотрен режим меню — при нем ноль ••овател ь на каждом шаге делает выбор дл.ч дальнейшей работы из предложенных альтернатив и избавлен от необходимости самостоятельно формулигювгть задачу для работы компьютера!' лимнить все ну/кные для этого требования Во-вторых, следует пытаться начти программы, наибо­лее приспособленные к обработке психологических данных. Хотя специа­лизированные программы часто уступают по мощности программам уни­версального назначения, по ряду процедур и функций онг не менее эффек-

тивны. Работа с ними идет быстрее, особенно у неподготовленных пользо­вателей.

В вычислительном центре факультета психологии Санкт-Петербургского университета с!988 г. успешно используется диалоговая система многомерного анализа экспериментальных данных (ДИСМА). Эта программа разработана творческой группой -- психологом, кандидатом психологических наук, А.Д.Наследовым. программистом Н.А.Ивановым. математиком А.Т.Дидейкиным. Программа создана для математического обеспечения научных исследований и практической работы в психологии. педагогике, социологии. Программа может использоваться на машинах ра.шгчного класса. Она имеет достаточно развитый режим работы с меню. за прошедшие годы прошла разнообразную апробацию и показала себя в качестве весьма эффективного инструмента психологического исследова­ния