Понятиев разы больше
Понятиев разы большеСкачать файл - Понятиев разы больше
Предполагается, что известные переменные зависят от меньшего количества неизвестных переменных и случайной ошибки. Факторный анализ впервые возник в психометрике и в настоящее время широко используется не только в психологии , но и в нейрофизиологии , социологии , политологии , в экономике , статистике и других науках. Основные идеи факторного анализа были заложены английским психологом и антропологом , основателем евгеники Гальтоном , внесшим также большой вклад в исследование индивидуальных различий. В разработку факторного анализа внесли вклад также Спирмен , , , Тёрстоун , , , Кеттел , , , Пирсон , Айзенк. Математический аппарат факторного анализа разрабатывался Хотеллингом, Харманом, Кайзером, Тёрстоуном, Такером. Во второй половине XX века факторный анализ включён во все основные пакеты статистической обработки данных, в том числе в R , SAS , SPSS , Statistica , Stata \\\\\\\\\\\\\\\[en\\\\\\\\\\\\\\\]. Факторный анализ позволяет решить две важные проблемы исследователя: С помощью факторного анализа возможно выявление скрытых переменных факторов, отвечающих за наличие линейных статистических корреляций между наблюдаемыми переменными. При анализе в один фактор объединяются сильно коррелирующие между собой переменные, как следствие происходит перераспределение дисперсии между компонентами и получается максимально простая и наглядная структура факторов. После объединения коррелированность компонент внутри каждого фактора между собой будет выше, чем их коррелированность с компонентами из других факторов. Эта процедура также позволяет выделить латентные переменные, что бывает особенно важно при анализе социальных представлений и ценностей. Например, анализируя оценки, полученные по нескольким шкалам, исследователь замечает, что они сходны между собой и имеют высокий коэффициент корреляции, он может предположить, что существует некоторая латентная переменная, с помощью которой можно объяснить наблюдаемое сходство полученных оценок. Такую латентную переменную называют фактором. Данный фактор влияет на многочисленные показатели других переменных, что приводит нас к возможности и необходимости выделить его как наиболее общий, более высокого порядка. Для выявления наиболее значимых факторов и, как следствие, факторной структуры, наиболее оправданно применять метод главных компонент МГК. Суть данного метода состоит в замене коррелированных компонентов некоррелированными факторами. Другой важной характеристикой метода является возможность ограничиться наиболее информативными главными компонентами и исключить остальные из анализа, что упрощает интерпретацию результатов. По утверждению ряда исследователей МГК не является методом факторного анализа, поскольку не расщепляет дисперсию индикаторов на общую и уникальную \\\\\\\\\\\\\\\[4\\\\\\\\\\\\\\\]. Основной смысл факторного анализа заключается в выделении из всей совокупности переменных только небольшого числа латентных независимых друг от друга группировок, внутри которых переменные связаны сильнее, чем переменные, относящиеся к разным группировкам. Практическое выполнение факторного анализа начинается с проверки его условий. В обязательные условия факторного анализа входят:. Два основных понятия факторного анализа: Сущностью факторного анализа является процедура вращения факторов, то есть перераспределения дисперсии по определённому методу. Поэтому ортогональное вращение предпочтительнее. Согласно определению Мюльека простая структура соответствует требованиям:. При первом виде вращения каждый последующий фактор определяется так, чтобы максимизировать изменчивость, оставшуюся от предыдущих, поэтому факторы оказываются независимыми, некоррелированными друг от друга к этому типу относится МГК. Преимущество косоугольного вращения состоит в следующем: Существует около 13 методов вращения в обоих видах, в статистической программе SPSS 10 доступны пять: В результате простая структура получается для каждого фактора в отдельности \\\\\\\\\\\\\\\[1\\\\\\\\\\\\\\\] \\\\\\\\\\\\\\\[3\\\\\\\\\\\\\\\] \\\\\\\\\\\\\\\[2\\\\\\\\\\\\\\\]. Главной проблемой факторного анализа является выделение и интерпретация главных факторов. При отборе компонент исследователь обычно сталкивается с существенными трудностями, так как не существует однозначного критерия выделения факторов, и потому здесь неизбежен субъективизм интерпретаций результатов. Существует несколько часто употребляемых критериев определения числа факторов. Некоторые из них являются альтернативными по отношению к другим, а часть этих критериев можно использовать