1.
Критическое значение коэффициента корреляции на уровне значимости 5% при 5 коррелирующих парах равна 0.878. Высокие корреляции в левом верхнем и правом нижнем квадрантах показывают, что взаимосвязаны оценки по стоимости и комфортабельности и оценки по температуре воздуха и температуре воды.
Собственные вектора и собственные значения:
Анализ собственных значений, равных соответственно 0.038; 0.004; 1.942; 2.016 показывает, что только для двух факторов значения достаточно велики, чтобы стать предметом дальнейшего рассмотрения.
Доля этих факторов в общей дисперсии составляет соответственно 50,4% и 48,5% общей дисперсии, а накопленная дисперсия – 98,9%.
Матрица факторных нагрузок отражает взаимосвязь между факторами и переменными:
Очевидно, что существенные значения факторных нагрузок наблюдаются только для двух факторов: третий столбец – это корреляции между первым значимым фактором и каждой переменной по очереди, четвертый столбец - корреляции между вторым значимым фактором и каждой переменной. Фактор интерпретируется на основе сильно связанных с ним (имеющих по нему высокие факторные нагрузки) переменных. Так первый фактор – «экономический» (цена+комфорт), а второй - «климатический» (температуры). При этом переменные, имеющие высокие факторные нагрузки по «климатическому» фактору взаимосвязаны положительно (униполярный фактор), а по «экономическому» - отрицательно (биполярный фактор).
Необходимо отметить, что выбор знака во время вычислений происходит случайным образом, и знаки не важны сами по себе, а используются для идентификации групп.
Ф1 | Ф2 | Ф3 | Ф4 | |
П1 | 0.129 | 0.016 | 0.856 | 0.5 |
П2 | 0.131 | 0.013 | -0.925 | -0.357 |
П3 | 0.054 | -0.043 | 0.449 | -0.891 |
П4 | -0.033 | 0.046 | 0.39 | -0.919 |
Однако, в данном примере, все переменные в значительной степени коррелируют с обоими факторами. Обычно фактор легче интерпретируется, если с ним связана только часть переменных.