Общо обяснено отклонение
Метод на екстракция: Анализ на главните компоненти.
По подразбиране в процедурата за факторен анализ всяка променлива има една стойностcommonness. Този показател е равен на съотношението на дисперсията на променливата поради комбинираното влияние на факторите. Обобщеността може да се сравни с коефициента на множествена корелация R, който приема стойност 0, ако факторите не влияят на променливата, и стойност 1, ако дисперсията на променливата се определя изцяло от факторите, които трябва да бъдат разграничени. Преди да започне извличането на факторите, по подразбиране се задава стойност на сходство 1 за всички променливи, включени във факторния анализ.
Помислете сега за таблицатаПълна обяснена дисперсия.
Общо обяснено отклонение
Първоначални собствени стойности
Сума от квадратите на ротационните натоварвания
Метод на екстракция: Анализ на главните компоненти.
От таблицата може да се види, че три собствени фактора (1,2и3компоненти) иматстойности, по-големи от едно.Следователно, само три фактора са избрани за анализ.Първият фактор обяснява34,308%от общата дисперсия, вторият фактор12,97%и третият фактор9.43 3%. В резултат трите избрани фактора колективно обясняват56.7% от дисперсията.
Кои от извлечените фактори и колко фактора общо трябва да бъдат избрани и оставени за допълнителен анализ? По правилоне всички извлечени фактори представляват интерес за изследователя. Освен това, ако има толкова фактори, колкото са първоначалните променливи, факторният анализ губи смисъла си, тъй като неговата цел е да намали първоначалния набор от променливи, да ги групира и поради това да разшири характеристиките. Следователно, когато избирате извлечените фактори, трябва да се ръководите от здравия разум -оставете тези фактори, коитокоито имат ясно тълкуване, логически ясно теоретично тълкуване. Това не винаги е възможно. По подразбиране, в процедурата за факторен анализ, тези фактори се съхраняват за по-нататъшна обработка,чиито собствени стойности са по-големи от 1. Като цялоизвършването на процедурата за факторен анализ с настройки по подразбиране може значително да намали броя на факторите. Разбира се, можете да изберете фактори въз основа на собственото си разбиране за съдържанието на емпиричните данни.
Следващата стъпка след извличането на факторите, както вече беше отбелязано, е тяхнотовъртене. Целта на ротацията еда се получи по-проста структура от фактори. Съдържанието на тази процедура е да се получи ситуация, при коятовсяка първоначална променлива натоварва само един фактор до максимум и всички останали фактори до минимум.Натоварванеотразява връзката между първоначалната променлива и факторите, като е вид корелационен коефициент. Стойността на натоварването е в диапазона от–1до+1. Една идеално проста структура предполага, чевсяка променлива има нулеви натоварвания за всички извлечени фактори, с изключение на един, за който натоварването на тази променлива е близо до 1, без значение какъв е знакът. Именно към това се цели въртенето на осите. По този начинсе постига по-голяма ориентация на променливите по осите на факторите. В същото време, когато оситесе въртят, взаимното положение на променливите не се променяSPSS ви позволява да изпълнявате няколко опции за въртене, които завъртат осите по такъв начин, че да се получи проста структура. Най-популярната опция за ротация е методътVarimax. Тази версия на ротация запазва ортогоналността, т.е. осите поддържат относителната си позиция под прав ъгъл. Неортогоналното въртене не се препоръчва без ясно познаване на механизмапроцедури.
Следната таблица показва завъртяната матрица.