вместе, чтобы один дополнял другой:. Практика показывает, что если вращение не произвело существенных изменений в структуре факторного пространства, это свидетельствует о его устойчивости и стабильности данных. Возможны ещё два варианта:. Последнее возможно, например, когда на предмет наличия определённого свойства проверяются несколько социальных групп, однако искомое свойство есть только у одной из них. Факторы имеют две характеристики: То есть в идеальной ситуации вся дисперсия может быть объяснена двумя главными факторами с указанными долями \\\\\\\\\\\\\\\[5\\\\\\\\\\\\\\\]. В обычной ситуации может наблюдаться два или более главных факторов, а также остаётся часть неинтерпретируемой дисперсии геометрические искажения , исключаемая из анализа по причине незначимости. Нагрузки, опять же с точки зрения геометрии, есть проекции от точек на оси ОХ и ОУ при трёх- и более факторной структуре также на ось ОZ. Если биполярность присутствует, то показатели, входящие в состав фактора, дихотомичны и находятся в противоположных координатах \\\\\\\\\\\\\\\[1\\\\\\\\\\\\\\\]. Материал из Википедии — свободной энциклопедии. Confirmatory factor analysis for applied research. Для улучшения этой статьи желательно: Исправить статью согласно стилистическим правилам Википедии. Проставить для статьи более точные категории. Прикладная математика Математическая статистика Многомерная статистика Факторный анализ. Статьи с ссылкой на БСЭ, без указания издания Википедия: Стилистически некорректные статьи Википедия: Статьи без изображений указано в Викиданных: Статьи без изображений тип: Статьи с невикифицированным списком литературы Википедия: Статьи для уточнения категорий. Навигация Персональные инструменты Вы не представились системе Обсуждение Вклад Создать учётную запись Войти. Пространства имён Статья Обсуждение. Просмотры Читать Править Править вики-текст История. В других проектах Викисклад. Эта страница последний раз была отредактирована 4 июня в Текст доступен по лицензии Creative Commons Attribution-ShareAlike ; в отдельных случаях могут действовать дополнительные условия. Свяжитесь с нами Политика конфиденциальности Описание Википедии Отказ от ответственности Разработчики Соглашение о cookie Мобильная версия.
Что больше? Бесконечность или две бесконечности?
Предполагается, что известные переменные зависят от меньшего количества неизвестных переменных и случайной ошибки. Факторный анализ впервые возник в психометрике и в настоящее время широко используется не только в психологии , но и в нейрофизиологии , социологии , политологии , в экономике , статистике и других науках. Основные идеи факторного анализа были заложены английским психологом и антропологом , основателем евгеники Гальтоном , внесшим также большой вклад в исследование индивидуальных различий. В разработку факторного анализа внесли вклад также Спирмен , , , Тёрстоун , , , Кеттел , , , Пирсон , Айзенк. Математический аппарат факторного анализа разрабатывался Хотеллингом, Харманом, Кайзером, Тёрстоуном, Такером. Во второй половине XX века факторный анализ включён во все основные пакеты статистической обработки данных, в том числе в R , SAS , SPSS , Statistica , Stata \\\\\\\\\\\\\\\\[en\\\\\\\\\\\\\\\\]. Факторный анализ позволяет решить две важные проблемы исследователя: С помощью факторного анализа возможно выявление скрытых переменных факторов, отвечающих за наличие линейных статистических корреляций между наблюдаемыми переменными. При анализе в один фактор объединяются сильно коррелирующие между собой переменные, как следствие происходит перераспределение дисперсии между компонентами и получается максимально простая и наглядная структура факторов. После объединения коррелированность компонент внутри каждого фактора между собой будет выше, чем их коррелированность с компонентами из других факторов. Эта процедура также позволяет выделить латентные переменные, что бывает особенно важно при анализе социальных представлений и ценностей. Например, анализируя оценки, полученные по нескольким шкалам, исследователь замечает, что они сходны между собой и имеют высокий коэффициент корреляции, он может предположить, что существует некоторая латентная переменная, с помощью которой можно объяснить наблюдаемое сходство полученных оценок. Такую латентную переменную называют фактором. Данный фактор влияет на многочисленные показатели других переменных, что приводит нас к возможности и необходимости выделить его как наиболее общий, более высокого порядка. Для выявления наиболее значимых факторов и, как следствие, факторной структуры, наиболее оправданно применять метод главных компонент