Факторизация матрицы интеркорреляций

Выбирается метод факторизации, желательно метод с операциями по общностям, или максимального правдоподобия. В результате получаем матрицу факторных нагрузок, которую следует подвергнуть предварительному анализу:

А) Суммарная доля дисперсии – это показатель того, насколько полно выделяемые факторы могут представить данный набор признаков, а этот набор – сами выделяемые факторы. При хорошем факторном решении доля дисперсии должна быть 70-75%.

Б) Общность переменной – это показатель её участия в анализе, - показатель, насколько эта переменная влияет на факторную структуру. Переменные с наименьшими общностями – кандидаты на исключение из анализа в дальнейшем.

Вращение и предварительная интерпретация факторов (ротация факторов).

Ротация факторов перемещает факторы относительно переменных таким образом, что большие факторные нагрузки увеличиваются, а маленькие – уменьшаются. После вращения получается простая структура, которую легче интерпретировать. Ротация факторов может быть выполнена двумя методами:

А) Ортогональное вращение (четырёх видов).

Варимакс. Минимизируется количество переменных, имеющих высокие нагрузки на данные факторы. При этом максимально увеличивается дисперсия фактора за счёт группировки вокруг него только тех переменных, которые связаны с ним в большей степени, чем остальные.

Квартимакс. Минимизирует количество факторов, необходимых для объяснения данной переменной. Этот метод усиливает возможности для интерпретации переменных.

Эквимакс и биквартимакс представляют собой комбинации двух первых видов вращения.