МГК. Суть данного метода состоит в замене коррелированных компонентов некоррелированными факторами. Другой важной характеристикой метода является возможность ограничиться наиболее информативными главными компонентами и исключить остальные из анализа, что упрощает интерпретацию результатов. По утверждению ряда исследователей МГК не является методом факторного анализа, поскольку не расщепляет дисперсию индикаторов на общую и уникальную \\\\\\\\\\\\\\\\[4\\\\\\\\\\\\\\\\]. Основной смысл факторного анализа заключается в выделении из всей совокупности переменных только небольшого числа латентных независимых друг от друга группировок, внутри которых переменные связаны сильнее, чем переменные, относящиеся к разным группировкам. Практическое выполнение факторного анализа начинается с проверки его условий. В обязательные условия факторного анализа входят:. Два основных понятия факторного анализа: Сущностью факторного анализа является процедура вращения факторов, то есть перераспределения дисперсии по определённому методу. Поэтому ортогональное вращение предпочтительнее. Согласно определению Мюльека простая структура соответствует требованиям:. При первом виде вращения каждый последующий фактор определяется так, чтобы максимизировать изменчивость, оставшуюся от предыдущих, поэтому факторы оказываются независимыми, некоррелированными друг от друга к этому типу относится МГК. Преимущество косоугольного вращения состоит в следующем: Существует около 13 методов вращения в обоих видах, в статистической программе SPSS 10 доступны пять: В результате простая структура получается для каждого фактора в отдельности \\\\\\\\\\\\\\\\[1\\\\\\\\\\\\\\\\] \\\\\\\\\\\\\\\\[3\\\\\\\\\\\\\\\\] \\\\\\\\\\\\\\\\[2\\\\\\\\\\\\\\\\]. Главной проблемой факторного анализа является выделение и интерпретация главных факторов. При отборе компонент исследователь обычно сталкивается с существенными трудностями, так как не существует однозначного критерия выделения факторов, и потому здесь неизбежен субъективизм интерпретаций результатов. Существует несколько часто употребляемых критериев определения числа факторов. Некоторые из них являются альтернативными по отношению к другим, а часть этих критериев можно использовать вместе, чтобы один дополнял другой:. Практика показывает, что если вращение не произвело существенных изменений в структуре факторного пространства, это свидетельствует о его устойчивости и стабильности данных. Возможны ещё два варианта:. Последнее возможно, например, когда на предмет наличия определённого свойства проверяются несколько социальных групп, однако искомое свойство есть только у одной из них. Факторы имеют две характеристики: То есть в идеальной ситуации вся дисперсия может быть объяснена двумя главными факторами с указанными долями \\\\\\\\\\\\\\\\[5\\\\\\\\\\\\\\\\]. В обычной ситуации может наблюдаться два или более главных факторов, а также остаётся часть неинтерпретируемой дисперсии геометрические искажения , исключаемая из анализа по причине незначимости. Нагрузки, опять же с точки зрения геометрии, есть проекции от точек на оси ОХ и ОУ при трёх- и более факторной структуре также на ось ОZ. Если биполярность присутствует, то показатели, входящие в состав фактора, дихотомичны и находятся в противоположных координатах \\\\\\\\\\\\\\\\[1\\\\\\\\\\\\\\\\]. Материал из Википедии — свободной энциклопедии. Confirmatory factor analysis for applied research. Для улучшения этой статьи желательно: Исправить статью согласно стилистическим правилам Википедии. Проставить для статьи более точные категории. Прикладная математика Математическая статистика Многомерная статистика Факторный анализ. Статьи с ссылкой на БСЭ, без указания издания Википедия: Стилистически некорректные статьи Википедия: Статьи без изображений указано в Викиданных: Статьи без изображений тип: Статьи с невикифицированным списком литературы Википедия: Статьи для уточнения категорий. Навигация Персональные инструменты Вы не представились системе Обсуждение Вклад Создать учётную запись Войти. Пространства имён Статья Обсуждение. Просмотры Читать Править Править вики-текст История. В других проектах Викисклад. Эта страница последний раз была отредактирована 4 июня в Текст доступен по лицензии Creative Commons Attribution-ShareAlike ; в отдельных случаях могут действовать дополнительные условия. Свяжитесь с нами Политика конфиденциальности Описание Википедии Отказ от ответственности Разработчики Соглашение о cookie Мобильная версия.
Факторный анализ
Швейная машинка janome sk13 инструкция
Факторный анализ
География 9 класс тесты дронов
Открыть маленький продуктовый магазин